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Data Scientist Senior — Expert IA Générative Minimum 5 ans en Data Science, dont 2+ ans en IA Générative AWS (GCP accepté si expertise confirmée) Mon client recherche un expert Data Scientist avec une forte orientation IA Générative, capable d'agir à la fois comme référent technique et comme ambassadeur de l'IA auprès des parties prenantes métiers et IT. Ce profil doit être un véritable catalyseur du changement, prêt à faire bouger les lignes et à ancrer une culture de l'IA au sein du groupe. 1. Expertise IA Générative & Data Science ▸ Définir et appliquer les méthodologies, bonnes pratiques et standards liés à l'IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, agents autonomes…) ▸ Concevoir, développer et déployer des modèles et solutions d'IA Gen adaptés aux enjeux d'EDF ▸ Assurer une veille technologique active et identifier les opportunités d'innovation ▸ Garantir la qualité, la robustesse et l'éthique des approches IA mises en œuvre 2. Identification & Portage des Cas d'Usage ▸ Explorer et qualifier de nouveaux cas d'usage IA Générative, tant pour les métiers qu'en interne à la DSIN ▸ Challengeur les approches IA existantes et proposer des alternatives plus performantes ou innovantes ▸ Construire des preuves de concept (PoC) et accompagner le passage à l'échelle ▸ Prioriser les cas d'usage selon leur faisabilité technique et leur valeur business 3. Animation & Communication ▸ Interagir avec les acteurs clés (Directions métiers, DSI, Comité de Direction) pour présenter les travaux et défendre les orientations IA ▸ Animer des ateliers de co-construction et des sessions de sensibilisation à l'IA Générative ▸ Vulgariser des concepts techniques complexes pour des audiences non spécialistes ▸ Participer activement aux instances de gouvernance IA du groupe 4. Transformation & Acculturation ▸ Impulser une dynamique de transformation autour de l'IA au sein de la DSIN et de ses partenaires ▸ Contribuer à la construction d'une feuille de route IA ambitieuse et réaliste ▸ Mentorer et monter en compétences les équipes internes sur les sujets IA Gen ▸ Être force de proposition pour faire évoluer les pratiques et les organisations PROFIL RECHERCHÉ Compétences techniques indispensables ▸ Maîtrise avancée des techniques de Data Science : machine learning, deep learning, NLP, statistiques ▸ Expertise confirmée en IA Générative : LLM (GPT, Llama, Mistral…), RAG, agents, orchestration (LangChain, LlamaIndex…) ▸ Expérience sur AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda…) — GCP (Vertex AI, BigQuery ML) accepté ▸ Maîtrise des langages Python et des frameworks IA/ML (PyTorch, HuggingFace, scikit-learn…) ▸ Connaissance des pratiques MLOps et de déploiement en production (CI/CD, monitoring de modèles) Savoir-être & posture attendus ▸ Excellentes qualités de communication orale et écrite, capacité à vulgariser et convaincre ▸ Leadership d'influence : capacité à embarquer sans autorité hiérarchique ▸ Curiosité intellectuelle, esprit d'initiative et goût pour l'innovation ▸ Appétence forte pour le changement et volonté de faire évoluer les pratiques dans un grand groupe ▸ Rigueur, autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle Expériences valorisées ▸ Expériences dans des secteurs régulés ou à forte contrainte (énergie, industrie, finance, santé…) ▸ Participation à des projets IA d'envergure avec mise en production effective ▸ Contribution à des communautés IA (publications, conférences, open source…)

Je cherche pour un de mes clients Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Description du besoin : Poste : Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Partenaires et Freelances Quelques mots sur le contexte de la mission et l’équipe Chez le client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Contraintes techniques Bonne compréhension attendue des enjeux liés aux catalogues de données, aux métadonnées, à la documentation, à l’ownership, aux accès et aux usages. Maitrise de Snowflake et Power BI ou outils similaires Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub • TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents ; • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards ; • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement ; • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages ; • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation ; • approche pragmatique et orientée adoption / impact. Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Python/ Data & IA H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Vous intervenez sur un projet innovant autour de la conception et de la validation d’un modèle de données complexe dédié à l’analyse d’impacts environnementaux. Dans ce cadre, vous travaillez sur un écosystème logiciel en Python structuré autour d’un méta-modèle de données, avec des enjeux forts de qualité, de cohérence et de validation scientifique. Votre rôle consiste à tester, analyser et faire évoluer ce modèle ainsi que les chaînes d’import de données, dans un environnement collaboratif intégrant des outils d’intelligence artificielle. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Analyser et comprendre un modèle de données existant et ses mécanismes - Tester de manière critique les chaînes d’import de données (YAML, Excel) - Développer et améliorer des fonctionnalités en Python - Mettre en place et exécuter des tests automatisés (pytest) - Utiliser des outils d’assistance au développement par IA (Copilot, Cursor…) - Documenter les résultats, anomalies et axes d’amélioration

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Python/ Data & IA H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Vous intervenez sur un projet innovant autour de la conception et de la validation d’un modèle de données complexe dédié à l’analyse d’impacts environnementaux. Dans ce cadre, vous travaillez sur un écosystème logiciel en Python structuré autour d’un méta-modèle de données, avec des enjeux forts de qualité, de cohérence et de validation scientifique. Votre rôle consiste à tester, analyser et faire évoluer ce modèle ainsi que les chaînes d’import de données, dans un environnement collaboratif intégrant des outils d’intelligence artificielle. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Analyser et comprendre un modèle de données existant et ses mécanismes - Tester de manière critique les chaînes d’import de données (YAML, Excel) - Développer et améliorer des fonctionnalités en Python - Mettre en place et exécuter des tests automatisés (pytest) - Utiliser des outils d’assistance au développement par IA (Copilot, Cursor…) - Documenter les résultats, anomalies et axes d’amélioration

Nous recherchons un Développeur Python Senior pour intervenir sur une plateforme stratégique de re-simulation ADAS, au cœur des enjeux de validation des projets véhicules. Cette plateforme s’appuie sur des infrastructures cloud pour exécuter des chaînes complexes de simulation, intégrant : • des traitements batch intensifs (CPU / GPU) • des workflows majoritairement développés en Python • des environnements cloud • de fortes exigences en robustesse, performance, traçabilité et automatisation Le projet est critique pour le respect des jalons véhicules et s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue des capacités de simulation. 🎯 Votre mission En lien direct avec les équipes de développement et les référents techniques, vous serez en charge de : • Développer, maintenir et optimiser les scripts Python des chaînes de simulation • Améliorer la robustesse, la lisibilité et la maintenabilité du code existant • Optimiser les performances des traitements et l’utilisation des ressources IT (CPU, RAM, GPU, stockage, réseau) • Industrialiser et automatiser les workflows techniques • Contribuer à l’analyse et à la résolution d’incidents complexes • Participer aux choix techniques et aux architectures logicielles • Mettre en place les bonnes pratiques de développement (tests, qualité, logging, sécurisation) • Participer aux rituels Agile du projet 📦 Livrables attendus • Code Python documenté et conforme aux standards projet • Scripts et outils d’automatisation opérationnels • Documentation technique (conception, usage, intégration) • Rapports d’optimisation de performance si nécessaire • Bilans des tests unitaires et d’intégration réalisés

Data Architect DATABRICKS Azur gen AI 600 e /J – Minimum 6-8 ans d’expérience en data, dont plusieurs années en architecture – Expérience confirmée en environnement Azure – Forte maîtrise d’Azure Databricks, Spark, Delta Lake – Expérience en conception de plateformes Big Data à forte volumétrie – Connaissances en intégration de modèles ML en production – Bonne compréhension des architectures GenAI / LLM (RAG, vectorisation, orchestration) – Capacité à interagir avec des équipes métiers industrielles – Anglais courant – Expérience Volvo fortement appréciée Le poste s’inscrit dans un environnement exigeant, orienté performance industrielle et transformation digitale. Nous recherchons un profil structurant, capable de poser les bases d’une architecture robuste et évolutive, tout en accompagnant la montée en maturité IA du client. Compétences professionnelles et techniques: - Azure - Databricks - Python - Gen AI - Angl

🛡️ Data Product Manager (Business Analyst / Solution Architect) MDM Anglais 550 e par jour 🛠️ Stack/Environnement : BI, Data Governance, MDM, Agile, CI/CD Au sein de l'équipe Data-as-a-Service Customer , vous piloterez un plan d'études stratégiques visant à valoriser le programme Analytics du département Cyber-sécurité . Le rôle est hybride, à la croisée du conseil stratégique et de l'architecture solution : Cadrage & Stratégie : Organiser les études, identifier les parties prenantes et définir le séquençage des travaux. Analyse Business : Mener des ateliers avec les métiers, recueillir les besoins et comprendre les ambitions business/cyber. Architecture & Recommandations : Documenter l'architecture fonctionnelle et formaliser les propositions "Go to project". Pilotage de la Delivery : Coordonner les contributeurs techniques (Architectes, Data & BI Engineers) et planifier les lots de travaux. Gouvernance Financière : Préparer les budgets Build/Run et documenter la valeur ajoutée de la solution.. Vision Data 360° : Expertise en Business Intelligence, Data Architecture, Master Data Management (MDM) et Gouvernance de données. Analyse de Processus : Maîtrise de l'analyse des processus IT et Business complexes. Culture Technique & Agile : Familier avec les plateformes de données modernes, les principes de Code Review, CI/CD et les méthodes Ag 🎯 Compétences clés Business Analysis - Expert Business Intelligence - Expert Communication Pro (FR/EN) - Expert Strategic Planning - Avancé Data Architecture / MDM - Confirmé Data Governance - Avancé 550 e par j

Dans le cadre de la transformation de ses fonctions de contrôle, un acteur de premier plan du Crédit à la Consommation souhaite définir et structurer sa future Plateforme Risque Cible. L'enjeu est double : moderniser l'infrastructure technologique pour intégrer les opportunités offertes par l'Intelligence Artificielle (automatisation des contrôles) tout en garantissant une conformité stricte aux exigences réglementaires, notamment BCBS 239. La mission s'inscrit dans un environnement transverse, nécessitant une synergie forte entre la Direction des Risques, les équipes Data et l'IT. Objectifs et Périmètre L'objectif central est de réaliser une analyse d'écarts (gap analysis) entre l'existant et la cible, puis de concevoir la feuille de route opérationnelle pour la mise en œuvre du dispositif. Le périmètre prioritaire est le Risque de Crédit, incluant également les risques financiers, de valeur résiduelle et opérationnels. Descriptif des interventions Phase 1 : Diagnostic et Analyse de l'Existant · Recueil des besoins : Animation d'ateliers avec les équipes Risques pour identifier les attentes et les leviers d'amélioration. · Audit des "Pain Points" : Identification des points de friction du dispositif actuel (processus, outils, qualité de donnée). · Benchmark de place : Analyse comparative des pratiques du secteur (organisation, gouvernance) et veille sur les cas d'usage de l'IA dans la gestion des risques. Phase 2 : Définition de la Cible (Target Operating Model) · Scénarios de Plateforme : Proposition de différents scénarios d'architecture et de services pour la plateforme cible. · Gouvernance des Données : Définition de la chaîne de responsabilité, de validation et de gouvernance de la donnée. · Pilotage : Spécification des tableaux de bord de suivi de la qualité des données (du niveau opérationnel jusqu’au Corporate Center). · Organisation & RH : Estimation des besoins en effectifs (FTE) et cartographie des compétences nécessaires pour opérer la cible. Phase 3 : Cadrage Opérationnel et Plan de Déploiement · Feuille de route : Élaboration d'un plan d'actions structuré par chantiers. · Gestion des dépendances : Articulation étroite avec le programme interne spécifique et les impératifs du projet BCBS 239. · Planning & Gouvernance Projet : Définition des jalons clés, des étapes de validation interne et mise en place des instances de pilotage. 4. Livrables attendus · Rapport d’analyse d’écarts et benchmark de place. · Dossier de définition de la plateforme cible et de l’organisation associée. · Schéma de gouvernance et de responsabilité des données. · Feuille de route détaillée (Roadmap) et planning d'implémentation. · Estimation budgétaire et dimensionnement des équipes (FTE). 5. Profil recherché · Expertise Métier : Solide expérience en gestion des risques (Crédit, Valeur Résiduelle, Opérationnel) dans le secteur financier. · Expertise Réglementaire : Maîtrise approfondie des exigences BCBS 239. · Culture Data/IA : Capacité à projeter l'utilisation de l'IA pour l'industrialisation des contrôles métiers. · Soft Skills : Excellence en gestion de projets transverses, capacité à fédérer des interlocuteurs variés (Risque, Finance, IT, Data). · Atout majeur : Expérience opérationnelle dans le secteur du crédit à la consommation automobile (captives).

Missions et responsabilités principales1. Déploiement et industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via des pipelines CI/CD Utilisation d’outils d’automatisation pour l’installation et la configuration des composants Adaptation des architectures selon les besoins projets (dimensionnement, sécurité, performance) Contribution à l’industrialisation des processus (CI/CD, Infrastructure as Code) Déploiement et configuration d’outils de gestion de plateforme Installation et configuration d’interfaces utilisateurs pour les environnements analytiques 2. Stack Big Data administrée Administration et intégration des composants suivants : Service d’annuaire : gestion des identités Service d’authentification : sécurisation des accès Système de fichiers distribué : gestion du stockage Framework de traitement distribué : gestion des ressources et exécution Outil de gestion des accès : politiques de sécurité Moteur de calcul distribué Moteur SQL pour l’accès aux données Base de données relationnelle associée aux services Service de coordination distribué Responsabilités associées : Installation, configuration et paramétrage avancé Gestion des dépendances inter-services Maintien de la cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité 3. Provisionnement et préparation des environnements Provisionnement des machines virtuelles Préparation des prérequis systèmes (OS, stockage, réseau) Automatisation des installations via scripts et outils d’orchestration Gestion des environnements (développement, test, production) 4. Observabilité et supervision Mise en place et maintien de la supervision : Collecte des métriques Gestion et routage des alertes Centralisation et exploitation des logs Visualisation via tableaux de bord Définition et amélioration des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des plateformes Big Data Support technique aux équipes projets et utilisateurs Gestion des incidents et demandes d’évolution Montées de version et correctifs Suivi de la capacité (CPU, RAM, stockage) Documentation technique et mise à jour des procédures Rituels et interactions Participation aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure et exploitation Équipes projets data / métiers Référents sécurité Accompagnement des équipes dans l’usage de la plateforme Environnement technique global CI/CD & DevOps : outils d’intégration et de déploiement continus, gestion de code, qualité Automatisation : outils d’orchestration et scripting Infrastructure : virtualisation, conteneurisation Big Data : écosystème de traitement distribué Observabilité : outils de monitoring, logs et visualisation Points de vigilance Forte interdépendance des composants de la plateforme Sensibilité aux problématiques de capacité et de performance Importance de l’anticipation via la supervision Respect strict des standards de sécurité et des procédures internes Coordination transverse nécessaire pour les déploiements et évolutions majeures Charge estimative Déploiement d’un cluster complet : variable selon dimensionnement et spécificités projet MCO : charge récurrente hebdomadaire Incidents critiques : charge ponctuelle selon criticité

Nous recherchons un(e) Architecte Expérimenté(e), passionné(e) par la technologie, pour travailler soit en interne, en collaborant de manière transversale sur divers projets passionnants, soit directement chez nos clients, en étant au cœur de leurs défis numériques. Si vous souhaitez participer à des projets d'envergure, continuer à apprendre et évoluer dans votre carrière, c'est l'occasion rêvée ! Vous aurez la charge de : • Concevoir, modéliser et évaluer la charge d'implémentation des architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes dans les domaines de la Data et/ou du Digital en situation projet et avant-vente • Réaliser des études comparatives de solutions afin de sélectionner les plus innovantes et adaptées au contexte du projet • Réaliser ou conduire les PoV (Proof of Value) et les PoC (Proof of Concept) • Rédiger le dossier d'architecture technique à travers le High et Low Level Design • Assurer le suivi de la conformité des réalisations projets relatives au dossier d'architecture technique • Veiller au suivi des bonnes pratiques sur l'ensemble du périmètre des réalisations techniques • Mener une démarche d'optimisation des coûts afin de garantir que l'architecture soit à la fois efficace et économique Référence de l'offre : y3xcipxf3f

Mission principale Le Directeur de Projet Data a pour mission de piloter des projets Data & IA structurants au sein de l’entité Data Services. Il coordonne les équipes internes et les centres de services (CDS) et garantit la qualité des livrables, le respect des budgets ainsi que des délais de livraison. Tâches et activités Piloter l’activité projet : planification, suivi des charges, budgets et ressources Coordonner les équipes internes et les centres de services (CDS) Animer les instances de gouvernance (COPIL / COPROJ) Assurer le cadrage des besoins métiers et techniques Organiser le reporting projet auprès des parties prenantes Suivre les risques, dépendances et plans d’actions associés Garantir la bonne exécution des projets dans le respect des engagements Livrables et résultats attendus Suivi hebdomadaire de l’activité projet (planning, risques, avancement) Suivi financier mensuel des projets (budget, consommé, forecast) Préparation et animation des comités de pilotage et comités projet Reporting régulier à destination des directions métiers et IT Respect des engagements en termes de qualité, coûts et délais Compétences techniques Maîtrise des outils de gestion de projet (Jira) Bonne connaissance des environnements Cloud AWS Utilisation des outils ITSM (ServiceNow) Vision globale des outils et architectures décisionnelles (Data, BI, IA) Compréhension des enjeux des plateformes Data & transformation digitale Compétences clés Leadership et coordination multi-équipes Capacité de communication et de reporting Rigueur et sens de l’organisation Gestion des priorités et des risques Orientation résultats et qualité de delivery

Je cherche pour un de mes client un Architecte Big data sur le Havre Missions principales : Conception, mise en place et évolution d’architectures data modernes (Data Lakes, Data Warehouses) adaptées aux enjeux métiers et aux volumes de données. Développement et industrialisation de pipelines de données (ingestion, transformation, orchestration) dans des environnements Big Data. Intégration et valorisation des données pour alimenter des cas d’usage avancés, notamment en data science et intelligence artificielle. Développement de modèles analytiques et algorithmes de data science en réponse aux problématiques métiers. Création de tableaux de bord et reporting décisionnel via des outils BI tels que Qlik et Microsoft Power BI. Mise en œuvre et optimisation de moteurs de recherche et d’indexation avancée basés sur Elasticsearch (expertise clé). Gestion, enrichissement et évolution du catalogue de données (data catalog) afin de garantir la gouvernance et la qualité des données. Activités transverses : Analyse des systèmes existants et animation d’ateliers avec les parties prenantes pour cadrer les besoins. Définition des standards techniques, bonnes pratiques et architectures cibles. Dimensionnement, chiffrage et cadrage des solutions data. Accompagnement des équipes projet dans la mise en œuvre des solutions et suivi opérationnel. Transfert de compétences et montée en autonomie des équipes internes. Rédaction de documentation technique, cahiers des charges et rapports d’études. Réalisation d’audits techniques et amélioration continue des processus data. Veille technologique et conseil stratégique sur les outils et architectures data. Environnement technique : Big Data, Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT, Elasticsearch, Qlik, Power BI, Data Catalog, IA / Data Science.

RIDCHA DATA est à la recherche d’un DevOps Engineer GCP – Confirmé pour accompagner son client acteur majeur dans le secteur industrie. 1- Descriptif du poste Au sein de l’équipe produit Digital Backbone, l’Ingénieur DevOps qui contribuera au design, construction et aux opérations de la platforme. Le projet se situe aussi dans le cadre de l’ouverture de l’entreprise vers le cloud et la recherche des solutions pour l’échange des données entre les applications en interne et les applications dans le cloud tout en garantissant leur sécurité. Expertises recherchées : • Mise en place des services cloud public (GCP) intranet et usines • Mise en place d’une automatisation de ces services via Ansible et Terraform • Mise en place d’une chaine de CI/CD pour le déploiement de ces services d’un environnement de développement jusqu’à l’environnement de production • Toute mise en place de service s’accompagne d’un monitoring • Gérer un environnement Docker • Gérer sur ces environnements l’aspect sécurité et finops (gestion des couts) • Support L3 sur la plateforme • Support au RUN sur la plateforme. 2- Livrables • Livrable de la platforme Cloud GCP, Intranet et usines. • Documentation technique • Mise en place des dashbord monitorant les services déployés • Site Reliability engineering • Coaching des équipes projets au travers des supports et standard • Support du dev au RUN vis-à-vis des projets livrés.

Description du poste Dans le cadre du développement de ses plateformes data, l’entreprise recherche un administrateur spécialisé sur des solutions de type CDP et les services de données associés, notamment Private Cloud (PVC), évoluant dans un environnement conteneurisé OpenShift. Rattaché à l’équipe infrastructure ou data platform, le collaborateur intervient sur l’exploitation, l’administration et l’optimisation des plateformes big data, tout en garantissant leur disponibilité, leur performance et leur sécurité. Missions principales L’administrateur est responsable du bon fonctionnement de la plateforme CDP et de ses services data. Il assure l’installation, la configuration et la maintenance des environnements CDP Private Cloud ainsi que des services de données associés. Il prend en charge le déploiement et l’administration des services CDP Data Services (tels que Data Warehouse, Machine Learning ou Data Engineering) en s’appuyant sur l’infrastructure OpenShift. Il surveille en continu les performances de la plateforme et met en place des actions correctives ou d’optimisation afin de garantir un niveau de service optimal. Il participe à la gestion des incidents et des problèmes en analysant les causes racines et en proposant des solutions durables. Il veille à la bonne intégration des composants CDP avec l’écosystème technique existant, notamment les systèmes de stockage, de sécurité et de réseau. Il contribue à l’automatisation des tâches d’administration et de déploiement à travers des scripts ou des outils d’infrastructure as code. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes data, DevOps et sécurité afin de faciliter l’usage de la plateforme et d’assurer sa conformité aux standards internes. Responsabilités techniques L’administrateur assure la gestion des clusters CDP Private Cloud (PVC), incluant leur installation, leur montée de version et leur maintenance corrective et évolutive. Il administre les environnements OpenShift utilisés pour héberger les services CDP Data Services et garantit leur bon dimensionnement. Il configure et maintient les services essentiels tels que Hive, Spark, Impala, HDFS et les services Kubernetes intégrés. Il met en œuvre les politiques de sécurité, notamment l’authentification (Kerberos, LDAP), la gestion des accès et le chiffrement des données. Il supervise les ressources système (CPU, mémoire, stockage) et optimise leur utilisation. Il participe à la mise en place de solutions de supervision et de logging adaptées à l’environnement. Compétences requises Le candidat possède une solide expérience sur la plateforme CDP, en particulier en environnement Private Cloud. Il maîtrise les concepts et l’administration d’OpenShift et des environnements Kubernetes. Il dispose de bonnes connaissances des composants big data tels que Hadoop, Spark, Hive et des outils associés. Il comprend les problématiques liées aux architectures distribuées, à la haute disponibilité et à la performance des systèmes. Il est à l’aise avec les environnements Linux et les outils d’automatisation (shell scripting, Ansible ou équivalent). Une bonne compréhension des enjeux de sécurité des données est attendue. Profil recherché Le poste s’adresse à un profil autonome, rigoureux et capable d’intervenir dans des environnements techniques complexes. Le candidat fait preuve d’un bon esprit d’analyse et de synthèse, et sait travailler en équipe avec des interlocuteurs variés. Une expérience dans un contexte DevOps ou data platform constitue un atout important. Environnement technique CDP Private Cloud (PVC) CDP Data Services (Data Warehouse, Data Engineering, Machine Learning) OpenShift / Kubernetes Hadoop ecosystem (HDFS, Hive, Spark, Impala) Linux (RedHat / CentOS) / Outils de monitoring et de logging