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Localisation : IDF Présence sur site : 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 04/01/2028 TJM : 630 € Expérience : Plus de 7 ans Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data sur GCP, vous interviendrez sur la conception et le développement de solutions visant à améliorer les pratiques d'ingénierie logicielle, l'outillage des développeurs et l'automatisation des traitements. La mission porte notamment sur le développement d'agents IA destinés à accompagner les équipes techniques dans leurs activités, avec une montée en autonomie progressive sur différents domaines de la Data Platform. Objectifs de la missionConcevoir et développer des agents IA dédiés à l'outillage des équipes de développement. Contribuer à l'automatisation des activités de conception, de développement et de mise en production. Participer à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et de déploiement. Contribuer à la modernisation, à la sécurisation et à l'observabilité de la plateforme. La roadmap prévoit notamment le développement d'agents dédiés à l'outillage des développeurs (MCP, skills, cartographie des pipelines), puis leur extension à différents domaines : DBT, Kafka Streams, APIs et Dataproc, de la conception jusqu'à la mise en production, avec des mécanismes de rollback. En parallèle, les travaux se poursuivent sur la modernisation du socle, notamment les migrations, la sécurisation et l'observabilité. L'objectif principal de la mission est de concevoir et développer ces agents IA. Compétences requises – Must Have Solide expérience en ingénierie logicielle ou plateforme sur GCP, notamment sur les sujets CI/CD, tests et observabilité. Pratique du traitement batch (dbt / BigQuery) ou du streaming (Kafka). Expérience avérée dans la conception et la mise en production d'au moins un agent IA, utilisé par d'autres personnes. Compétences appréciées – Nice to Have Expérience dans la création de serveurs MCP ou l'utilisation de frameworks d'agents tels que ADK ou Claude Agent SDK. Expérience en équipe plateforme ou Developer Experience, avec des outils internes utilisés par plusieurs équipes. Expérience dans la mise en place de dispositifs d'évaluation d'agents ou de systèmes LLM.

NG TRAVEL Créée en 2008, NG Travel est un groupe entrepreneurial qui en moins de dix ans est devenu un acteur leader du marché du tourisme en France (tour opérateur et distributeur de voyages) avec une croissance soutenue (460 M€ CA en 2024). NG Travel a axé son développement au travers de sa stratégie multimarques (Directours, Boomerang Voyages, Promosejours, Jet tours, Ce Evasion etc) en BtoB et en BtoC. Notre groupe regroupe plusieurs activités : Tour-opérateur et distributeur de voyages Clubs de vacances (Kappa, Coralia, Eldorador, Jet Tours – 108 clubs en 2024) Hôtellerie. Finalité du poste En collaboration étroite avec le DSI, définir l'architecture cible du système d'information et piloter la modernisation des infrastructures et du patrimoine applicatif. Garantir la cohérence, la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions, tout en maîtrisant les coûts. Le poste associe vision stratégique, leadership transverse et implication technique concrète. Missions principales Définir et conduire la modernisation du SI Évaluer l'existant, identifier la dette technique et les risques d'obsolescence, puis construire avec le DSI une roadmap priorisée selon les besoins métiers, les budgets et les risques. Concevoir les architectures cibles et accompagner leur mise en œuvre, en organisant des migrations progressives et en assurant la continuité de service. Maintenir une cartographie des composants et des flux du SI, particulièrement ceux contenant des données à caractère personnel : nature des données, sources, destinataires, finalités et mesures de protection. Garantir la cohérence technique et accompagner les équipes Définir les choix de langages, de frameworks et de composants ainsi que les standards transverses de développement, d'intégration, de tests et de déploiement. Accompagner leur adoption, suivre leur application et intervenir sur les sujets techniques complexes. Assurer la sécurité et la qualité de service Décliner la politique de sécurité du SI dans les architectures et les pratiques techniques, en lien avec les responsables concernés. Définir avec les équipes les exigences de disponibilité, de performance, de sauvegarde et de reprise d'activité. Piloter le dispositif de monitoring : tableaux de bord, alertes, suivi des capacités et détection des dégradations. Contribuer à l'analyse des incidents majeurs et au suivi des actions correctives. Piloter et optimiser les dépenses Suivre avec le DSI les dépenses d'infrastructure et de cloud, notamment AWS : budgets, prévisions, attribution des coûts et alertes de dépassement. Mettre en œuvre une démarche FinOps, identifier les optimisations et mesurer les économies réalisées, en préservant la qualité de service. Concevoir et mettre en place l'environnement data Définir avec le DSI et les équipes métiers les besoins et les usages attendus, notamment en matière de BI et d'analyses ad hoc. Piloter ou contribuer à la conception de l'architecture data cible et aux choix des solutions : collecte, stockage, transformation et restitution des données. Construire la trajectoire de mise en œuvre et accompagner sa réalisation, en intégrant les enjeux de qualité des données, de gouvernance, de sécurité et de maîtrise des coûts. Développer les usages de l'IA Être moteur dans l'adoption de l'IA, sélectionner les usages pertinents et accompagner la montée en compétence des équipes. Encadrer les pratiques de confidentialité, de sécurité et de validation des résultats ; évaluer les bénéfices, les coûts et les limites des usages déployés.

Contexte de la missionDans le cadre de l'intégration des données Amazon au sein de la plateforme SDDS, nous recherchons un Business Data Analyst pour faire le lien entre les besoins métiers et les équipes techniques. La priorité porte sur les données de performance commerciale (Sales Performance), puis sur les données Media. MissionsRéaliser et maintenir l'inventaire des données Amazon disponibles : jeux de données, API, tables, champs et sources. Effectuer le mapping source-cible entre les données Amazon et les modèles SDDS, en précisant les transformations nécessaires. Documenter les KPI métiers : données sources, règles de calcul, granularité et dépendances. Identifier les données, attributs et transformations manquants pour répondre aux besoins métiers. Réconcilier les données Amazon avec les sources existantes : analyser les incohérences, doublons et différences de définition. Réaliser la recette fonctionnelle des données, documenter les anomalies et suivre leur résolution. Rédiger et maintenir les spécifications fonctionnelles, les documents de mapping et les dictionnaires de données et de KPI. Participer aux ateliers métiers et coordonner les échanges avec les équipes techniques.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son dispositif de gestion des risques liés aux technologies de l'information et de la communication, l'organisation recherche un consultant expérimenté pour accompagner les équipes dans la formalisation, le déploiement et le pilotage des politiques TRM et de sécurité des systèmes d'information, avec un focus particulier sur les exigences du règlement DORA. Missions principales • Évaluer la conformité des entités aux exigences du pilier 1 de DORA, en lien avec les dispositifs de première et de deuxième lignes de défense (LoD1 / LoD2). • Analyser les politiques, procédures, contrôles et éléments de preuve afin d'identifier les écarts et les non-conformités. • Qualifier les risques associés, prioriser les remédiations et formuler des recommandations pragmatiques. • Construire, rationaliser et suivre les plans d'action locaux et Groupe, en précisant les responsables, les échéances, les dépendances et les critères de clôture. • Mettre en place un suivi consolidé et outillé au moyen de tableaux de bord, d'indicateurs de pilotage et de reportings réguliers. • Préparer et animer les comités de suivi avec les parties prenantes SSI, risques, conformité, IT et métiers. • Contribuer à l'harmonisation des pratiques entre les entités et à la diffusion des standards Groupe. • Définir et installer un dispositif pérenne de RUN : gouvernance, rôles et responsabilités, fréquence des contrôles, processus d'escalade et cycle de reporting. • Accompagner les équipes dans l'appropriation des exigences DORA et dans la conduite du changement.

Data Engineer Senior — Databricks — Descriptif du poste Dans le cadre du développement de nos activités data, nous recrutons un Data Engineer Senior spécialisé sur la plateforme Databricks. Vous intervenez sur la conception et l'industrialisation de plateformes de données lakehouse : vous cadrez les besoins avec les équipes métiers, vous définissez les architectures cibles, vous construisez les pipelines d'ingestion et de transformation, et vous assurez leur mise en production ainsi que leur optimisation en coût et en performance. Vous êtes l'interlocuteur technique direct des équipes métiers sur votre périmètre et vous accompagnez la montée en compétences des profils plus juniors. — Parmi vos missions 🛠 Concevoir et industrialiser les plateformes de données sur Databricks Concevoir des architectures lakehouse en couches (bronze / silver / gold) sur Delta Lake Développer et optimiser les pipelines d'ingestion et de transformation en PySpark et en SQL Industrialiser les traitements avec Databricks Workflows, Delta Live Tables et une chaîne CI/CD Optimiser les coûts et les performances : dimensionnement des clusters, partitionnement, Photon, gestion du cache Mettre en place la gouvernance et la qualité des données Structurer Unity Catalog : catalogues, schémas, gestion des droits, lignage Définir les règles de qualité, les tests et le monitoring des pipelines en production Documenter les modèles de données et les contrats d'interface avec les systèmes amont et aval Cadrer les besoins avec les équipes métiers Animer les ateliers de recueil de besoins et traduire les exigences en solutions data Préconiser les architectures cibles et arbitrer les choix techniques (batch ou streaming, build ou buy) Présenter et défendre vos recommandations auprès des interlocuteurs techniques comme métiers Piloter la livraison et faire monter l'équipe en compétences Piloter un lot de bout en bout : conception, chiffrage, livraison, respect des délais Encadrer les profils juniors en revue de code et en pair programming Diffuser les bonnes pratiques d'engineering : versioning, tests, revue, documentation — Modalités pratiques Lieu : Ile de France Type de contrat : CDI Date de démarrage : A définir Télétravail : Fonction des contraintes opérationnelles (en moyenne : 2 jours)

Envie d'un nouveau challenge dans la Data et la gestion applicative ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Application Owner / Gestionnaire d'applications Data N2 pour intervenir chez un client du secteur bancaire, au sein d'une plateforme dédiée aux assurances. 🎯 Vos principales missionsIntégré(e) au domaine Solutions Data, vous travaillerez en mode Agile avec les équipes de la plateforme, les partenaires Data et les partenaires externes. Vous accompagnerez le Product Manager dans la coordination des releases, le suivi opérationnel des applications et la qualité des mises en production. 1. Coordination et gestion des releases de bout en bout Intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des projets, de l'initialisation à la généralisation et à la mise en production. Coordonner les livraisons et gérer les interactions ainsi que les dépendances entre applications, produits et releases. Assurer le suivi des déploiements CI/CD dans des environnements complexes. Être l'interlocuteur privilégié des équipes de production applicative : suivi des demandes, résolution des difficultés et gestion des blocages. 2. Animation de la squad et méthodologie Agile Organiser et animer les rituels d'équipe et les instances de coordination avec les équipes de production. Suivre quotidiennement les activités et les tâches via un tableau Kanban sous Jira. Faciliter la communication et veiller à l'alignement des membres de la squad. 3. Pilotage des tests et qualité Organiser et coordonner les phases de tests techniques avec les testeurs et les développeurs. Suivre la résolution des anomalies et vérifier les critères de passage en production. 4. Documentation et communication Maintenir la documentation de la squad à jour dans Confluence. Préparer les ordres du jour, animer les réunions clés et rédiger des comptes rendus clairs et exploitables. Vulgariser les sujets techniques et challenger les décisions de manière constructive afin de sécuriser l'avancement du projet.

Pour un grand acteur de l'industrie automobile, nous recherchons un(e) Lead Data Orchestration Engineer Senior, expert(e) Apache Airflow et AWS MWAA, pour piloter l'optimisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à grande échelle. 🎯 Objectif de la mission Faire évoluer une plateforme d'orchestration Data critique afin d'améliorer sa scalabilité, sa résilience, son observabilité et ses coûts d'exploitation, tout en étudiant une éventuelle migration vers une architecture cible plus adaptée. 🚀 Vos missions ✔️ Auditer, optimiser et faire évoluer l'architecture Apache Airflow / AWS MWAA ✔️ Améliorer les performances et la scalabilité d'une plateforme de plus de 200 DAGs en production ✔️ Optimiser les mécanismes d'exécution : Scheduler, Executors, Pools, Triggers, Deferrable Operators ✔️ Faire évoluer les DAG Factories dynamiques et les mécanismes de génération automatisée des DAGs ✔️ Renforcer la résilience des flux : Retry Strategies, Dead Letter Queues, Circuit Breakers, isolation des traitements ✔️ Mettre en place une observabilité de bout en bout : monitoring, métriques, dashboards et alerting ✔️ Sécuriser les environnements : gestion des secrets, IAM et bonnes pratiques AWS ✔️ Étudier les alternatives à AWS MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ✔️ Définir une architecture cible et piloter une éventuelle migration d'orchestrateur ✔️ Optimiser les coûts d'exploitation et réduire les délais de résolution des incidents ✔️ Définir les standards techniques : Code Reviews, Design Patterns, conventions de développement ✔️ Accompagner les équipes Dev & Ops dans leur montée en compétences et leur autonomie

ContexteDans un secteur bancaire ultra‑compétitif, la capacité à exploiter rapidement les données et les modèles d'intelligence artificielle tout en garantissant la sécurité, la conformité et la souveraineté des systèmes constitue le principal facteur différenciant. Le département AI Innovation ambitionne d'alimenter les équipes Factory Produit avec des insights IA fiables et sécurisés, afin de concevoir des fonctionnalités à fort ROI. Expertise mobilisée pour la définition de l'architecture souveraine des modèles LLM, la mise en place d'une gouvernance robuste et le pilotage du cycle de vie complet des solutions IA, en étroite collaboration avec les équipes Produit, UX et IT. MissionsTransformation des données en insights actionnables : mise en place de pipelines de scoring, de RAG et d'agents autonomes capables de fournir des recommandations précises aux équipes produit. Priorisation des features IA à fort ROI via l'évaluation de l'impact économique, la faisabilité technique et la valeur client, et la traduction de ces priorités en user stories détaillées. Instauration d'une gouvernance du cycle de vie des modèles : fine‑tuning, déploiement, monitoring (drift, performance), gestion des incidents et procédures de rollback sécurisées. Fourniture de KPI clairs et mesurables (précision, latence, taux d'incidents, adoption, revenu moyen par client) via des tableaux de bord actualisés mensuellement, afin de démonstration de l'efficacité des nouvelles fonctionnalités IA. Facilitation de la collaboration inter‑disciplinaire (Produit, UX, IT) par la garantie que les exigences data‑driven et sécuritaires soient pleinement intégrées dès la conception jusqu'au déploiement. Périmètre d'interventionContribution à la mise en œuvre d'un pipeline CI/CD sécurisé – Scripts GitLab/Jenkins, tests d'intégration, validation de sécurité (scans de vulnérabilité, signature des artefacts) et procédures de rollback automatisées. Participation à l'élaboration d'un backlog IA‑driven enrichi – User stories techniques (OpenAPI), critères d'acceptation, priorisation ROI/feasibility, estimations d'effort et planning sprint. Intervention sur le déploiement des modèles IA en production : Modèles fine‑tuned (LLM, RAG, agents) déployés sur la plateforme Kubernetes. Scripts de déploiement (Helm/ArgoCD) et monitoring (Prometheus, Grafana, Langfuse). Contribution à l'établissement de tableaux de bord KPI AI & Security – Dashboard mensuel (Power BI / Grafana) affichant : précision, latence, dérive du modèle, taux d'incidents de sécurité, adoption des features, revenu moyen par client. Participation aux analyses d'impact ROI – Analyse post‑déploiement des fonctionnalités IA (gain d'efficacité, valeur client, retour sur investissement) présentée aux parties prenantes. Accompagnement et support aux équipes Produit, UX et IT – Supports (slides, notebooks) et sessions “AI‑Ready” afin d'assurer une adoption cohérente et sécurisée des solutions IA.

Nous recherchons un Cloud Data Engineer pour participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme de données cloud moderne, destinée à soutenir les besoins croissants de l'entreprise en matière de données, d'analytique et de reporting. Vous rejoindrez une équipe d'ingénierie dynamique et collaborative, en charge de l'un des programmes technologiques les plus stratégiques de l'organisation. Votre équipeVous intégrerez une équipe de Data Engineers passionnés par la création de solutions de données performantes, évolutives et fiables. L'équipe est responsable du développement des fondations data permettant la mise en place de capacités analytiques avancées, de reporting et de produits de données à grande échelle. Vous collaborerez étroitement avec les équipes Data Platform, Data Ingestion, BI ainsi qu'avec les différents métiers afin de fournir des données fiables, accessibles et à forte valeur ajoutée pour l'ensemble de l'entreprise. Le poste est basé à Stockholm. Vos responsabilitésConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données et des transformations de données à l'aide de Azure Databricks, dbt, PySpark et Python. Construire et maintenir des modèles de données robustes pour répondre aux besoins d'analyse, de reporting et des applications métiers. Orchestrer et automatiser les flux de données via Databricks Workflows, Apache Airflow et Azure Data Factory. Garantir la qualité, la fiabilité, la performance et la scalabilité des données sur l'ensemble de la plateforme. Mettre en place des capacités d'observabilité et de monitoring afin d'assurer le suivi et la validation des données. Contribuer à l'automatisation et à l'amélioration continue grâce aux pratiques CI/CD et aux standards d'ingénierie. Collaborer avec les développeurs, architectes, ingénieurs plateforme et parties prenantes métiers pour délivrer des solutions data à forte valeur. Participer activement à la vie de l'équipe, aux cérémonies Agile et au partage de connaissances afin de contribuer à une culture d'excellence. Votre profilNous recherchons un Data Engineer expérimenté possédant une solide expérience dans la conception, le développement et l'exploitation de pipelines de données au sein de l'écosystème Azure. Le poste est fortement orienté Data Engineering et développement de pipelines, plutôt que sur les aspects infrastructure ou administration de plateforme. Vous appréciez le travail en équipe, êtes à l'aise dans des environnements collaboratifs et savez interagir avec des interlocuteurs aussi bien techniques que métiers. La maîtrise du suédois est un plus, ou une volonté de développer cette compétence. Compétences requisesExcellente maîtrise de SQL, Python et PySpark. Expérience significative dans le développement de solutions data sur Azure Databricks. Bonne maîtrise de dbt pour la transformation, la modélisation, les tests et la documentation des données. Expérience avec des outils d'orchestration tels que Apache Airflow et/ou Azure Data Factory. Bonne compréhension des pratiques CI/CD et de l'automatisation des déploiements de pipelines de données. Connaissance des principes de gouvernance des données : qualité, traçabilité, gestion des accès et utilisation de Unity Catalog. Expérience de la création et de la maintenance de pipelines de données et de produits data en environnement de production. Compétences appréciéesExpérience avec Microsoft Fabric ou d'autres plateformes Data SaaS modernes. Expérience dans des environnements cloud d'envergure. Bonne compréhension des architectures data modernes et des plateformes analytiques cloud-native. Cette opportunité s'adresse à un Data Engineer souhaitant contribuer à la construction d'une plateforme de données moderne au sein d'un environnement technologique innovant et à fort impact métier.

Vous intervenez sur les activités suivantes : Préparer et animer les ateliers avec les métiers et les responsables des données métier. Recueillir les besoins et rédiger les spécifications fonctionnelles des jeux de données développés sous GCP / BigQuery. Piloter les développements avec les équipes techniques. Contribuer aux tests end-to-end, à l'UAT et au suivi des anomalies. Identifier les problèmes de qualité des données et suivre les plans de remédiation. Coordonner les parties prenantes et assurer le suivi du planning, des risques et des livrables.

Dans le cadre du maintien et de l'évolution d'une plateforme décisionnelle Cloud, nous recherchons un Data Analyst Power BI ayant une bonne maîtrise de Power BI Service et une expérience dans des environnements Google Cloud Platform / BigQuery. La mission combine la création et le maintien de solutions Power BI avec une dimension importante autour de la gestion des accès et des habilitations, notamment entre les environnements Microsoft et GCP. Vos missionsConcevoir, faire évoluer et maintenir des rapports et tableaux de bord Power BI. Administrer les workspaces, applications, rapports et accès utilisateurs dans Power BI. Exploiter et maintenir les connexions entre Power BI et BigQuery, notamment via Power BI Gateway. Participer à la gestion des habilitations et des identités entre Active Directory, Microsoft Entra ID et GCP IAM. Intervenir sur les problématiques de fédération d'identité entre les environnements Microsoft et Google Cloud. Accompagner les équipes métiers et les Business Analysts dans leurs usages de Power BI et dans une logique de self-service BI. Assurer le maintien en conditions opérationnelles des rapports et environnements Power BI existants. Selon la sensibilité des données, intervenir sur des environnements Cloud ainsi que sur Power BI Report Server On-Premise. Environnement techniquePower BI / Power BI Service DAX Power BI Gateway Google Cloud Platform (GCP) BigQuery GCP IAM Microsoft Active Directory Microsoft Entra ID Power BI Report Server SSAS apprécié

Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. 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 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 Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) 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 et force de proposition

Bonjour, je recherche pour l'un de mes clients un(e) devOps / data engineer DATABRICKS. Skills : Databricks - AWS - Java Mission : -gérer l'infrastructure Cloud (AWS) -automatiser les déploiements -concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de traitement de données sur la plateforme Databricks -développer et optimiser des traitements distribués avec Apache Spark afin de garantir la performance et la fiabilité des flux de données -développer et maintenir des API et des services avec Spring Boot N'hésitez pas à revenir vers moi pour des informations complémentaires.