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Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Missions principales Architecture et trajectoire technologique • Concevoir des architectures de calcul, stockage et plateformes DATA (On-premise, Cloud ou hybrides). • Élaborer la cible d’architecture DATA : catalogage, gouvernance, sécurité, interopérabilité. • Formaliser les patterns d’architecture, standards et bonnes pratiques. 1. Collecte et formalisation des besoins métiers et techniques • Animer des ateliers avec les directions métiers et laboratoires pour recueillir et qualifier les besoins. • Réaliser des cartographies techniques et fonctionnelles. • Identifier les contraintes et les gains attendus. 2. Analyse et ingénierie des systèmes existants • Réaliser du reverse engineering sur les systèmes existants, y compris non gérés par la DTI. • Identifier les redondances, obsolescences et pistes d’optimisation. 3. Proposition et priorisation de projets • Construire un plan d’action priorisé des projets techniques. • Appuyer la priorisation stratégique en lien avec la gouvernance DATA et le SDSI 2030 (qui reste à construire). 4. Pilotage et accompagnement technique des projets • Coordonner les travaux techniques, tests de performance et intégration. • Contribuer directement à la mise en œuvre technique et au transfert RUN. 5. Contribution à la gouvernance DATA • Participer aux instances du Programme DATA et du SDSI. • Contribuer à la définition des standards techniques et à la documentation des services. 4. Missions secondaires • Participation à des projets de plateformes mutualisées (MFT, ETL, forges logicielles, calcul). • Étude et éventuel déploiement de solutions cloud ou hybrides selon arbitrages stratégiques. • Veille technologique sur les infrastructures et technologies data. • Capitalisation documentaire et accompagnement à la montée en compétence des équipes. 5. Compétences requises 5.1 Compétences techniques • Architecture des systèmes de stockage : NAS, SAN, Object Storage, archivage. • Environnements de calcul : clusters Linux/Windows, HPC, Slurm, conteneurisation (Docker, Singularity), GPU, orchestration.Systèmes et virtualisation : VMware, Hyper-V. • Réseaux et sécurité : segmentation, performance, supervision, monitoring. • Plateformes DATA/Analytics : architectures DATA, interopérabilité technique, …. • Outils de transfert et d’intégration : MFT, ETL, pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins). • Cloud et hybridation : connaissance d’Azure, OVHcloud, Scaleway ou équivalents publics. • Outils de supervision et d’observabilité : Grafana, Prometheus. • Documentation technique : rigueur rédactionnelle, utilisation d’outils tels que PlantUML, Mermaid ou Visio. 5.2 Compétences transverses • Gestion de projet technique : planification, suivi, priorisation et reporting. • Capacité d’analyse et d’arbitrage technique, sens de la décision et de la fiabilité opérationnelle. • Aptitude à dialoguer avec des interlocuteurs variés (chercheurs, ingénieurs, équipes métiers, directeurs, CDO, RSSI). • Autonomie, curiosité, rigueur documentaire et esprit de synthèse. • Sens du service public et respect de la confidentialité scientifique.

Responsable Opérationnel·le Data Governance — Organisation Nationale du Secteur Culturel & Numérique Objectif de la mission Piloter et structurer la gouvernance des données au sein d’une organisation disposant d’un patrimoine data riche et sensible. Garantir la qualité, la cohérence et la conformité des référentiels et des flux utilisés par les métiers et la DSI. 🛠️ Missions principales 1. Animation et structuration de la Gouvernance des Données Assurer le rôle de référent opérationnel sur l’ensemble des sujets Data Governance. Préparer et animer les instances liées à la gouvernance des données et à la qualité. Contribuer à la définition, au suivi et à l’actualisation de la feuille de route data. Harmoniser les pratiques et garantir la cohérence des actions entre équipes métiers, IT et rôles data. 2. Pilotage des responsabilités et rôles Data Maintenir la cartographie des rôles (Data Owners, Stewards, référents IT). Coordonner les différents acteurs pour assurer une gouvernance fluide et continue. 3. Gestion et valorisation du Catalogue de Données Superviser l’enrichissement, la mise à jour et la validation du catalogue de données. Garantir la cohérence des métadonnées et l’accessibilité de l’information pour les utilisateurs internes. 4. Qualité, conformité et contrôle des données Participer à la validation des tableaux de bord liés à la qualité. Identifier les écarts entre modèles logiques et implémentations physiques. Contribuer aux audits internes de conformité des référentiels et au suivi des plans de remédiation. Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de qualité et de protection des données. 5. Contribution à l’architecture et à l’urbanisation Data Apporter une vision data lors des cadrages fonctionnels de projets. Contribuer à l’alignement des architectures applicatives/fonctionnelles avec les principes de gouvernance. Participer aux travaux de modélisation des flux et des objets métiers. Favoriser la simplification et la rationalisation du système d’information.

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Contexte projet / client : Mission de renfort dans le cadre d’un remplacement au sein d’une organisation gérant des projets de conformité et de protection des données, avec un environnement réglementaire exigeant. Missions principales Assurer le suivi et la mise en conformité des processus liés à la gestion et à la protection des données. Participer aux analyses d’impact, évaluations de risques et contrôles internes associés. Contribuer à la rédaction et à la mise à jour de la documentation réglementaire. Collaborer avec les équipes internes pour garantir l’application des bonnes pratiques. Accompagner la continuité des activités pendant la phase de remplacement.

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Nous recrutons en CDI un·e Consultant.e Senior Data & BI - Microsoft Fabric & Power BI ! Vous rejoignez une équipe orientée Business Applications et Intelligence Artificielle, avec pour mission de structurer et développer la pratique Data autour de Microsoft Fabric et Power BI. Ce rôle est stratégique pour accompagner nos clients dans la modernisation de leurs solutions analytiques. Vos futurs défis : o Architecture & Data Engineering - Déployer des solutions Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouse, Dataflows Gen2, pipelines). - Mettre en place la gouvernance des données, la sécurité et les processus CI/CD. - Collaborer avec les experts Business Apps & IA pour intégrer la donnée dans les applications métiers. o Business Intelligence & Reporting - Concevoir des rapports et dashboards interactifs avec Power BI. - Optimiser les modèles de données et les performances (DAX, M). - Accompagner les métiers dans le self-service BI. o Innovation & Conseil - Participer à la définition de notre offre Data & Analytics. - Contribuer à des projets IA en exploitant les données (préparation, qualité, intégration). - Assurer une veille technologique sur Fabric, BI et IA.

Si la data et la BI sont pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste de Chef de Projet Data & Expert BI ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Piloter des projets Data / BI de bout en bout, du recueil du besoin métier jusqu’à la mise en production Animer des ateliers avec les métiers (PO / ITBP) et challenger les besoins fonctionnels Concevoir et faire évoluer les architectures Data (on-prem / Azure) Modéliser les entrepôts de données (Data Warehouse / Datamart) Développer et superviser les flux ETL (SSIS), les procédures T-SQL et les modèles SSAS Tabular Créer et optimiser des rapports Power BI (performance, ergonomie, gouvernance) Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données en production

Application Support Consultant, freelance, Luxembourg, FRENCH SPEAKER, contrat initial de 12 mois Opportunité intéressante pour un(e) Consultant(e) en support Applicatif expérimenté(e) de rejoindre notre prestigieux client international basé au Luxembourg, qui assiste des milliers de professionnels et de particuliers tous les jours. Vous rejoindrez une équipe très performante où vous jouerez un rôle prépondérant dans le support applicatif. Tâches : · Support de l'environnement de production, · Résoudre les incidents, · Garantir un niveau de service maximal aux clients, · Développer et maintenir des processus RPA, · Préparer, configurer et maintenir les différents environnements requis · Mettre en œuvre, intégrer et prendre en charge les logiciels tiers ainsi que les applications développées en interne au sein des services informatiques, · Analyser les problèmes, · Résoudre les incidents, · Assurer la surveillance, le réglage et l'optimisation des performances des applications · Garantir une disponibilité et un service de qualité. · Être l’interlocuteur privilégié pour les processus informatiques opérationnels · Diriger et participer aux réunions opérationnelles avec notre fournisseur d'infrastructure.

Besoin urgent, nous pouvons confirmer votre intégration ce mois-ci. Objectifs principaux : Répondre aux besoins des clients internes en matière de solutions GenAI. Couvrir un large panel de métiers industriels (techniciens, ouvriers, ingénieurs mécaniques, etc.). Développer et maintenir des solutions IA scalables, industrialisables et alignées avec les enjeux business. Contribuer à l’intégration de l’IA dans les processus d’ingénierie (Engineering + AI Engineering). Rôle et responsabilités Tech Lead IA : rôle fédérateur, garant des bonnes pratiques, de l’architecture et de la vision technique. Conception d’architectures logicielles IA robustes, sécurisées et adaptées à un contexte industriel. Construction de pipelines de données et modèles IA exploitables à grande échelle. Participation active à l’intégration des solutions dans les environnements existants (IT/OT). Accompagnement des équipes techniques sur la compréhension, l’usage et les limites de la GenAI. Relation client interne & compréhension métier Identifier et analyser les besoins des clients finaux (techniciens, ingénieurs, opérateurs, etc.). Traduire les problématiques terrain en cas d’usage IA concrets et pertinents. Assurer un suivi régulier avec les parties prenantes pour affiner les besoins et proposer les bonnes solutions. Adapter les solutions aux réalités du domaine industriel et ferroviaire (sécurité, robustesse, contraintes opérationnelles). Collaboration & intégration dans l’équipe S’intégrer efficacement dans une équipe pluridisciplinaire (ingénierie, IT, data, production). Maintenir une communication fluide, transparente et pédagogique avec les équipes. Être reconnu comme un référent technique, accessible et proche des équipes. Travailler avec des collègues basés aux US, en Espagne ou dans d’autres pays (collaboration internationale).

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de sa plateforme data cloud, un acteur majeur du secteur de l’assurance recherche un Cloud Engineer orienté data . La mission consiste à accompagner la structuration, la fiabilisation et l’exploitation des environnements data sur GCP , en support des équipes IT Data. Missions principales Concevoir et maintenir les environnements cloud data sur GCP Accompagner les équipes Data Engineer dans l’exploitation des plateformes data Participer à la conception des architectures cloud data Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité des environnements Assurer le lien entre les équipes infrastructure, cloud et data Contribuer à l’industrialisation des plateformes data Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) Environnements cloud data Services data GCP (dont BigQuery) Connaissance des environnements Hadoop appréciée Profil recherché Cloud Engineer confirmé orienté data Bonne compréhension des architectures data cloud Capacité à travailler avec des équipes data techniques Profil structurant, orienté conception et exploitation

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Dev java angular ayant travaillé sur l’Intelligence Artificielle générative solide 440 e/J Nous recherchons un consultant avec la double compétence Java Angular et Intelligence Artificielle générative Solide Bonne communication , bonne expression ecrite et orale , bonne capacité d'adaptation. Mission en région Parisienne . JAVA ANGULAR ET Intelligence Artificielle Générative solide Bonne maitrise de JAVA Angular, bonne maitrise de l'intelligence Artificielle générative solide Mission asap , budget de 440e par jours

Dans le cadre du remplacement d’un consultant senior sortant, tu rejoindras l’équipe Pricing & Revenue Management afin d’assurer la continuité, l’évolution et la fiabilisation des modèles algorithmiques stratégiques. Ton rôle sera clé pour concevoir, développer et optimiser des modèles avancés de pricing et de revenue management, permettant de prévoir, indexer et optimiser les contrats clients dans un contexte business à forts enjeux. 🧠 Missions principales 1. Développement & optimisation de modèles Concevoir et développer des modèles avancés de pricing (indexation, forecasting, optimisation des revenus). Améliorer la performance des algorithmes existants (précision, vitesse, robustesse, explicabilité). Construire de nouveaux modèles data-driven liés au revenue management (élasticité, stratégie tarifaire, scénarios). 2. Engineering & Data Pipeline Développer, maintenir et optimiser des pipelines dans Azure Data Factory & Azure Databricks . Manipuler, transformer et structurer des données dans un environnement big data. Intégrer et orchestrer les données via Azure Lakehouse / ADLS . (Bonus) Utiliser PySpark pour gérer des volumes de données importants. 3. Collaboration & Interaction Business Travailler en étroite collaboration avec les équipes Pricing, Finance et Opérations. Comprendre les besoins business et les traduire en modèles statistiques exploitables. Documenter, présenter et vulgariser les résultats auprès des équipes métier. Garantir une forte réactivité et la fiabilité des livrables compte tenu des enjeux stratégiques. 🛠️ Stack technique Python : indispensable (modélisation, data processing, industrialisation). Azure Cloud : Databricks, ADF, ADLS / Lakehouse. PySpark : apprécié. Méthodes & domain expertise : Pricing algorithmique Revenue management Forecasting (séries temporelles, modèles ML) Optimisation (linéaire, stochastique, contraintes)

MISSIONS PRINCIPALES 1. Audit et consolidation de l'existant (prioritaire) Réaliser un audit complet de l'architecture réseau et sécurité : cartographie des flux, segmentation réseau, politique de sécurité, configuration F5 et Check Point Valider et mettre à jour les documentations techniques, schémas de flux applicatifs et matrices de filtrage Réviser et proposer des amélioriations des configurations load balancing F5 (LTM, GTM, ASM/WAF) : VIPs, pools, health checks, SSL o]loading, iRules Réviser et proposer des amélioriations des configurations firewalls Check Point : règles de filtrage, NAT/PAT, VPN site-to-site et remote access, haute disponibilité ClusterXL Analyser les configurations BGP (annonces, policies, route-maps, geo-clusters DRP) et connectivités Azure ExpressRoute Identifier les vulnérabilités, points de fragilité et non-conformités, formuler des recommandations correctives priorisées 2. Transfert de compétences et accompagnement des équipes (prioritaire) Travailler en étroite collaboration avec les responsables d'infrastructure et l'équipe sécurité pour le transfert de connaissances Standardiser et documenter les configurations réseau/sécurité : runbooks MCO (Maintien en Condition Opérationnelle) / MCS (Maintien en Condition de Sécurité), procédures d'exploitation, guides de dépannage Former les équipes internes sur les bonnes pratiques d'exploitation F5 et Check Point 3. Accompagnement transformation microservices Contribuer à la définition de l'architecture réseau et sécurité pour la plateforme microservices cible Concevoir les patterns de sécurisation : segmentation réseau (East-West), service mesh (mTLS), ingress/egress, micro-segmentation Définir les politiques de filtrage, stratégies de load balancing applicatif, WAF et protection DDoS pour les services conteneurisés Accompagner les architectes sur les choix technologiques (ingress controllers, service mesh, network policies Kubernetes) Intégrer les principes de sécurité Zero Trust et defense-in-depth dans l'architecture microservices COMPÉTENCES TECHNIQUES REQUISES Obligatoires F5 BIG-IP : maîtrise confirmée LTM (load balancing), GTM (GSLB), ASM/Advanced WAF, configuration avancée VIPs/pools/nodes, SSL o]loading, iRules/iApps, haute disponibilité et monitoring Check Point : expertise firewalls (R80.x/R81.x), SmartConsole, règles de filtrage avancées, NAT/PAT, VPN (site-to-site, remote access), ClusterXL, logs et troubleshooting Routage et switching : LAN/WAN, protocoles BGP, OSPF, MPLS, segmentation VLAN/VRF, notions de SD-WAN, Azure networking : ExpressRoute, VNet, NSG, Azure Firewall, Application Gateway, Tra]ic Manager, Azure Monitor Architecture DRP : geo-clusters, réplication Appréciées Firewalls Fortinet, Palo Alto Network Load balancers alternatifs : Nginx, HAProxy, cloud-native ingress controllers Sécurité microservices : service mesh (Istio, Linkerd), mTLS, network policies Kubernetes, Zero Trust Outils d'automatisation réseau : Ansible, Terraform pour configurations réseau/sécurité CERTIFICATIONS SOUHAITÉES F5 Certified BIG-IP Administrator ou F5 Certified Technology Specialist Check Point Certified Security Administrator (CCSA) ou Check Point Certified Security Expert (CCSE) Cisco CCNP Enterprise ou équivalent Microsoft Certified : Azure Network Engineer Associate (AZ-700) ITIL Foundation

Mission La mission du Data Office s'est fortement enrichie avec la promotion de l'utilisation de la DATA par l'ensemble des projets des Métiers / Fonctions (Risque/Finance/ IT) de l'organisation et du Groupe. L'objectif est de développer l'activité commerciale, de diminuer les couts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de répondre à la dimension règlementaire. La mission est au sein de l'équipe Data Office Data Quality. L'activité de cette équipe porte sur le développement, l'amélioration et le déploiement du Dispositif Data Quality (contrôle, dimension, labélisation, coordination des remédiations) dans l'écosystème de l'organisation et sur l'accompagnement Data sur les projets réglementaires (définition, cadrage, flowcharts, règle de gestion..)