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Objectif de la mission Dans le cadre d’un projet de transformation stratégique au sein d’un Asset Manager, la mission consiste à réaliser des activités de gestion de projet au sein de la division Operations. Le périmètre couvre les processus front-to-back de la gestion d’actifs ainsi que la gestion des données. Le rôle inclut à la fois des tâches de coordination et des analyses ponctuelles. Prestations demandées · Gestion de projet : coordination, suivi budgétaire, planning, migration, conduite du changement · Assistance aux analyses · Contribution à la définition du modèle cible

Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des modèles de données cliniques et de recherche via openEHR, FHIR et des modèles relationnels. Vous collaborerez avec les équipes cliniques, chercheurs et data stewards afin de formaliser les besoins métiers en modèles de données réutilisables, tout en garantissant leur alignement avec les standards internationaux de santé et les politiques de gouvernance data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes data engineering pour assurer l’implémentation en production des modèles au sein des repositories cliniques et data warehouses, tout en contribuant à la gouvernance, à la documentation et à l’évolution des standards de données de santé de l’organisation.

🧩 Contexte de la mission Dans un environnement complexe et exigeant, vous intervenez au sein d’une équipe SRE (Site Reliability Engineering) afin d’assurer la fiabilité, la performance et la disponibilité de plateformes critiques en production. Le projet s’inscrit dans un contexte de transformation et d’industrialisation des systèmes, avec une forte orientation vers l’automatisation, la qualité de service et l’amélioration continue. 🎯 Vos missions principales Rattaché(e) au responsable SRE, vous intervenez sur les activités suivantes : Assurer la gestion opérationnelle des applications critiques en haute disponibilité Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques (environnements Linux, Docker, Kubernetes) Gérer des environnements hybrides (Cloud & Data Center privé) Contribuer à la sécurisation des plateformes (design, configuration, implémentation) Développer et améliorer des outils liés à la production Optimiser le monitoring technique et fonctionnel des plateformes Garantir le maintien en condition opérationnelle (MCO) et la performance des systèmes Gérer les incidents, évolutions et reporting dans le respect des SLA Participer à la mise en production via des tests automatisés (unitaires, fonctionnels, smoke tests) Apporter un support technique aux équipes internes et utilisateurs Participer aux astreintes (support 24/7) 🛠️ Compétences requises ✔️ Techniques Développement (niveau confirmé) SRE / Production Engineering (confirmé) Environnements Linux / UNIX Conteneurisation : Docker, Kubernetes Outils : Git, Jenkins, Ansible / Saltstack Cloud : AWS / Azure Monitoring : Grafana, Zabbix, Nagios Scripting : Bash Notions en réseaux distribués ➕ Atouts Kubernetes (certification CKA appréciée) Java / SQL Architecture API Normes ITIL / Sécurité SI (ISO 27001) Connaissances en cryptographie / PKI

Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un Data Engineering (IA/ML) - Sénior H/F Descriptif de la mission: Data Engineering (IA/ML) - Sénior Contexte et objectif de la mission : La mission s’inscrit au sein d’une entité technologique d’un grand groupe de gestion d’actifs, responsable de la conception, du développement, de la commercialisation et du maintien de solutions technologiques pour l’industrie de l’épargne et de la gestion d’actifs. La prestation interviendra sur le socle Data/IA, en lien étroit avec l’équipe d’ingénierie de production afin d’assurer le support à l’échelle. Le consultant n’aura pas la charge de l’exploitation quotidienne, mais devra être capable d’intervenir sur des problèmes concrets, de structurer les pratiques, d’outiller les équipes et de garantir la robustesse et la scalabilité des solutions en place. Le besoin vise un profil à la fois opérationnel et capable de conseil. Missions principales : Expertise opérationnelle sur les plateformes Data/IA • Challenger et améliorer concrètement les plateformes d’orchestration et de requêtage distribué : diagnostic des problèmes de performance, optimisation des configurations, revue des patterns d’utilisation • Concevoir et optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement de données basés sur Spark : performance des jobs, gestion des volumétries, stratégies de partitionnement et formats de stockage • Intervenir directement sur les évolutions techniques pour accompagner la montée en charge : volumétrie, nombre d’utilisateurs, complexité des pipelines • Contribuer à la gouvernance technique par la pratique : établir des standards à partir de cas concrets et documenter les décisions techniques • Évaluer et prototyper l’intégration de nouveaux composants dans l’écosystème : formats de stockage, outils de catalogue, moteurs de calcul Industrialisation et scalabilité : • Industrialiser les pipelines Data et IA/ML avec un objectif de fiabilité, observabilité et reproductibilité, en mettant en œuvre directement les solutions • Concevoir et implémenter les patterns de déploiement et d’exploitation à l’échelle en collaboration avec les équipes support et l’équipe d’ingénierie de production • Mettre en place les mécanismes de monitoring, d’alerting et de capacity planning adaptés aux workloads Data/IA • Structurer le support de niveau 3 et accompagner l’équipe de production sur le support de niveaux 1 et 2 Accompagnement et montée en compétence : • Conseiller et accompagner les équipes de développement et de data science dans l’utilisation optimale des plateformes • Assurer un rôle de référent technique opérationnel au sein de l’équipe, par l’exemple et le pair-working • Participer à la veille technologique et réaliser des POCs sur des évolutions pertinentes pour l’écosystème Data/IA Environnement fonctionnel : • Plateformes Data & IA/ML • Plateformes Kubernetes on-premise et Cloud servant de socle d’hébergement • Outils DevOps : intégration continue, déploiement, observabilité • Projets de R&D visant à moderniser le SI • Accompagnement des initiatives IA/ML du groupe • Outils de monitoring du SI Environnement technique : • Data / Orchestration : Dagster, Trino, Apache Spark, Hive, Delta Lake, Iceberg, Superset, OpenMetadata • IA / ML : workloads IA/ML sur Kubernetes, outils MLOps • Hébergement : Kubernetes on-prem et Azure, Docker • DevOps / Observabilité : ArgoCD, Jenkins, Grafana, Prometheus, Sysdig • Langages : Python, Go • Versioning / Stockage : GitLab, Artifactory, S3

Missions 2.1. Pilotage & gouvernance Assurer le pilotage IT du programme OFS, en coordination étroite avec la direction de programme Finance Structurer et animer les instances de gouvernance : planning, risques, arbitrages, décisions, points transverses Être le point d’entrée IT unique pour les sponsors, avec une posture solide, affirmée et crédible 2.2. Structuration du cadrage Monter rapidement sur le cadrage déjà lancé et co-construire Produire un backlog IT multi-domaines solide et aligné sur les priorités Finance 2.3. Coordination transverse Organiser et synchroniser les contributions des équipes : Safir, Architecture, Data, Risk, intégration, externe/partners Garantir la bonne articulation entre les backlogs des squads, les études de cadrage et les autres travaux du programme Identifier et résoudre les points de friction (capacités, périmètre, dépendances techniques ou organisationnelles) 2.4. Gestion des risques Identifier les risques stratégiques : exemple architecture, données, dépendances, planning, disponibilité des équipes Construire un plan d’actions robuste et assurer le suivi des arbitrages avec les sponsors 2.5. Communication & alignement Fournir un reporting exécutif clair pour : CODIR DSI, Finance, Groupe, sponsors Créer un environnement de travail fluide, aligné, transparent — tout en conservant la fermeté nécessaire au cadrage Compétences et profil attendu 3.1. Expérience indispensable Expérience avérée de direction de grands programmes stratégiques (gros projets de transfo Finance et/ou convergence vers plateformes groupe) ; idéalement à forte exposition Groupe/COMEX Expérience solide en pilotage dans une organisation agile @scale, incluant : multi-squads multi-backlogs synchronisation QAP interaction avec les rôles agiles (PO, SM, RTE, Tribe Lead) Capacité démontrée à opérer dans un environnement hybride : cadrage stratégique + delivery agile

Au sein d’une direction dédiée à la couverture clients et à l’investissement, vous rejoignez une équipe en charge de la performance commerciale et de l’optimisation de la relation client . L’objectif est de maximiser la valeur des portefeuilles clients en combinant : analyse stratégique allocation des ressources accompagnement opérationnel des équipes commerciales Dans ce cadre, l’équipe Data & Innovation renforce ses capacités pour mettre la Data et l’Intelligence Artificielle au service du business .

🔐 Contexte & Objectifs Au sein d’une direction sécurité, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la protection des données sensibles et à la sécurisation des environnements collaboratifs . Vous évoluez dans un contexte international avec une collaboration étroite avec des équipes basées à Porto. ⸻ 🎯 Vos missions Pilotage des projets de protection des données Analyse de sécurité et gestion du RUN Déploiement et exploitation de solutions DSPM (Varonis) Sécurisation des environnements Microsoft 365 Gestion des accès et campagnes de revue Suivi des incidents et remédiation (N2/N3) Production de livrables sécurité (guides, standards) Mise en place de tableaux de bord et reporting Veille technologique sur les solutions de sécurité ⸻ 🛠️ Environnement technique Microsoft 365 / O365 Microsoft Purview Azure / Entra ID ADRMS / DKE Varonis SailPoint Splunk PowerShell / Power BI / Power Apps / Python

Dans le cadre d’un projet innovant de transformation data, nous recherchons un(e) Business Analyst pour accompagner le déploiement d’une solution basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux utilisateurs d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL générées automatiquement. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & data product Gestion des requirements & user stories (Agile Scrum) Contribution au backlog et aux releases Validation des modèles de données & qualité des données Participation aux tests fonctionnels & QA Coordination avec PO, équipes data & métiers 👉 Mission au cœur des enjeux Data & IA Générative appliquée au business .

Vous êtes passionné(e) par la data et les enjeux d’architecture dans un environnement retail ? Vous souhaitez intervenir sur des sujets structurants autour de la modélisation, de la qualité et de la gouvernance des données ? Cette opportunité est faite pour vous ! Vos missions : · Concevoir et faire évoluer les modèles de données en lien avec les différents contextes métiers. · Définir et structurer les indicateurs clés de performance (KPI) ainsi que les règles associées. · Formaliser les concepts métiers, attributs et règles de qualité au sein des outils de gouvernance. · Analyser la cohérence et la conformité des données (APIs, datasets) avec l’architecture définie. · Réaliser le data lineage et documenter les flux de données. · Rédiger les dossiers d’architecture et accompagner les équipes sur les sujets data. · Contribuer aux pratiques de gouvernance et d’amélioration continue autour de la donnée. Localisation : Lille (59)

Vous êtes passionné(e) par la data et les enjeux d’architecture dans un environnement retail ? Vous souhaitez intervenir sur des sujets structurants autour de la modélisation, de la qualité et de la gouvernance des données ? Cette opportunité est faite pour vous ! Vos missions : · Concevoir et faire évoluer les modèles de données en lien avec les différents contextes métiers. · Définir et structurer les indicateurs clés de performance (KPI) ainsi que les règles associées. · Formaliser les concepts métiers, attributs et règles de qualité au sein des outils de gouvernance. · Analyser la cohérence et la conformité des données (APIs, datasets) avec l’architecture définie. · Réaliser le data lineage et documenter les flux de données. · Rédiger les dossiers d’architecture et accompagner les équipes sur les sujets data. · Contribuer aux pratiques de gouvernance et d’amélioration continue autour de la donnée. Localisation : Lille (59)

Vous êtes passionné(e) par la data et les enjeux d’architecture dans un environnement retail ? Vous souhaitez intervenir sur des sujets structurants autour de la modélisation, de la qualité et de la gouvernance des données ? Cette opportunité est faite pour vous ! Vos missions : · Concevoir et faire évoluer les modèles de données en lien avec les différents contextes métiers. · Définir et structurer les indicateurs clés de performance (KPI) ainsi que les règles associées. · Formaliser les concepts métiers, attributs et règles de qualité au sein des outils de gouvernance. · Analyser la cohérence et la conformité des données (APIs, datasets) avec l’architecture définie. · Réaliser le data lineage et documenter les flux de données. · Rédiger les dossiers d’architecture et accompagner les équipes sur les sujets data. · Contribuer aux pratiques de gouvernance et d’amélioration continue autour de la donnée. Localisation : Lille (59)

Nous recherchons un(e) ingénieur Data BI expérimenté Contexte Au sein d'une Data Factory nous recherchons à renforcer notre équipe avec un Data Engineer expérimenté, une expérience dans le secteur du e-commerce serait apprécié. La Data Factory de notre client joue un rôle central dans l'exploitation et l'optimisation des données pour soutenir les différentes initiatives stratégiques de l'entreprise. Elle se concentre sur la création d'une infrastructure de données robuste, la mise en place de pipelines de données fiables, et l'exploitation de données pour générer des insights à forte valeur ajoutée pour les équipes. Description • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du binôme PO/TechLead et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Rédaction des documents associés au projet (Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de la stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe Livrables Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation Reporting d'avancement des travaux Programme développés