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Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un Architecte IA Senior / Tech Lead Data & AI pour rejoindre une équipe dédiée aux sujets Data & IA dans un environnement international. Missions Définir l'architecture Data & IA à court et moyen terme dans un environnement multi-cloud. Élaborer les guidelines d'architecture et les principes d'intégration des solutions IA. Définir les stratégies Build vs Buy et challenger les solutions éditeurs. Concevoir l'architecture multi-agents et les protocoles d'interaction (MCP, A2A). Cadrer et valider des POC d'interconnexion entre agents. Définir les principes de sécurité, gouvernance et guardrails IA. Mettre en place les principes de gestion des accès, human-in-the-loop, tests et métriques de qualité. Structurer les métadonnées, ontologies métier et approches Graph RAG / Semantic Layer. Contribuer aux RFI/RFQ et challenger techniquement les éditeurs et intégrateurs. Accompagner les sujets MLOps / LLMOps et l'industrialisation des solutions IA. Participer au chiffrage de la trajectoire IA : Capex/Opex, compute, tokens et FinOps. Prendre en compte les contraintes de conformité Data & Cloud dans un contexte international.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform dans le secteur automobile et financier, nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer / Expert Apache Airflow pour accompagner l'optimisation, la sécurisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à forte volumétrie. La plateforme Apache Airflow sous AWS MWAA orchestre actuellement des pipelines de données bancaires couvrant 9 pays européens. Vous interviendrez autour de 4 axes majeurs : 1. Optimisation de la plateforme Airflow Optimisation d'une plateforme de 200+ DAGs en production Évolution et optimisation de la DAG Factory Migration des dépendances inter-DAGs vers les Datasets Airflow Optimisation des performances au parse-time et runtime Mise en place de tests automatisés des DAGs en CI/CD 2. Sécurisation & résilience Capacity planning et tuning Airflow Gestion des pools, scaling et rétention des logs Rotation des secrets Amélioration de l'observabilité et de l'alerting Mise en œuvre de mécanismes de résilience : retry strategies, DLQ, circuit breakers, isolation des flux 3. Étude et migration de la plateforme Benchmark des alternatives à AWS MWAA Étude d'architectures Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect Réalisation de POC et recommandation d'une architecture cible Pilotage d'une éventuelle migration jusqu'à la mise en production 4. Leadership & transmission Définition et application des standards techniques Mentorat des équipes Dev & Ops Formation d'une dizaine de collaborateurs Accompagnement des équipes vers des compétences Data Engineering / DataOps

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à la recherche d'un Lead Data Quality & Governance Lead en pré-embauche Contexte : Dans un contexte d'accélération des usages analytiques, de développement des Data Products et d'adoption de plateformes telle que Databricks, la fiabilité des données constitue un enjeu majeur pour garantir la confiance des utilisateurs et sécuriser les décisions métiers. Afin d'accompagner cette ambition, nous créons un poste de Lead Data Quality & Governance Lead, chargé de construire et piloter les pratiques de qualité de données sur l'ensemble de la plateforme Data client. Le poste est conçu comme une fonction transverse et structurante. Dans un premier temps, le Lead interviendra en tant qu'expert unique sur ces sujets. À mesure de la montée en maturité de la plateforme, il pourra contribuer à définir et développer une capacité Data Quality dédiée. Votre mission Construire la vision Data Quality de la Direction Data. Votre rôle consiste à : - définir le cadre méthodologique de la qualité des données - établir les standards de contrôle et de validation - définir les indicateurs permettant de mesurer la qualité des données et des traitements - identifier les principaux risques susceptibles d'impacter les usages métiers - promouvoir une culture de confiance et de fiabilité de la donnée auprès des équipes Vous contribuez directement à la sécurisation des indicateurs stratégiques utilisés par les métiers de la Mode. Sécuriser les Data Products et les plateformes analytiques Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des données : - ingestion - transformation - enrichissement - publication - exposition aux utilisateurs métiers Vous veillez notamment à garantir : - la qualité fonctionnelle des données - la cohérence des règles métier - la complétude des informations - la traçabilité des transformations - la stabilité des Data Products - Mettre en œuvre le Quality Engineering de la plateforme Vous construisez progressivement les dispositifs permettant d'industrialiser la qualité des données. Vos responsabilités incluent : - la définition des contrôles automatisés - l'intégration des validations dans les pipelines de développement - la mise en place de contrôles de cohérence et de réconciliation - le suivi de la qualité des actifs de données critiques - l'amélioration continue des processus de validation - développer une approche Data Reliability - vous mettez en place les premiers mécanismes de pilotage de la fiabilité de la plateforme Data. Vous définissez notamment : - les indicateurs de qualité de données - les métriques de disponibilité des traitements - les tableaux de bord de suivi - les alertes qualité - les processus d'analyse et de résolution des incidents Vous contribuez à transformer les constats observés en production en plans d'amélioration continue et accompagner la montée en maturité de l'organisation. Vous travaillez en étroite collaboration avec : - les Data Engineers - -les Analytics Engineers - les Data Product Owners - les équipes Business Intelligence - les Architectes Data - les représentants métiers Vous représentez le sujet Data Quality au sein de la Direction et accompagnez l'adoption progressive des bonnes pratiques. À terme, vous pourrez participer à la définition d'une organisation cible permettant de renforcer les capacités de Quality Engineering et de Data Reliability de la plateforme.

Contexte : Dans le cadre du développement de sa plateforme de données groupe, notre client recherche un Senior Data Engineer expérimenté pour rejoindre une équipe en charge de la conception et de la mise en œuvre de produits de données temps réel à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur des architectures modernes orientées événements et participerez à la construction de solutions robustes, scalables et industrialisées permettant l'exploitation de données en temps réel à l'échelle du groupe. Vous serez également un référent technique auprès de l'équipe et contribuerez à la définition des bonnes pratiques de développement et d'exploitation. Vos missions : Concevoir et développer des pipelines de données temps réel basés sur Apache Kafka et Apache Flink Mettre en place des architectures orientées événements (Event-Driven Architecture) Développer et maintenir des APIs REST et microservices à destination des consommateurs de données Concevoir des pipelines d'ingestion, de transformation et de diffusion de données en streaming et batch Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps Assurer le monitoring, l'observabilité et le support en production Participer aux choix d'architecture et aux revues de code Encadrer techniquement les membres moins expérimentés de l'équipe Produire la documentation technique et les procédures d'exploitation Environnement technique : Data & StreamingApache Kafka Apache Flink Event-Driven Architecture Data Modeling API Design OpenAPI Cloud AWSAmazon MSK Kinesis Amazon Managed Service for Apache Flink AWS Lambda API Gateway ECS / EKS Amazon S3 IAM DevOps & ObservabilitéGitLab CI / GitHub Actions CloudWatch OpenTelemetry Prometheus Grafana SécuritéOAuth2 OpenID Connect (OIDC) Secrets Management Encryption IAM & Least Privilege

Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.

Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture et piloterez les développements Data afin de construire une plateforme robuste, évolutive et pérenne.Au sein des équipes Data, en collaboration étroite avec les équipes Infrastructure et les métiers, vous serez chargé de :Définir, concevoir et faire évoluer l'architecture Data (ingestion, stockage, modélisation et exposition des données). Piloter les activités de Data Engineering et garantir l'application des bonnes pratiques de développement. Encadrer, accompagner et faire monter en compétence les équipes de développement internes et externes. Arbitrer les choix techniques et assurer la cohérence globale de l'écosystème Data. Garantir la qualité, la performance, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Structurer la documentation technique et contribuer à l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des méthodes de travail et des processus Agile. Collaborer avec les différentes parties prenantes afin d'aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Environnement techniqueTechnologies et outilsPython SQL ETL / ELT Orchestration de pipelines de données Data Lake Data Warehouse Environnements Cloud DevOps et CI/CD Méthodologies Agile

Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.

Si pour vous être Tech Lead Data GCP, c'est : Piloter la conception et l'architecture de plateformes data modernes, scalables et sécurisées sur Google Cloud Platform ; Encadrer et accompagner des équipes Data Engineers dans la mise en œuvre de pipelines robustes et industrialisés ; Maîtriser l'écosystème GCP : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Cloud Functions, Looker ; Concevoir et optimiser des traitements de données à grande échelle via Spark, Dataflow ou Dataproc ; Mettre en place des pratiques DataOps / FinOps : CI/CD, monitoring, optimisation des coûts et performance ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data, DevOps et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes ; Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des plateformes data ; Apporter du leadership technique, structurer les bonnes pratiques et faire grandir les équipes… …Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Vous disposez d'une expertise confirmée en data engineering et architecture GCP, et vous êtes à l'aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension projet et delivery. Dans le cadre de missions à fort enjeu chez nos clients, vous interviendrez en tant que référent technique GCP sur des projets de transformation data. Vous serez amené(e) à : Accompagner les clients dans la modernisation de leurs plateformes data sur GCP (cadrage, architecture, gouvernance) ; Concevoir des architectures cloud data performantes et évolutives basées sur les services managés GCP ; Piloter des projets de déploiement de Modern Data Platforms (data lake, data warehouse, streaming, batch) ; Assurer la cohérence technique et la qualité des livrables, en garantissant performance, sécurité et scalabilité ; Conseiller les équipes IT et métiers sur leurs choix techniques et stratégiques ; Encadrer les équipes projet et diffuser les bonnes pratiques d'ingénierie data ; Mettre en place des modèles d'industrialisation : CI/CD, orchestration, monitoring, data quality ; Réaliser une veille active sur les innovations de l'écosystème GCP et Data Cloud.

position : Data Airflow expert Informations mission : Localisation / Site : Sochaux (TT à déterminer) / Île-de-France ou hybride selon accord TJM : 750 € HT/jour Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (renouvelable) Langue de travail : Français / Anglais professionnel Synthèse de la mission : Nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer expert sur Apache Airflow et AWS MWAA pour renforcer l'équipe Data Platform de notre client dans le secteur financier. La plateforme d'orchestration (Airflow MWAA v2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique et une première phase de stabilisation, la mission porte sur l'optimisation, la sécurisation durable de la plateforme et l'étude d'une infrastructure cible plus adaptée (passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité et montée en compétence des équipes). Objectifs et axes de la mission : La mission se structure autour de quatre axes majeurs : Optimisation architecturale : Faire évoluer la DAG Factory existante, migrer vers des mécanismes natifs (Datasets), optimiser les performances (parse-time/runtime) et intégrer la validation automatisée en CI/CD. Sécurisation et résilience : Renforcer la robustesse face à la charge (observabilité de bout en bout, rotation des secrets, isolation des flux, politique d'alerting et runbooks). Étude et migration vers une infrastructure cible : Étudier les limites d'AWS MWAA, benchmarker les alternatives (Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.), produire une recommandation argumentée (coûts/bénéfices) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Autonomie des équipes : Former et structurer les équipes Dev et Ops (environ 10 personnes) pour assurer l'opérabilité, le diagnostic et l'évolution autonome de la plateforme à long terme. Profil recherché : Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise avancée du modèle d'exécution Airflow (scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators). Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production). Expertise AWS (MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM) et compétences en Infrastructure as Code (Terraform). Connaissance des alternatives à MWAA (Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, orchestrateurs modernes) et appétence pour les projets de migration. Expérience avec des DAGs Factory dynamiques et mise en place de patterns de résilience (retry strategies, DLQ, circuit breakers). Python avancé (plugins custom, operators, sensors). Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns). Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops). Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting). Autonomie, leadership technique et force de proposition.

Tech Lead Data GCP – Python / SparkNous recherchons un Tech Lead Data GCP pour intervenir sur un projet stratégique autour des risques climatiques, physiques et du risque de crédit. La mission porte sur la mise en place d'une solution permettant d'ingérer, agréger et exposer des données multi-sources afin de produire des reportings métier. Missions principales : Concevoir et développer des solutions Data en Python / Spark Construire et industrialiser des pipelines d'ingestion et de traitement de données Intégrer les services Data & Compute Google Cloud Platform Participer aux choix d'architecture et aux développements complexes Encadrer et accompagner techniquement l'équipe Mettre en place les tests unitaires et améliorer la couverture de code Garantir la performance, la sécurité et la disponibilité des solutions Contribuer aux pratiques DevOps / CI-CD Participer aux estimations, à la documentation technique et aux pratiques Scrum Compétences indispensables : Python / Apache Spark Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataproc Cloud Composer Cloud Functions Cloud Run Jobs Google Cloud Storage (GCS) Terraform Jenkins XLD Une expérience en risque de crédit constitue un plus. Profil recherché : expérience de 3 à 6 ans, autonomie, bonnes capacités de communication et aptitude à travailler dans un environnement technique exigeant. 📍 Paris 13e 📅 Mission longue durée

Tech Lead Data – Snowflake / dbt – Data Quality / Observability Vorstone recherche un Tech Lead Data expérimenté pour rejoindre une équipe Data as a Service (DaaS) et piloter la delivery technique de produits Data dans le cadre d'un projet Data stratégique. 🎯 Vos missions En tant que Tech Lead Data, vous serez notamment en charge de : Piloter la delivery technique des produits Data et accompagner l'équipe dans leur industrialisation. Concevoir et faire évoluer la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique / BI. Définir et faire appliquer les standards de développement et bonnes pratiques Data. Réaliser les revues de code et accompagner techniquement les membres de l'équipe. Mettre en place et améliorer les processus CI/CD, tests et déploiements. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements et modèles Data. Participer au cadrage technique des sujets Data Quality. Contribuer aux problématiques de gouvernance et de sécurité des données, notamment RLS. Participer au run, à la gestion des incidents et aux post-mortems. Assurer un rôle de référent technique et de mentor auprès de l'équipe.

📍 Localisation : Puteaux 🌍 Environnement international — France, Europe, Afrique, Asie Anglais Indispensable 💼 Projets DATA — BUILD & RUN LE POSTE Dans le cadre de projets DATA à dimension internationale, nous recherchons un(e) Data Project Owner /Manager / Data Lead pour piloter des projets visant notamment à harmoniser les KPI et les référentiels DATA à l'échelle internationale. Vous évoluerez dans un environnement international, en interaction avec des équipes situées notamment en France, Pologne, Suisse, Benelux, Afrique du Sud et Asie.

Mission longue basée à Lille (hybride) avec présence sur site 3 jours par semaine à minima. Dans le cadre du déploiement d'une nouvelle plateforme RH globale (Workday) couvrant un HR Core et plusieurs modules, le Data Steward rejoint l'équipe Data en charge de la conversion des données et sera rattaché(e) fonctionnellement au Leader de Stream Data et au Data Governance Manager. Le rôle consiste à être l'interface entre les fournisseurs de données des pays, les Data Owners, l'équipe Data Migration et l'intégrateur afin d'assurer la préparation, la conformité et la qualité des données pour le Go-Live. Activités principales : accompagnement et support des équipes locales dans 65 pays lors des phases de collecte, d'extraction et d'intégration ; alignement et communication sur les Workbooks de l'intégrateur ; définition et contrôle des formats et structures de fichiers ; collecte, suivi et coordination post-contrôle des livraisons ; exécution des vérifications initiales de format et de contenu et coordination finale vers l'équipe Data Migration ; utilisation des contrôles qualité (outil interne Ccube) et remontée des alertes/sujets critiques à la Data Stream Lead. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de produits Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data & Viz spécialisé(e) sur les technologies Snowflake et dbt. Vous serez responsable de la delivery technique des produits Data, depuis la modélisation et le développement jusqu'à l'industrialisation, la mise en production et le run. Vous interviendrez également sur la définition des standards techniques, les revues de code, la qualité, la performance, la CI/CD ainsi que les sujets de gouvernance Data. Une partie importante de la mission portera sur le cadrage technique de sujets Data Quality. Vos missionsTech Lead Data Piloter techniquement la delivery des produits Data. Définir et faire appliquer les standards de développement et d'architecture. Encadrer les développements sur Snowflake / dbt. Réaliser les revues de code et garantir la qualité des développements. Accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques Data et les choix techniques. Assurer la performance et la fiabilité des traitements. Participer à la mise en place et à l'amélioration des processus CI/CD. Contribuer à l'industrialisation des pipelines et des produits Data. Participer au maintien en conditions opérationnelles et au traitement des incidents. Organiser et contribuer aux post-mortems afin d'améliorer la fiabilité des solutions. Data Quality Participer au cadrage technique des sujets liés à la Data Quality. Identifier les enjeux de qualité, de fiabilité et de gouvernance des données. Contribuer à la définition des contrôles et mécanismes permettant d'améliorer la qualité des données. Participer à la mise en œuvre de solutions de Data Quality dans l'écosystème Data. Accompagner les équipes dans l'industrialisation des pratiques de qualité des données. Data & BI Concevoir et maintenir les modèles de données et modèles sémantiques. Intervenir sur la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique → BI. Contribuer à la conception de modèles adaptés aux besoins analytiques. Participer aux problématiques de gouvernance et de sécurité des données, notamment RLS (Row-Level Security). Collaborer avec les équipes BI sur les besoins de visualisation et de reporting.