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Descriptif du poste Mission dans une équipe en charge du contrôle et monitoring à partir d'un datawarehouse post trade. L'expertise devra apporter une expertise technique sur la base de données Oracle et son eco-système. Mettre en place et maintenir les outils et infrastructure adéquat à l'analyse de données. Une expertise sur les technologies BI est nécessaire ainsi qu'une expertise pointue sur les langages SQL et Python. Veiller aux déploiements des pipelines de données et en assurer la sécurisation technique. Enfin, être force de proposition sur les solutions techniques à mettre en place. L'automatisation des processus d'alimentation des données sera un objectif également. Cette mission recouvre une forte composante technique à la fois sur l'architecture des données et sur la mise à disposition des informations pour les data analyst/scientist de l'équipe tout comme un besoin de comprendre les données sous-jacentes liées à l'environnement.

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Nous recherchons pour l’un de nos clients grands comptes un Tech Lead spécialisé Data Engineering afin de rejoindre une squad produit au sein d’un environnement moderne et exigeant. 🎯 Objectif de la mission Contribuer au delivery des produits data, piloter les choix techniques, encadrer les bonnes pratiques, et garantir la qualité logicielle au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Software Engineers…). 🎤 Soft skills Leadership technique + accompagnement d’équipe Communication structurée et vulgarisation technique Rigueur, autonomie et sens du delivery Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes

Vos missions principales : Pilotage de projets Data : vous conduisez des projets structurants de bout en bout, de la définition des besoins à la mise en production. Recueil et challenge des besoins métiers : vous identifiez les enjeux, proposez des solutions adaptées et accompagnez les équipes dans leur appropriation. Coordination transverse : vous êtes l'interface clé entre les équipes métiers, IT et data. Gouvernance de la donnée : vous contribuez activement à la mise en place de référentiels, à l'amélioration de la qualité des données, au catalogage et à la traçabilité. Suivi de la performance data : vous participez à la définition et au pilotage des KPIs liés à la valorisation des données.

Contexte : Nous recherchons un Expert OpenShift pour accompagner l’administration et l’évolution d’une infrastructure containerisée à grande échelle. Vous interviendrez au sein d’équipes techniques expérimentées pour garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements OpenShift en production. 🎯 Vos principales missions : Assurer l’ administration, la supervision et le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des clusters OpenShift. Gérer l’ évolution et l’optimisation des plateformes d’hébergement. Réaliser l’ analyse et la résolution des incidents de niveau 2 et 3 . Participer à l’ industrialisation et à l’automatisation des opérations (Ansible, scripts, CI/CD…). Apporter votre expertise et vos recommandations techniques pour améliorer la fiabilité et la performance. Assurer les astreintes et interventions en HNO si nécessaire. 🧩 Compétences techniques requises : OpenShift – Expert – impératif Kubernetes – Confirmé – impératif Linux (Red Hat / CentOS) – Confirmé – impératif Automatisation (Ansible, CI/CD, scripting) – Confirmé – impératif Anglais professionnel – impératif

L'équipe Reporting & Analyse du risque contribue au pilotage mensuel du risque avec la mise à jour du datamart risque et des reportings risque. Pour cela un RUN mensuel devra perdurer en même temps que les développements induits pour les nouveaux usages data ( nouvelles expositions de données, nouveaux outils de data préparation DREMIO-DATAIKU et utilisation de PBI report server). Cette mission a pour objectif de développer des flux dataiku et des rapports Power BI afin de contribuer au pilotage mensuel du risque. La construction et le fonctionnement de ces mises en place devront être documentés. L’équipe reporting tient à cœur de développer des suivis automatisés et optimisés. Une intégration au run mensuel ainsi qu’une participation aux demandes d’évolutions sur des suivis déjà existants pourront également être réalisées dans le but de s’imprégner du fonctionnement de l’équipe. Prestations demandées • Comprendre le fonctionnement actuel du datamart risque. • Dupliquer les RUN actuels sur les nouveaux outils DREMIO et DATAIKU • Mise en place d’un rapport Power BI version report server permettant le pilotage mensuel • Participation au double run mensuel

Grâce à votre connaissance métier (comptabilité, contrôle de gestion), vous interviendrez sur les sujets suivants : - Contribution à la mise en place de l'ERP Microsoft Business Central (du cadrage au déploiement) - Animation d'ateliers d'analyse fonctionnelles et rédaction de documentation - Identification et paramétrage des modules selon les besoins clients - Réalisation des tests associés au paramétrage : tests unitaires, tests d'intégration, etc. - Formation utilisateurs

Dans le cadre du renforcement d’une équipe API Management au sein d’un grand environnement IT structuré, nous recherchons un Intégrateur API AXWAY expérimenté , immédiatement opérationnel . Vous interviendrez sur une plateforme AXWAY APIM existante , utilisée à grande échelle, avec un fort enjeu de sécurité, de fiabilité et d’accompagnement des équipes projets . Missions : Développement de proxies AXWAY et de policies / règles de sécurité sur la Gateway Accompagnement des projets sur : l’exposition des API la virtualisation l’intégration des consommateurs Formation et montée en autonomie des équipes développement et opérations Participation aux releases mensuelles de la plateforme Veille et propositions d’amélioration continue

Context La prestation s'incrit dans la mission de MCO/MCS et de développement de la solution Denodo. L'equipe centrale a la responsabilité de fournir une plateforme opérationnel et d'optimiser sont fonctionnement pour rendre le meilleur service possible aux métiers / clients. Il faut également que le prestataire soit en capacité de réalisé des vues dans la solution pour assister les projets qui souhaitent utiliser Denodo mais n'ont pas de compétences dans leur équipe. Mission Infrastructures de données : * Cartographie et documente les sources de données. * Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. * Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. * Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). * Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : * Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise. * Assure la supervision et l'intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. * Vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake et s'assure de leur sécurité. * Nettoie la donnée (élimination des doublons?) et la valide pour une utilisation aval. Animation des communautés : * Anime la communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l'application de la politique de la donnée de l'entreprise. Veille technologique : * Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. * Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place Exemple de livrables * Dossier d'architecture (ou cadre technique) des solutions (plateformes) de traitement des données. * Un data lake adapté aux besoins actuels et futurs de l'entreprise. * Une cartographie des données. * Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée.

Objectifs de la mission : Le Passenger Cognition Lab modélise les comportements des voyageurs afin d’optimiser les services digitaux et l’information voyageur en Île-de-France. Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs. Enjeux et rôle du consultant - Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS). - Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité. - Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques. - Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité. - Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche. Environnement & contexte : R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes. Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation. Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets. Livrable : Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering) Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops) Formalisation technique et Support à la valorisation Obligatoire : Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud. Expériences entre 7 et 9 années.

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. Tests, validation et documentation des développements Réalisation d'audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

CONTEXTE Au sein de l’équipe Bronze, la mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au coeur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. MISSIONS : Prestation de cette équipe 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation du data ingénieur En interaction avec les membres de l’équipe, la mission consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : • Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Spark • Expériences intégrant delta lake • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques

Data Engineer Powercenter (Informatica), SQL Developper, Dbvisualizer Niort Activité : Analyse, spécification, développement, test et maintenance Outil de dev : Powercenter (Informatica), SQL Developper, Dbvisualizer Langage: SQL, PL/SQL, SGBD : Oracle, Hive Méthode : SAFE Data Engineer Powercenter (Informatica), SQL Developper, Dbvisualizer Niort Activité : Analyse, spécification, développement, test et maintenance Outil de dev : Powercenter (Informatica), SQL Developper, Dbvisualizer Langage: SQL, PL/SQL, SGBD : Oracle, Hive Méthode : SAFE

Objet de la prestation Le consultant interviendra pour assurer le support opérationnel et contribuer à la fiabilité, la performance et la bonne utilisation des plateformes Big Data. Missions principales Assurer le support de niveau 2 en production (PROD) sur les plateformes Spark, Airflow et Starburst. Prendre en charge la gestion des incidents , l'analyse des causes racines ( RCA ) et la résolution. Contribuer à l' optimisation des traitements Spark sur Kubernetes : tuning, configuration, dimensionnement, gestion des ressources. Optimiser et fiabiliser l' orchestration Airflow/Astronomer . Participer à la gestion des catalogues Starburst (Trino) et au suivi des performances des requêtes distribuées. Accompagner les équipes métiers pour un usage efficace, sécurisé et performant des plateformes. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation , procédures et guides utilisateurs. Participer à l' amélioration continue de l'écosystème : automatisation, standardisation, observabilité, fiabilité. Compétences techniques attendues Expertise en environnement Data / Production Expérience confirmée en exploitation Big Data en production . Technologies (au moins 2 maîtrisées) Kubernetes / IKS / OpenShift Apache Spark Apache Airflow / Astronomer Starburst (Trino) Compétences associées Maîtrise du support et du troubleshooting sur des services déployés sur Kubernetes (Helm charts, opérateurs…). Solide expertise en monitoring / observabilité : logs, métriques, dashboards. (Dynatrace, Kibana, Grafana…) Bonnes pratiques d'exploitation de traitements distribués. Connaissances approfondies en : Tuning Spark Profiling applicatif Gestion fine des ressources (executor, driver, mémoire, shuffle…) Compétences en scripting : Bash, Python, Ansible (appréciées). Maitrise des chaînes CI/CD : Git, Jenkins, GitLab CI… Compétences en sécurité : Hashicorp Vault Secrets , PKI, gestion des certificats. Compétences transverses Excellente capacité d'analyse et de diagnostic d'incidents complexes. Rigueur et fiabilité en environnement de production critique. Capacités rédactionnelles pour formaliser procédures, guides et rapports. Bon relationnel et capacité à accompagner les équipes métiers. Français et anglais opérationnel. Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

· Déploiement et administration avancée des applications Spark, Trino ou Jupyter sur Kubernetes. · Tuning et optimisation des performances : ajustement des configurations, analyse des logs, debugging avancé, optimisation des requêtes SQL (Trino), tuning des jobs Spark. · Gestion du RUN et support applicatif : diagnostic et résolution des incidents, amélioration continue des performances, accompagnement des utilisateurs sur l’optimisation des requêtes. · Mise en place de l’approche GitOps : automatisation complète du déploiement et de la gestion des applications avec Terraform, Ansible, Git, ArgoCD/FluxCD. · Sécurisation et monitoring avancé : implémentation de métriques et alertes sur Prometheus, Grafana, Loki, gestion des accès et des logs applicatifs.

Développeur Python Expert – Environnement MLOps & Cloud Privé (secteur bancaire) Un grand acteur du secteur bancaire développe et opère en interne une plateforme d’industrialisation de projets data et IA , destinée à accompagner les équipes de data scientists et d’analystes tout au long du cycle de vie de leurs modèles : du développement à la mise en production. Cette solution s’appuie sur un cloud privé on-premise , une stack technologique moderne et open source , et une approche MLOps complète (déploiement, packaging, monitoring, compliance). L’objectif est d’offrir une infrastructure fiable, automatisée et scalable , reposant sur des composants développés en Python, Go et Kubernetes . Dans ce contexte, l’équipe recherche un Développeur Python expérimenté pour prendre en main la librairie interne d’industrialisation des projets IA , pilier central de la solution. Missions principales En tant que Développeur Python Expert , vous aurez un rôle clé dans la conception, l’évolution et la maintenance de la librairie interne dédiée à l’industrialisation des projets IA. Développement & conception Développer et maintenir une librairie Python backend hautement technique, utilisée en production par les équipes data et IA. Concevoir et optimiser les pipelines d’automatisation : packaging, création de conteneurs Docker, génération d’API, déploiements expérimentaux. Intégrer des mécanismes de validation, compliance et monitoring pour assurer la robustesse des déploiements. Contribuer à la qualité du code , aux tests unitaires et à la documentation technique. Architecture & intégration Participer à la conception de l’architecture technique autour de la librairie. Travailler sur l’intégration avec l’écosystème CI/CD (ArgoCD, Argo Workflows) et les environnements Kubernetes on-premise. Collaborer avec les développeurs Go et les équipes MLOps pour garantir la cohérence globale de la plateforme. Expertise & amélioration continue Être référent technique sur les choix d’implémentation et d’architecture Python. Assurer la veille technologique sur les bonnes pratiques backend et MLOps. Participer à l’amélioration continue de la performance, de la maintenabilité et de la fiabilité du framework.