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Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Contrainte forte du projet Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. Livrables Dashboard de suivi des consommations d'eau Dashboard de suivi des consommations d'énergie Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – via APIs, exports ou connecteurs natifs) Destination : Snowflake – Data Warehouse Cloud Orchestration : Airflow Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre Visualisation / Restitution : Tableau CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub Documentation : Confluence, Jira, SharePoint Compétences techniques Snowflake : Confirmé – Impératif DBT : Confirmé – Important Airflow : Confirmé – Important Tableau : Confirmé – Souhaitable Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud Orchestration de pipelines de données Versioning et pratiques CI/CD Documentation technique et fonctionnelle Profil recherché Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake. Solides compétences en data modeling analytique. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Anglais professionnel – Impératif Bonus importants Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.

Developpeur JAVA - Java 21/25, Spring Boot et programmation Réactive Montpellier 3 jours de présentiel / 2 jours de TT Développement : Java 21/25, Spring Boot, Spring Cloud, API REST, Programmation réactive, Infrastructure As Code, OIDC - Plateforme : Gitlab CI, ArgoCD, MongoDB, Elasticsearch, Kafka, Kubernetes - Architecture : Microservice, NoSQL, cache distribué, architecture asynchrone Missions principales : - Assurer la conception, l'intégration et le développement des projets et solutions ainsi que les maintenances correctives et évolutives - Préparer la mise en production avec les équipes expertes CAGIP - Gérer et maintenir la documentation fonctionnelle et technique - Assurer l'assistance à l'utilisation des applications - Assurer le diagnostic et la résolution des dysfonctionnements Environnement agile, mises en production grand public toutes les 3 semaines. La prestation consiste à fabriquer les solutions nécessaires aux évolutions et au bon fonctionnement des produits de la squad, en respectant les normes, procédures et les ambitions de l'entreprise (TTM, UX, ROI, Qualité first) et ce tout au long du cycle de vie produit. Les compétences techniques Java 21/25, Spring Boot et programmation Réactive sont des indispensables pour ce poste. Développement : Java 21/25, Spring Boot, Spring Cloud, API REST, Programmation réactive, Infrastructure As Code, OIDC - Plateforme : Gitlab CI, ArgoCD, MongoDB, Elasticsearch, Kafka, Kubernetes - Architecture : Microservice, NoSQL, cache distribué, architecture asynchrone Notions : • Le top 10 de l'OWASP • Le système CVE, CWE • Les principales familles d'attaque : XSS, injection HTML\SQL\CSS\Code\etc., CSRF • Les risques liés à l'IA Pratique : • Sécurisation web (cookies, HTTPS, TLS) • Contrôle d'authenticité et d'intégrité d'une application, d'un code • Gestion des erreurs • Offuscation du code • Validation des entrées / sorties • Validation de l'accès aux ressources • Authentification des utilisateurs • Outils d'analyse de code (SonarQube, Checkmarx, Jfrog Xray, Owasp Dependency Check, …)

Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d'une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d'un grand acteur international du retail. L'équipe a pour objectif d'exploiter la donnée afin d'améliorer l'efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering. Vos principales responsabilités : • Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ; • Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ; • Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d'usage ; • Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ; • Garantir la qualité des données exposées ; • Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data ; • Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ; • Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering. Environnement technique : AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement de développement FULLSTACK dans le cadre du développement d'une application permettant d'automatiser la gestion d'alertes DLP basés sur la solution Varonis SaaS. --> Responsabilités Développement d'application Compréhension des besoins et exigences techniques afin de développer une application interne permettant la gestion d'appels API Développement de l'intégration des API REST permettant l'automatisation de la collecte et l'analyse de données Analyse de l'existant et définition de la stratégie de migration Reprise du suivi des cas d'usage des modèles LLM sur la base de prompt permettant d'affiner les détections de données Travail en collaboration avec les équipes IT et Sécurité pour la mise en place des actions correctives. Documentation et mise à jour la documentation existante sur github ainsi qu'avec des livrables, afin d'assurer un transfert des connaissances. Effectuer un reporting régulier sur l'avancement des projets. Optimisation de la performance, la sécurité et la qualité du code. Compétences techniques : Python avancé : programmation orientée objet, framework FastAPI, modularisation, gestion des dépendances et traitement des erreurs. Intégration d'API REST : JSON, pagination, gestion des quotas, reprises sur erreur et idempotence. Authentification et sécurité des API : OAuth 2.0/SAML (SSO), certificats, secrets et tokens. Industrialisation : Github, CI/CD, packaging Python et gestion des environnements. Migration et refactoring de scripts Python, PowerShell et SQL vers une application industrielle et scalable. Création du Front utilisateur permettant l'industrialisation des processus (HTML, Javascript, REACT) Sécurisation des données : chiffrement, contrôle d'accès et non-exposition des secrets. Observabilité : journalisation, métriques, alertes et traçabilité des traitements. Maîtrise de SQL et expérience des bases Microsoft SQL Server. Intégration de modèle IA/LLM et Prompt engineering Compétences appréciées : Compréhension et appétence des concepts liés à la protection des données (RGPD, PCI-DSS) Compréhension des concepts sécurité liés au cloud (Microsoft Azure O365) Connaissance des services de conteneurisation (Kubernetes, Openshift) en vue d'une migration future Collaboration •Travail en étroite collaboration avec différentes équipes pour comprendre les exigences et fournir des solutions adaptées. •Participation aux revues de code et contribuer à l'amélioration des normes et des bonnes pratiques de codage. Documentation •Rédaction et maintient d'une documentation à jour (guides utilisateurs, spécifications techniques, documentation API).

Contexte de la missionDans le cadre d'un important programme de transformation digitale, notre client développe sa nouvelle Learning Experience Platform (LXP). Cette plateforme sur mesure permettra aux utilisateurs d'accéder à leurs parcours et contenus de formation digitale et viendra s'interfacer avec un LMS existant via API. Nous recherchons un Développeur Fullstack React / Java expérimenté pour rejoindre l'équipe produit et contribuer directement à la conception et au développement de cette nouvelle plateforme. ÉquipeLe consultant intégrera une équipe produit dédiée réunissant : un Product Owner un référent métier un Tech Lead un développeur Frontend un développeur Fullstack Il travaillera en étroite collaboration avec l'ensemble de l'équipe, sous la supervision technique du Tech Lead. MissionsLe Développeur Fullstack interviendra sur l'ensemble du cycle de développement de la plateforme, avec notamment pour responsabilités de : développer les fonctionnalités Frontend en React / TypeScript développer les services Backend en Java / Spring Boot participer à l'intégration avec le LMS existant via ses API contribuer à la conception et aux choix techniques aux côtés du Tech Lead garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des développements travailler en collaboration avec les équipes Produit, UX et Métier participer aux pratiques Agile, DevOps et CI/CD de l'équipe être force de proposition dans la recherche de solutions techniques répondant aux besoins fonctionnels Environnement techniqueStack principale : React.js, TypeScript, Java, Spring Boot. Écosystème : AWS, Docker, Jenkins, Git, TanStack, API REST, LMS / Docebo, xAPI. Une bonne maîtrise des pratiques modernes de développement assisté par IA (GitHub Copilot, Claude Code, Codex ou équivalents) est également recherchée, aussi bien dans leur utilisation opérationnelle que dans leur cadrage au sein d'une équipe de développement.

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que MLOps, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Concevoir, développer et maintenir les socles, plateformes et outils Big Data / MLOps afin d'accompagner le développement des usages Data et IA. Participer aux projets de migration et d'évolution des plateformes Big Data (OS, Spark, Cloudera, Hadoop). Contribuer à l'amélioration continue des outils MLOps et au développement de nouvelles solutions adaptées aux besoins des utilisateurs. Participer au cadrage technique et à la définition des architectures et solutions applicatives. Assurer le développement, l'intégration et la recette technique des solutions sur les environnements Big Data / MLOps. Superviser, optimiser et améliorer les performances, la scalabilité et la fiabilité des plateformes existantes. Accompagner les utilisateurs dans l'utilisation des plateformes Big Data et des outils MLOps, notamment sur les problématiques d'accès aux données. Assurer le traitement des incidents, le support technique et l'assistance fonctionnelle auprès des utilisateurs. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, métiers et IT afin de garantir des solutions performantes et adaptées aux besoins. Contribuer à l'automatisation des processus et à l'amélioration continue des pratiques de développement et de déploiement. Environnement technique / fonctionnel : Big Data, Hadoop, Cloudera, Spark, Python, Scala, Bash, GitLab, Jenkins, Ansible, Nexus, Sonar, Kubernetes, Elasticsearch, Logstash, Kibana, MLflow, Airflow, TensorFlow, MLOps, Data / IA.