Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre du renforcement de la résilience de ses plateformes Cloud, notre client recherche deux Platform Engineers AWS Senior. Vous interviendrez sur un environnement Cloud critique, soumis à de fortes exigences de disponibilité, de sécurité, de fiabilité et d'excellence opérationnelle. La mission est résolument hands-on : nous recherchons des profils capables de challenger une architecture, mais surtout de concevoir, automatiser et implémenter concrètement les composants techniques de la plateforme. Votre rôle Au sein des équipes plateforme, infrastructure et sécurité, vous contribuerez à construire des solutions AWS robustes et résilientes. Votre objectif : transformer les exigences de résilience et de Disaster Recovery en solutions techniques industrialisées, sécurisées et exploitables en production. Vos missionsArchitecture & résilience Cloud Analyser et challenger les architectures de workloads Cloud critiques Concevoir des architectures AWS hautement disponibles et résilientes Identifier les SPOF, dépendances critiques et risques techniques Définir les patterns de traitement, réplication, synchronisation et sauvegarde Concevoir les mécanismes d'orchestration nécessaires à la reprise d'activité Traduire les exigences de résilience, haute disponibilité et Disaster Recovery en solutions techniques concrètes Participer aux choix d'architecture et à leur mise en œuvre Engineering & Platform Vous serez directement impliqué(e) dans la construction de la plateforme : Concevoir et implémenter des composants natifs AWS Déployer des infrastructures selon les principes Infrastructure as Code Développer et maintenir les modules Terraform / Terragrunt Automatiser et standardiser les déploiements Mettre en œuvre les pratiques GitOps Garantir la testabilité, la maintenabilité et l'exploitabilité des solutions Participer à l'amélioration continue des patterns et pratiques d'ingénierie Kubernetes & EKS Vous interviendrez sur des environnements conteneurisés à forts enjeux : Concevoir et déployer des workloads sur Kubernetes / Amazon EKS Administrer et faire évoluer les composants de la plateforme Utiliser Helm pour le déploiement et la gestion des applications Sécuriser et fiabiliser les environnements Kubernetes Mettre en œuvre les bonnes pratiques d'exploitation et de haute disponibilité GitOps & CI/CD Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD Mettre en œuvre les pratiques GitOps avec Argo CD Automatiser les déploiements avec GitLab Sécuriser les chaînes de livraison Standardiser les processus de déploiement Améliorer la fiabilité et la reproductibilité des mises en production Sécurité & exploitation Vous contribuerez également à sécuriser et industrialiser la plateforme : Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité Cloud Utiliser les services AWS de sécurité et de détection Gérer les secrets et certificats Identifier les risques et vulnérabilités Définir les procédures d'exploitation et de maintenance Documenter les procédures de reprise et les scénarios de Disaster Recovery Collaborer avec les équipes Sécurité, Infrastructure, Plateforme et Applicatives Amélioration continue & partage Participer aux analyses de risques et aux retours d'expérience Identifier les axes d'amélioration de la plateforme Standardiser les pratiques d'ingénierie Documenter les choix techniques et patterns Partager les connaissances avec les équipes internes Environnement techniqueCloud AWS VPC ECR Lambda S3 Services AWS managés Conteneurisation Kubernetes Amazon EKS Helm Infrastructure as Code Terraform Terragrunt GitOps / CI-CD Argo CD GitLab Sécurité HashiCorp Vault AWS GuardDuty AWS Security Hub AWS Secrets Manager AWS ACM Data & services managés OpenSearch Kafka / Amazon MSK ElastiCache / Redis AWS IoT Kinesis Video Streams Il n'est pas nécessaire de maîtriser l'ensemble de ces services. Une expérience significative sur plusieurs d'entre eux constituera un réel avantage.

Contexte Acteur majeur de la gestion des droits d'auteur. Équipe composée d'un lead dev, deux développeurs et un data analyst. Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage, dans une démarche shift-left, pour aider à la rédaction des User Stories via les critères d'acceptance et la stratégie de recette Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements par des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes

Nous recherchons un Tech Lead / Développeur Python Senior pour reprendre progressivement le leadership technique d'une plateforme d'Infrastructure de Données Spatiales (IDS). Votre rôle : - Reprendre progressivement le leadership technique de l'équipe. - Développer et maintenir les composants de la solution en Python. - Intervenir directement sur les environnements ESRI et FME. - Encadrer techniquement deux développeurs, dont un profil junior. - Réaliser les revues de code et sécuriser les choix techniques. - Participer aux rituels Agile / SAFe et aux PI Planning. - Contribuer à terme à la trajectoire de migration vers AWS. Le poste reste fortement hands-on : nous cherchons un Tech Lead capable de développer et résoudre les sujets techniques complexes, pas uniquement de coordonner l'équipe.

Cherry Pick est à la recherche d'un Expert Airflow (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'automobile. Description🎯 Contexte de missionDans le cadre de la stabilisation d'une plateforme Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) rencontrant des dysfonctionnements récurrents, la mission consiste à intervenir en Task Force afin d'identifier les causes racines, rétablir rapidement la stabilité de la plateforme et sécuriser durablement son fonctionnement. L'intervention nécessite un véritable expert Airflow / MWAA, capable d'aller au-delà du développement de DAGs pour intervenir sur l'architecture, le paramétrage, les performances et les mécanismes internes d'Airflow. 📋 Missions principales et rôleRéaliser un diagnostic flash des incidents, dysfonctionnements et goulots d'étranglement. Identifier les causes racines des problèmes rencontrés. Mettre en œuvre des correctifs immédiats afin de restaurer la stabilité de la plateforme. Reprendre et analyser les conclusions des expertises précédentes. Auditer l'architecture, la configuration et le paramétrage de l'environnement MWAA. Analyser les problématiques liées aux Schedulers, Executors, Celery et à la base de métadonnées Airflow. Investiguer les problématiques de parallélisme, mémoire, ressources et dimensionnement. Analyser les logs et métriques afin d'identifier les problèmes de performance. Investiguer notamment les fuites mémoire, locks BDD, problèmes de capacité et d'auto-scaling MWAA. Construire une feuille de route corrective priorisée. Piloter la mise en œuvre des actions de remédiation. Mesurer l'efficacité des corrections via des KPIs de performance et de stabilité. Accompagner les équipes internes dans l'application des bonnes pratiques Airflow / MWAA. Contribuer à la pérennisation de la plateforme et à l'amélioration de son architecture. 🎯 ObjectifsCourt terme : rétablir rapidement la stabilité et la disponibilité de la plateforme MWAA. Moyen terme : identifier précisément les causes structurelles des dysfonctionnements. Long terme : mettre en place une architecture et une configuration robustes, performantes et maintenables. Réduire durablement le taux d'incidents et les problèmes de performance. Transférer l'expertise aux équipes en place.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe IT spécialisée dans l'analyse des marchés de l'énergie, nous recherchons un Senior Data Engineer / Software Engineer pour intervenir sur des applications métiers et une plateforme Data stratégique. Vous participerez au développement et à l'évolution de la plateforme Data, ainsi qu'à la collecte, l'ingestion, le traitement, la transformation et la restitution des données. Vous contribuerez également à la conception et au développement d'outils d'aide à la décision à destination des équipes métier. La mission comprend le développement de solutions en Python sur AWS, l'optimisation des performances et des coûts, ainsi que la maintenance corrective et évolutive des applications. Vous veillerez à la qualité des livrables et accompagnerez les utilisateurs dans un environnement exigeant et international.

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

Contexte : Notre client engage une transformation digitale de sa fonction Achats, avec le déploiement d'une plateforme de données hébergée sur AWS. L'objectif est de centraliser les données métiers issues de SAP, de les analyser, et de reconstruire les reportings existants. Missions principales : Analyse technique : Décrypter des transactions SAP complexes (code ABAP), répertorier les tables, données et règles de gestion. Vérification des données : Contrôler l'exhaustivité et la qualité des données migrées vers AWS. Conception de Data Products : Définir et réaliser des produits de données en collaboration avec le Product Owner, incluant les tests associés. Reconstruction des reportings : Identifier les données maîtres et règles utilisées dans les reportings Power BI, puis les connecter à AWS.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entités Informations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie

Mission de 3 mois à temps plein, débutant le 1er octobre 2026 et se terminant le 31 décembre 2026, au sein de l'équipe « Digital Interface » . Elle vise à renforcer la plateforme iPaaS de l'entreprise, qui traite plus de 100 millions d'appels par mois dans un environnement critique. Contexte : Rejoindre l'équipe « Digital Interface » pour renforcer la plateforme iPaaS. Travailler dans un environnement critique traitant plus de 100 millions d'appels par mois. Participer à l'innovation en matière de gestion d'API et de sécurité. Responsabilités : Développer et faire évoluer les solutions d'intégration WebMethods. Assurer un support expert de niveau 3 (SN3), l'analyse des incidents et le diagnostic des causes racines. Concevoir des services transverses et industrialiser les capacités de la plateforme. Piloter des POC (Preuves de concept) pour l'IA Gateway, la sécurité et les nouvelles technologies d'intégration. Produire de la documentation technique, définir les bonnes pratiques et élaborer des guides d'architecture. Compétences appréciées : OpenShift, IAM (OIDC, OAuth2, Keycloak) et DevSecOps. Outils CI/CD (GitLab, Jenkins), Kafka, IBM MQ et outils de monitoring (ELK, Dynatrace). Expérience du Cloud (AWS/Hybride) et de la méthodologie SAFe.

Au sein d'une équipe dédiée, le développeur devra : Développer et maintenir des applications. Maitriser les technologies de développement (Java, Spring). Garantir la cohérence des différents composants applicatifs. S'appuyer sur les assistants de développement IA pour maximiser la vélocité. Comprendre les enjeux métiers. Connaissance de React / Next Très bonne connaissance des environnements AWS Connaissance si possible de Python Connaissance de langchain ou autres outils IA Maintenir la solution en intégrant les contraintes du développement et les exigences de l'exploitation Appliquer les principes et patterns de développement. Garantir la qualité du code Veiller à la bonne mutualisation des composants applicatifs à partir de ce qui a été défini par l'architecte fonctionnel Réaliser des POC métier/technique Participer à l'évaluation de la complexité des projets (chiffrage) Maintenir la CI conformément à ce qui a été défini au niveau de l'entreprise et collabore à la mise en œuvre du CD Participer au suivi de la production (proactive en cas d'incident), assume le niveau 3 de support technique Faire progresser les KPI de qualité logiciel (couverture de test, conformité aux règles de développement)

Contexte : Dans le cadre d'un projet R&D dédié à l'évaluation de la performance des retrofits et à la décarbonation maritime, notre client recherche un profil spécialisé en analyse de performance navire et en data. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire afin de fiabiliser la méthodologie de calcul des économies de carburant et de CO2, en distinguant notamment les gains liés au fouling de ceux générés par les retrofits. Missions principales : · Définir, documenter et valider la méthodologie de calcul des économies de carburant et de CO2 liées aux retrofits. · Analyser les performances des navires avant et après retrofit à partir des données de vitesse, tirant d'eau, puissance et consommation. · Séparer et quantifier les effets du fouling et les gains réellement liés aux retrofits. · Contrôler la qualité et la cohérence des données opérationnelles et identifier les éventuelles anomalies. · Comparer différentes sources de données de consommation et analyser leur impact sur les résultats. · Réaliser les analyses navire par navire et produire les synthèses techniques nécessaires à la validation. · Appuyer la validation des gains retrofit en comparant les résultats réels aux gains théoriques. · Préparer les données nécessaires aux tableaux de bord et au reporting CO2 Savings. · Formaliser les hypothèses, limites, recommandations et éléments de traçabilité afin de permettre l'industrialisation de la méthodologie. Livrables attendus : · Méthodologie de calcul validée pour le périmètre pilote, avec distinction fouling / retrofit. · Notes méthodologiques détaillant hypothèses, formules, sources de données et limites. · Fichiers d'analyse par navire et synthèses techniques. · Contrôles qualité et cohérence des données opérationnelles et retrofit. · Analyses comparatives des différentes sources de consommation. · Données et résultats prêts pour le reporting des économies de carburant et de CO2.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Analyst confirmé : tests et data quality (text matching) Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MDE/DATA/5530 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation L'organisme de gestion collective distribue la majorité de ses droits d'auteur musicaux en fonction de la diffusion réelle des œuvres sur les plateformes de diffusion en ligne. Pour cela, il s'appuie sur un système développé en interne permettant de faire correspondre les données de déclarations d'exploitation transmises par les diffuseurs avec son référentiel d'œuvres. Ce rapprochement combine des codes internationaux de l'industrie musicale et des techniques de rapprochement texte à texte (titres, participants), dans un objectif constant d'amélioration du taux d'identification et de réduction de la marge d'erreur. L'équipe est composée d'un lead dev, de deux développeurs et d'un data analyst. Une expérience significative en analyse de données est attendue, avec l'aisance nécessaire pour appliquer des méthodologies de tests sur une application aux résultats par nature incertains. Activités principales Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements Réaliser des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification et effectuer des analyses quantitatives et qualitatives des différences Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit En collaboration avec les experts métiers, comprendre leurs remontées et les analyser pour construire avec le Product Owner les évolutions de règles à opérer pour améliorer la performance Outiller les analyses Automatiser le travail d'analyse Enrichir les analyses avec des données provenant de sources internes ou externes ou via des algorithmes Liste des tâches Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de rapprochement développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts permettant d'ajuster au mieux les critères de rapprochement Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le Product Owner et les développeurs Dans une démarche "shift-left", intervenir dès le cadrage pour aider à la rédaction des user stories à travers les critères d'acceptance et la stratégie de recette

1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

Contexte : Nous recherchons un Expert Cybersécurité pour rejoindre l'équipe « Prévention » du Centre de Sécurité Opérationnelle (CSO) de la Direction de la Maîtrise des Risques SI. Vous contribuerez à la mise en œuvre, à l'évolution et à l'exploitation quotidienne des outils de cybersécurité, notamment les solutions EDR/AV et de gestion des vulnérabilités, dans des environnements On-Premise et Cloud. Missions principales : · Déployer et assurer l'exploitation des solutions AV/EDR et des scanners de vulnérabilités. · Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des outils de sécurité. · Définir et implémenter les politiques de scan de vulnérabilités. · Déployer et implémenter techniquement le service de gestion des vulnérabilités. · Gérer les assets et les différents types de scans : actifs, passifs, WAS, AWS, Azure, authentifiés ou non. · Gérer et analyser les rapports, dashboards et données de sécurité. · Qualifier les alertes de vulnérabilités et contribuer à l'analyse des risques et menaces dans leur contexte. · Structurer et prioriser les actions de correction. · Apporter un support aux clients internes sur les sujets de prévention et de remédiation. · Contribuer au traitement des incidents de sécurité et assurer l'interfaçage avec les supports éditeurs. · Rédiger les alertes, tickets et rapports d'analyse via Jira et ServiceNow. · Assurer une veille technologique sur les méthodes, outils, risques et menaces de cybersécurité. · Contribuer à l'amélioration continue des processus et à la qualité des services délivrés. · Assurer le reporting auprès du responsable du service et des clients internes. · Accompagner les projets sur les problématiques de sécurité des infrastructures On-Premise et Cloud. Livrables attendus : · Reporting liés à la gestion des EDR/AV et des vulnérabilités. · Politiques et configurations de scans de vulnérabilités. · Dashboards et rapports d'analyse de sécurité. · Tickets d'alertes et d'incidents de sécurité. · Rapports d'analyse et de qualification des vulnérabilités. · Documentation et éléments de suivi liés au déploiement et au MCO des solutions de sécurité. · Contributions aux projets de déploiement et d'évolution des plateformes de cybersécurité. · Recommandations et actions d'amélioration continue.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

Pour le compte de l'un de nos clients dans le domaine du retail, nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Vous interviendrez notamment sur : • La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. • Le déploiement et la configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. • La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associée aux cas d'usage IA. • La construction et l'industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). • L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. • La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. • La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. • La contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable.