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🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Chef de Projet Réseaux & Sécurité H/F 📍 Lieu : Nantes (44) 🏠 Télétravail : Flexible — 2 jours sur site / semaine 📝 Contrat : Portage ou CDI 👉 Contexte client : Tu rejoins un grand acteur national de la logistique et des services , engagé dans la transformation et la sécurisation de son SI. Au sein de cette entreprise tu interviens sur des projets transverses stratégiques, touchant à la fois les réseaux , la cybersécurité , la segmentation et la modernisation des infrastructures . Ton périmètre couvre des projets multi‑équipes, multi‑directions et multi‑contributeurs, avec un fort enjeu de coordination, de pilotage et de reporting auprès des instances internes. Tu auras pour missions de : Cadrer les besoins et définir le périmètre du projet. Identifier les équipes, produits et directions impliquées. Construire le plan projet (organisation, rôles, livrables, planning). Évaluer les ressources nécessaires et répartir les tâches. Consolider et valider la tendance de programmation avec les Product Managers. Piloter et coordonner l’exécution auprès des équipes « produits ». Suivre l’avancement : coûts, délais, risques, engagements. Animer les instances et assurer un reporting clair et structuré. Veiller au bon suivi réalisé par les chefs de projets produits. Contribuer au Process de Gestion des Projets Prioritaires STRS. Remonter les risques et alertes. Gérer la relation avec les fournisseurs. 🧰 Stack technique : Réseaux & Sécurité : Infrastructure réseau, segmentation, sécurité, environnements critiques. Méthodologies & Process : ITIL (GDI, GDP, GMEP), méthodologie Agile / SAFe, gestion de projets complexes Outils : Plateformes d’automatisation, outils de pilotage projet, ServiceNow (souhaité), bureautique avancée.

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform, un acteur majeur de la gestion d’actifs quantitatifs recherche un Senior Data Engineer très opérationnel pour accompagner et faire monter en compétence une communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Le rôle est central : interface entre les feature teams et les équipes plateforme, avec une forte dimension technique et stratégique. MissionsSupport technique hands-on Accompagnement direct des équipes sur leurs problématiques data Développement et optimisation de pipelines end-to-end Identification et réduction de la dette technique Mise en place d’outillage (tests, automation, AI agents…) Amélioration de la Developer Experience Data Platform Evangelism Promotion et adoption quotidienne de la plateforme Partage des best practices et des standards Veille technologique et diffusion interne Animation de communauté de pratique Upskilling & Transmission Évaluation du niveau des équipes Mise en place de formations, workshops, contenus techniques Création de documentation et supports techniques Feedback & Amélioration continue Collecte des besoins utilisateurs Collaboration étroite avec les équipes plateforme Validation technique des assets produits Stack TechniqueCloud AWS (S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation) CloudFormation / CDK Lambda, Fargate Data Engineering Python avancé Spark / Pandas Airflow Parquet Apache Iceberg DevOps CI/CD Jenkins SonarQube Conda Infra-as-Code (idéalement CDK en Python)

Bonjour, Pour le compte de notre client, nous recherchons un data anayst / support analyst. 1 – CONTEXTE ET PÉRIMÈTRE Le Data Analyst est responsable de la qualité, de la cohérence et de l’exhaustivité des données utilisateurs et des souscriptions aux services dans HERO, ainsi que de leur synchronisation et alignement avec les outils tiers (Docebo, SmartRecruiter, ServiceNow et Microsoft Entra ID). L’objectif est de renforcer la fiabilité des données de référence (master data), de réduire les écarts et d’assurer un processus de gouvernance régulier (suivi hebdomadaire + activités RUN). Ce rôle garantit que le référentiel utilisateurs HERO reste propre, dédupliqué, à jour et cohérent avec les services souscrits et les rôles attribués, tout en pilotant proactivement les actions correctives en coordination avec les équipes concernées (PS, L3, etc.). 2 – PRINCIPALES ACTIVITÉS ET RESPONSABILITÉS 1. Gouvernance du cycle de vie des utilisateurs (RUN) Identifier les utilisateurs actifs à désactiver sur la base d’analyses (date de dernière connexion et/ou date de fin de contrat) et intégrer ce contrôle dans le suivi régulier. Gérer les demandes de chargement en cours ou en attente : VPO, GM manquants, manquants et utilisateurs manquants. Intégrer dans HERO les utilisateurs résiduels mis de côté lors de la migration initiale : préparer la liste, soumettre à arbitrage (à inclure / déjà ajoutés / à exclure), exécuter le chargement et réaliser les contrôles/validations. 2. Qualité des données & complétude des identifiants S’assurer que tous les utilisateurs appartenant à des entités abonnées à Docebo ou SmartRecruiter disposent d’un ID Docebo / SmartRecruiter. En cas d’absence : collecter les identifiants et mettre à jour HERO (avec le support des équipes PS). 3. Déduplication & fiabilité des données de référence Identifier les doublons dans HERO via des investigations (nom, prénom, code, correspondances approximatives/fuzzy matching). Déterminer le compte à conserver et celui à supprimer. Effectuer la suppression après mise à jour préalable des ID Docebo / SmartRecruiter, identifiants, emails et rôles dans HERO. Suivre et valider les mises à jour dans les outils tiers (Docebo / SmartRecruiter) avec le support L3. 4. Cohérence abonnements / services / rôles Identifier les écarts entre les services souscrits au niveau entité et ceux souscrits au niveau utilisateur, puis ouvrir et suivre les demandes de correction si nécessaire. Identifier les incohérences entre rôles et abonnements, par exemple : un rôle existe alors que le service est positionné sur “Non” un rôle “power user” sans niveau spécifié un nombre de rôles attribués supérieur au maximum autorisé par le package un service souscrit dans HERO mais absent dans ServiceNow (ou inversement) 5. Complétude fonctionnelle des données Identifier les champs de données fonctionnellement obligatoires selon les services souscrits. Extraire la liste des utilisateurs pour lesquels ces champs obligatoires sont manquants. 6. Suivi & reporting de la qualité des données Produire chaque semaine les principaux KPI de qualité des données, notamment : ID Docebo / SmartRecruiter manquants incohérences services / rôles champs obligatoires manquants par service 7. Alignement Identité / Annuaire (Entra ID) Identifier les comptes nominatifs présents dans HERO mais absents du groupe Entra ID. Mettre à jour et maintenir le groupe Entra ID. 8. Contrôles globaux de cohérence HERO Détecter les incohérences structurelles, par exemple : un sans rôle GM attribué mais avec des utilisateurs rattachés un décalage entre l’email de connexion et le groupe " Nominatif / deskless” 3 – COMPÉTENCES REQUISES Hard Skills Analyse de données, qualité des données, détection d’anomalies et déduplication Forte capacité à réaliser des extractions, contrôles et réconciliations multi-systèmes (référentiels + outils tiers) Maîtrise avancée SQL / Excel (ou équivalent) et capacité à industrialiser les contrôles (scripts / requêtes / règles) Compréhension des concepts IAM (identités, groupes, annuaires) appréciée Soft Skills Grande rigueur, sens du détail et esprit d’investigation / résolution de problèmes Capacité à piloter la résolution d’incidents (collecte d’informations, relances, coordination) Communication claire (reporting, synthèse, priorisation)

Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données • Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses • Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data • Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier • Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.) • Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse • Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure • Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git • Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements • Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement • Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables

🚀 Chez K-LAGAN, nous parions sur vous ! Vous recherchez un projet data structurant , dans un environnement moderne et orienté cloud & analytics ? Vous souhaitez évoluer sur des sujets à forte valeur ajoutée au sein d’une Data Platform ambitieuse ? Alors cette opportunité pourrait vous intéresser 👇 🔍 Nous recrutons un·e Data Engineer (F/H) confirmé Pour rejoindre l’un de nos clients et contribuer activement au développement de sa Data Fabrik , dans un environnement innovant et orienté performance. 🎯 Vos missions Définir les pré-requis techniques nécessaires aux nouveaux cas d’usage data Participer à la conception et l’implémentation de nouveaux modèles de données Développer, optimiser et maintenir les pipelines de transformation Contribuer à l’évolution des outils et bonnes pratiques Data Engineering Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements Collaborer étroitement avec les équipes Data, BI et Métiers

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un profil hybride associant : Une expertise confirmée en développement mobile React Native, et une compétence en Data Engineering sur Azure / Databricks. La mission repose principalement sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail sur la partie front, le consultant pourra également intervenir sur les traitements back/data, notamment sur les pipelines et notebooks Databricks sur le cloud Azure. Informations complémentaires : - Démarrage souhaité : ASAP - Conscients que ce type de profil hybride est rare, nous vous remercions de ne proposer que des candidats répondant strictement aux critères décrits dans la fiche de mission. - 3 jours obligatoire sur site ANALYSE : Participe à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et peut être sollicité pour des ateliers de définition des spécifications générales Étudie les opportunités et la faisabilité technologique de l'application, réalise l'analyse technique, l'étude détaillée et contribue à l'estimation des charges CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT : Contribue au design du logiciel et des frameworks utilisés dans le cadre du projet Adapte et applique les paramètres techniques des progiciels ou des middlewares Réalise le prototypage Analyse et développe les composants en utilisant les langages appropriés Participe à la structuration des Bases de Données Participe à la revue croisée des développements de ses pairs Initialise le dossier d'exploitation Assemble les composants unitaires dans un package applicatif cohérent destiné au déploiement de la solution et l'intègre à la gestion de configuration Documente les applications pour les développements ultérieurs et la Mise en Production (MEP) Harmonise et industrialise l'ensemble des composants et applications Utilise les composants logiciels réutilisables et met à jour la nomenclature RECETTE UNITAIRE ET TESTS D'INTÉGRATION : Responsable des tests unitaires : élaboration des jeux d'essais et réalisation Teste, identifie et traite les dysfonctionnements éventuels du logiciel développé Vérifie la conformité de l'ouvrage avec la demande formulée Contribue à la préparation et à la réalisation des tests d'intégration Analyse les résultats et rédige le rapport de tests MAINTENANCE : Réalise les développements nécessaires à la maintenance corrective et évolutive Participe à l'analyse et à la résolution des incidents de production Compétences techniques : React Native - Expert - Impératif Databricks - Confirmé - Impératif Spark - Confirmé - Impératif SQL - Confirmé - Impératif

Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe Cloud / DevOps chez un acteur du secteur bancaire basé à Montpellier, nous recherchons un Cloud DevOps Engineer senior orienté plateformes Data. Le consultant interviendra sur la conception, l’implémentation et l’exploitation d’une infrastructure GCP containerisée destinée à supporter différents cas d’usage data (pipelines, traitements et services associés). L’objectif est d’industrialiser et d’opérer une plateforme cloud robuste, sécurisée et scalable, avec une forte culture Infrastructure as Code, GitOps et RUN. Missions principales Implémentation et administration GCP Concevoir et déployer des solutions techniques containerisées sur Google Cloud Platform Administrer et optimiser l’infrastructure GCP : GKE, GCE, GCS, Cloud SQL, VPC, Load Balancer, Private Service Connect, IAM Automatisation et industrialisation Automatiser le provisioning et la gestion des ressources cloud via Terraform et Terragrunt Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD (GitLab CI) Standardiser les déploiements et garantir leur reproductibilité Sécurité Implémenter les bonnes pratiques de sécurité sur le cloud et Kubernetes Mettre en place la gestion des secrets et des accès (Vault, SSO) Participer au contrôle des vulnérabilités via des outils de scan (Xray, Trivy) Monitoring et observabilité Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerting (Prometheus, Grafana, ELK) Exploiter Google Cloud Observability pour la supervision et le troubleshooting Support et RUN Assurer le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Opérer les déploiements et évolutions via une approche GitOps Garantir la traçabilité, la fiabilité et la conformité des déploiements Compétences indispensables Expérience significative sur Google Cloud Platform : GKE, VPC, IAM, Cloud SQL, GCS, Load Balancer Kubernetes et containerisation (Docker) Terraform et Terragrunt (niveau autonome) Git et GitLab CI Gestion des artefacts et registry : JFrog Artifactory ou GCP Artifact Registry Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Google Cloud Observability Sécurité : Vault et outils de scan de vulnérabilités (Xray ou Trivy) Bonne culture réseau cloud (VPC, routage, sécurisation des flux) PostgreSQL (déploiement, administration et optimisation) Compétences appréciées Connaissance d’OpenShift Connaissance de l’orchestrateur Kestra Sensibilité aux problématiques FinOps et optimisation des coûts cloud

Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour industrialiser et optimiser les traitements de données via Dataiku et une architecture AWS (S3, Redshift, Glue, Athena) . Le rôle inclut la collecte via API , la modélisation des données , ainsi que la qualité, sécurité et gouvernance des flux en lien avec les équipes métier. Profil attendu : 5 ans d’expérience minimum , maîtrise SQL/Python , Dataiku, environnement Cloud, anglais professionnel requis.. . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .. .

Notre client, acteur reconnu de la protection sociale spécialisé dans la gestion de contrats d’assurance, d’épargne et de prévoyance, s’appuie sur des équipes pluridisciplinaires pour délivrer des services fiables, performants et en amélioration continue. Dans ce contexte, il recherche un Ingénieur Systèmes & Réseaux pour intervenir en régie au sein de l’équipe technique. Missions principales : Concevoir et mettre en œuvre des architectures Linux/RedHat Assurer le MCO niveau 2/3 Automatiser les déploiements et opérations (Ansible, Bash/Python) Participer aux choix technologiques et analyses d’impact Appliquer les remédiations de sécurité Gérer et résoudre les incidents complexes Compétences techniques recherchées : Linux / RedHat Architecture systèmes, virtualisation et réseau Automatisation (Ansible, scripting) Sécurité & firewalling (Palo Alto, Stormshield…) Gestion de projet technique Cloud hybride (Azure, AWS, environnements privés)

Contexte de la mission Définition de la prestation attendue : Implementation de cas d'usage métiers via le croisement de données, tels que le ciblage, l’analyse de données ou la data science. Développement et maintenance de produits data réutilisables. Publication des résultats d'analyse à travers des visualisations de données (DATAVIZ). Respect des normes et des bonnes pratiques au sein de l'équipe. Accompagnement et sensibilisation des équipes métiers et autres parties prenantes. Objectifs et livrables : Programme data déployé sur une plateforme dédiée. Visualisations de données (DATAVIZ). Présentation PowerPoint des résultats de l'étude. Environnement technique : Plateforme : BIG DATA Hadoop (CLOUDERA). Langages : Python, PySpark, SQL. Outils de restitution : Power BI (datasets, dataflows, rapports).

Piloter et coordonner la collecte, la gestion et le reporting des données de sécurité et des cas d'usage IA à travers les entités, en garantissant la conformité, l'engagement des parties prenantes et la gouvernance au niveau de la Sécurité Groupe. Piloter le processus de collecte de la posture de sécurité des entités sur une base trimestrielle. Préparer, exécuter et tester les activités en coordination avec l'Inde, tout en apportant un support aux entités et aux responsables de données. Agir en tant que point de contact principal pour les parties prenantes sécurité afin de suivre et relancer les exigences liées à la collecte de données et au développement des tableaux de bord, aux cas d'usage IA, et coordonner l'exécution avec l'équipe en mode agile. Gérer la communication avec les entités et les équipes sécurité concernant les échéances de reporting et les axes d'amélioration. Fournir les rapports nécessaires aux comités et aux conseils de direction. Organiser et animer le Conseil de Gouvernance des Données & IA Sécurité au niveau de la Sécurité Groupe, assurer l'alignement avec le GO Data Office et contribuer aux communautés Data & IA. Améliorer le niveau de maturité en gestion des données au sein des différents départements de la Sécurité Groupe ; coordonner la revue de la documentation incluant le dictionnaire de données, le glossaire et les fiches d'identification des cas d'usage au sein de l'équipe. Coordonner le processus annuel de revue des accès pour le périmètre du Security Data Hub.

Dans le cadre de la synergie IT et du développement de l’IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d’une équipe composée d’experts dans le domaine de l’IT et fort de vos expériences d’administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : - Concevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées. - Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l’international pour qu’ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier - Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IAGEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU SOFINCO et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data

Contexte Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme data, vous concevez et mettez en œuvre des architectures cloud-native orientées événements sur AWS. L’objectif est de remplacer les traitements batch par des pipelines distribués, temps réel ou quasi temps réel, robustes et scalables. Missions principales Vous définissez des architectures data serverless event-driven, concevez des pipelines d’ingestion et de transformation distribués et mettez en place des systèmes découplés basés sur la messagerie en garantissant la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts. Vous transformez les flux ETL batch en pipelines cloud-native, implémentez les patterns asynchrones (retry, DLQ, idempotence, gestion des timeouts) et industrialisez les déploiements via l’Infrastructure as Code et la CI/CD. Vous déployez le monitoring, le logging et le tracing afin de suivre la performance, la latence et la qualité des flux. Compétences clés Solide expérience des architectures event-driven et des systèmes distribués, de l’event sourcing et du message brokering, de la gestion du backpressure et de la latence ainsi que de la transformation distribuée et du traitement de gros volumes. Ce poste n’est pas orienté BI, reporting ou data engineering batch classique Positionnement Rôle transverse avec une forte interaction avec les équipes data, cloud, DevOps et applicatives, impliquant une responsabilité importante sur les choix techniques et les bonnes pratiques. Synthèse Profil d’architecte data AWS spécialisé en serverless et en architectures orientées événements, capable de concevoir des pipelines distribués scalables et résilients.

B – PRESTATIONS ATTENDUES • Maintien en condition opérationnel des socles techniques ; • Identifier et communiquer des éventuelles évolutions applicatives pour se conformer aux prérequis techniques dans le nouveau data center (ex : chiffrement des fichiers échangés) • Animer les ateliers, comités de projets et Comités de pilotage réguliers avec les parties prenantes ; • Gérer le backlog des user stories ; • Garantir et organiser les Démos et Recettes ; • Réaliser des reporting projet ; • Encourager et faciliter les études d’impacts ; • Dresser le planning des livrables ; • Être garant de la qualité, du coût et des délais de chaque livrable ; • Capitaliser et structurer la connaissance pour une meilleure lisibilité du SI, en intégrant les différents points de vue (stratégique, métier, technique, …) ; • Définir et suivre le Capacity Planning & préconisation sur l'utilisation des ressources.