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Offre d'emploiIngénieur IA MLOps / Production (H/F)

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Publiée le
Agent IA
CI/CD
Large Language Model (LLM)

1 an
40k-70k €
400-610 €
Montrouge, Île-de-France
Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.
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CDI

Offre d'emploiData engineer Databricks

Hexateam
Publiée le
Amazon S3
Apache Airflow
Apache Spark

Paris, Île-de-France
Missions principales ■ Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l'équipe ■ Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels ■ Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc. ■ Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) ■ Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API ■ Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations Activités ■ Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers ■ Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks ■ Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance ■ Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d'exécution ■ Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD ■ Concevoir, développer et maintenir des API pour l'exposition et la consommation des données ■ Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d'alerting ■ Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives ■ Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre ■ Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering
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Freelance
CDI

Offre d'emploiUn Expert Data sur Pau

Almatek
Publiée le
Big Data

6 mois
Pau, Nouvelle-Aquitaine
Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Expert Data sur Pau. La Gestion de Données Industrielles, au travers d'une solution telle que AVEVA PI OSIsoft, permet l'acquisition et le stockage des données chronologiques issues du réseau industriel dans le réseau d'entreprise. Ces données sont pour nos clients la porte d'entrée vers le Big Data et sont fondamentales pour le reporting de production, l'optimisation des procédés ou le monitoring en temps réel. Elles permettent également d'activer des projets innovant comme la maintenance préventive des équipements industriels. En tant qu'Expert Data Industrielles, vous : - Interviendrez auprès de clients dans des secteurs variés (énergie, pharma, manufacturing) pour fournir des solutions de traitement et de valorisation des données industrielles - Serez responsable de la conception et de la mise en œuvre de modèles de données pour structurer les informations liées aux actifs et aux processus - Pourrez également contribuer à des projets autour des systèmes MES, en lien avec le pilotage et l'optimisation des opérations de production Qualités requises pour réussir dans ce rôle : De formation Bac+5 (école d'Ingénieurs ou Université), vous justifiez d'une expérience d'au moins 2 années dans le domaine de la gestion et de l'analyse de données industrielles. Vos compétences sont les suivantes : - Connaissance de la solution de gestion de données industrielles AVEVA (anciennement OSISOFT) PI System - Expertise dans les environnements Big Data et MES - Analyse de données et création de jumeaux numériques - Connaissances en sécurité informatique et en environnements Windows - Anglais niveau B2 minimum et français courant obligatoire Le poste requiert aussi : - Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer en équipe - Esprit d'analyse et de synthèse - Sens de l'initiative et de la rigueur Localisation : Pau
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Freelance

Mission freelanceBusiness Analyst Reporting Réglementaire Bilan Titres

Sapiens Group
Publiée le
Business Analysis
Data governance
Reporting

6 mois
650-750 €
Paris, Île-de-France
Dans le cadre d'un programme de mise en conformité réglementaire, un établissement bancaire international recherche un(e) Business Analyst Senior spécialisé(e) dans le reporting réglementaire bancaire, avec une expertise reconnue sur le dispositif Bilan Titres. La mission consiste à accompagner la conception, l'évolution et le déploiement opérationnel du reporting, en assurant la bonne interprétation des exigences réglementaires, la couverture des besoins métiers et la fiabilité des données transmises aux autorités compétentes. Vos missionsAnalyser les exigences réglementaires européennes et françaises applicables au reporting Bilan Titres. Traduire les obligations réglementaires en besoins fonctionnels et métiers. Recueillir, formaliser et prioriser les besoins des équipes utilisatrices. Réaliser la cartographie et le mapping des données nécessaires à la production du reporting. Identifier les écarts entre les données disponibles, les règles de gestion existantes et les exigences réglementaires. Définir ou faire évoluer les règles fonctionnelles, les contrôles de qualité et les dispositifs de réconciliation. Piloter les évolutions fonctionnelles du dispositif de reporting en coordination avec les équipes IT et Data. Participer à la mise en conformité ainsi qu'au déploiement opérationnel du reporting Bilan Titres. Garantir la qualité, l'exhaustivité, la traçabilité et la cohérence des reportings produits avant transmission aux autorités. Coordonner les travaux entre les équipes Finance, Risques, Conformité, Data, Opérations et Informatique. Contribuer à la gouvernance des données : définition des responsabilités, documentation, qualité, lineage et contrôles. Préparer et animer les instances de suivi projet, ateliers métiers et comités avec les parties prenantes. Assurer le suivi des risques, dépendances, plans d'action et livrables liés au programme réglementaire.
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Mission freelanceUn Data Governance Manager / Data Literacy Manager

Almatek
Publiée le
GED (Gestion Électronique des Documents)
Office 365

9 mois
Aubervilliers, Île-de-France
Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Governance Manager / Data Literacy Manager sur Aubervilliers ou Voiron. OBJECTIFS DE LA MISSION - Accompagner les métiers dans la définition de la cible M365 - Réaliser le mapping entre l'existant Google et la cible M365 - Piloter le nettoyage des répertoires Google avant migration - Aider le client à créer sa cellule interne Gouvernance & Stewardship, qui prendra le relais à la fin de la mission Missions confiées - Accompagner chaque domaine dans la préparation de la migration M365 - Accompagner la préparation des répertoires Google à la migration - Superviser les travaux de migration avec l'intégrateur - Accompagner la création de la cellule Gouvernance & Stewardship et le recrutement des équipes internes Activités au quotidien - Organiser et animer les ateliers avec les métiers - Acculturer les participants aux enjeux de la gouvernance documentaire et à l'usage de M365 (Teams, SharePoint, OneDrive) - Définir la cible d'organisation des espaces de collaboration M365 - Réaliser avec les métiers le mapping entre l'existant Google et la cible M365 - Accompagner les métiers dans le nettoyage de leurs répertoires Google avant migration - Suivre l'avancement de chaque domaine et remonter les points bloquants à la direction de projet Périmètre de responsabilité Les équipes engagées sont garantes du respect du planning projet et du succès de la phase préparatoire à la migration. Compétences techniques (toutes obligatoires) - Gouvernance documentaire - Gouvernance Data - GED (Gestion Électronique des Documents) - Microsoft 365 : Teams, OneDrive, SharePoint Savoir-être (tous obligatoires) - Capacité d'écoute - Pédagogie et communication - Leadership d'influence - Conduite du changement - PMO (Project Management Office) — pilotage et suivi de projet
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Freelance

Mission freelanceCoach Agile / SAFe Senior (H/F)

Byrongroup
Publiée le
Agile Scrum
IA
JIRA

3 ans
500-550 €
Île-de-France, France
Dans le cadre de l'amélioration continue de son organisation digitale, notre client recherche un Coach Agile / SAFe Senior pour accompagner plusieurs équipes produit et trains de développement dans la structuration et l'optimisation de leurs pratiques. Un premier état des lieux ayant déjà été réalisé, votre rôle consistera à challenger les recommandations existantes, à définir les priorités et à accompagner leur mise en œuvre sur le terrain. L'objectif est de renforcer la collaboration entre les équipes, d'améliorer la visibilité sur l'avancement des projets et de fiabiliser les engagements, tout en favorisant l'autonomie et la responsabilisation des acteurs. Vous interviendrez aussi bien au niveau des squads que des trains Agile, en lien étroit avec les différents interlocuteurs produit, techniques et managériaux. 📋 Vos missions 1. Structurer et faire évoluer les pratiques Agile Analyser les travaux de diagnostic existants et challenger les plans d'action proposés Prioriser les actions d'amélioration en fonction des enjeux opérationnels et de la maturité des équipes Accompagner la mise en œuvre des actions et assurer un suivi régulier de leur avancement Harmoniser les pratiques Scrum et Kanban afin d'améliorer la prévisibilité et la fluidité de la delivery 2. Accompagner l'organisation Agile à l'échelleFaciliter les principaux rituels SAFe : PI Planning, synchronisations de train, démonstrations système et ateliers Inspect & Adapt Améliorer la coordination entre les squads et la gestion des dépendancesAccompagner les rôles clés dans leurs responsabilités : Product Owners, Scrum Masters, Release Train Engineers et responsables de programme Contribuer à la clarification des objectifs de PI, des risques et des engagements collectifs 3. Clarifier les processus et les responsabilitésFormaliser le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de l'expression du besoin jusqu'à la mise en production et au suivi post-déploiementClarifier les rôles et responsabilités des différents intervenants à chaque étape du cycle de vieÉlaborer et diffuser une matrice RACI adaptée à l'organisationDéfinir des processus, standards et modes opératoires simples, partagés et applicables au quotidien 4. Coacher et accompagner le changement 5. Piloter l'amélioration continue 6. Intégrer l'IA dans les pratiques de coachingUtiliser des outils d'IA pour faciliter l'analyse des rétrospectives, des comptes rendus et des données projet Accélérer la préparation de supports de formation, de guides et de templates ... 🛠️ Environnement SAFe · Digital · Audit / Coaching
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Freelance

Mission freelanceIngénieur Cloud DataOps Azure (H/F)

Raedy
Publiée le
Azure
Azure Data Factory
Azure DevOps

12 mois
La Défense, Île-de-France
Localisation : La défense (2 jours de télétravail par semaine) Expérience : 5 ans minimum Environnement : Microsoft Azure, Data et Production Dans le cadre de l'évolution et de la fiabilisation de ses plateformes Data, notre client recherche un Ingénieur Cloud DataOps Azure pour renforcer ses équipes techniques. Vous interviendrez sur l'exploitation quotidienne des plateformes Data, la gestion des incidents, l'industrialisation des opérations et la sécurisation des mises en production. Vous contribuerez également à la modernisation des environnements Data vers les solutions Microsoft Azure. Vos missions 1. Exploitation et maintien en conditions opérationnelles Assurer la disponibilité, la fiabilité et la performance des plateformes Data. Superviser les pipelines de données, les traitements batch et les flux inter-applicatifs. Prendre en charge les incidents de niveau N2/N3, analyser leurs causes et mettre en œuvre les actions correctives. Assurer le suivi de la capacité, de la performance et de la continuité de service. 2. Administration des plateformes Data Azure Administrer et superviser Azure Data Factory et les flux d'intégration de données. Exploiter les environnements SQL Server et les traitements SSIS. Participer à l'évolution des plateformes Azure Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Intervenir sur les services Azure associés : stockage, gestion des secrets, identités et supervision. 3. Industrialisation et automatisation Automatiser les opérations récurrentes à l'aide de PowerShell. Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Git et YAML. Contribuer à l'industrialisation des déploiements et à l'automatisation de l'infrastructure. Participer à l'amélioration continue des pratiques d'exploitation. 4. Mises en production et documentation Préparer et sécuriser les mises en production sur les différents environnements. Élaborer les plans de déploiement, les tests de validation et les procédures de retour arrière. Gérer les accès techniques, les comptes de service, les secrets et les certificats. Maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation à jour.
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Freelance

Mission freelanceTech Lead - Expert IA / Niort

CAT-AMANIA
Publiée le
Copilot
Github

3 ans
400-550 €
Niort, Nouvelle-Aquitaine
Nous recherchons Expert / Tech Lead – IA appliquée au développement logiciel F/H Votre rôleDans le cadre du développement des usages de l'Intelligence Artificielle générative appliqués au développement logiciel, vous rejoindrez les équipes du domaine pour contribuer à l'identification, l'expérimentation et l'accompagnement de nouveaux usages. Votre rôle sera à la fois technique, opérationnel et transverse, avec pour objectif de transformer les opportunités identifiées en solutions concrètes et d'en mesurer la valeur. Vos principales responsabilitésExpérimenter et concrétiser les usages de l'IA Identifier les cas d'usage pertinents de l'IA générative sur les différentes étapes du cycle de développement : conception, développement, recette, documentation et maintenance. Transformer les idées identifiées en expérimentations, démonstrateurs, POC ou pilotes. Évaluer concrètement la pertinence et la valeur des solutions expérimentées, en collaboration avec les développeurs et concepteurs éditiques. Participer à la réflexion autour de l'évolution et de l'industrialisation des usages les plus prometteurs. Accompagner les équipes dans l'adoption Accompagner les développeurs dans l'utilisation avancée de GitHub Copilot. Concevoir et mettre en œuvre des Copilot Agents répondant aux besoins identifiés par les équipes. Organiser et animer des ateliers, démonstrations et temps de partage autour des usages de l'IA. Formaliser les bonnes pratiques, méthodes et retours d'expérience afin de faciliter leur appropriation. Mesurer et faire évoluer les pratiques Définir et suivre les indicateurs permettant d'évaluer les bénéfices apportés : qualité, productivité, délais et satisfaction des utilisateurs. Assurer une veille régulière sur les évolutions des technologies d'IA appliquées au développement logiciel. Contribuer à la formulation de recommandations permettant d'éclairer les choix et orientations futurs. Collaborer avec les parties prenantes Contribuer à l'orientation des investissements futurs en fonction des résultats des expérimentations. Collaborer avec les équipes de développement et les différents interlocuteurs du domaine.
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Freelance

Mission freelanceDéveloppeur back (java 21)

ESENCA
Publiée le
Apache Kafka
Architecture
Automatisation

1 an
400-440 €
Lille, Hauts-de-France
Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution d'une application stratégique de facturation B2B et de la préparation aux exigences réglementaires liées à la facturation électronique, nous recherchons un Développeur Back-End Java 21 expérimenté. Vous intégrerez une équipe technique en charge d'un produit en production, avec pour objectifs d'accélérer la livraison de nouvelles fonctionnalités, de renforcer la qualité et la sécurité applicatives, d'intégrer des usages d'intelligence artificielle dans le cycle de développement et d'optimiser les coûts d'exploitation. La mission s'inscrit dans un environnement exigeant, marqué par des délais de livraison contraints, des enjeux de continuité de service et une forte attention portée à la performance et à la conformité. Missions principales1. Développement Back-End et architectureConcevoir, développer et déployer de nouvelles fonctionnalités en Java 21. Participer au cadrage technique et aux choix d'architecture logicielle. Développer et maintenir des applications et services s'appuyant sur Kafka et MongoDB. Garantir la robustesse, la sécurité, la performance et la maintenabilité du code. Assurer la continuité de service et sécuriser les mises en production. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture existante. 2. Qualité logicielle et industrialisationConcevoir et maintenir des tests automatisés. Identifier et réduire la dette technique. Participer aux revues de code et diffuser les bonnes pratiques de développement. Améliorer les processus d'intégration et de déploiement continus. Documenter les solutions techniques et contribuer à la montée en compétences de l'équipe. 3. Intégration de l'intelligence artificielleIdentifier les cas d'usage pertinents de l'IA dans le cycle de développement. Concevoir et intégrer des agents et des compétences IA (agents/skills) dans les pratiques d'ingénierie. Industrialiser les usages de l'IA pour améliorer la productivité et fiabiliser les développements. Contribuer à la réduction du time-to-market et à l'amélioration de la qualité des livrables. 4. Optimisation FinOpsAnalyser les coûts d'exploitation de la solution existante. Identifier et prioriser les leviers d'optimisation des ressources et de l'architecture. Proposer des évolutions techniques permettant d'améliorer le rapport coût/performance. Mettre en œuvre des actions d'optimisation sans dégrader la disponibilité, la sécurité ni la qualité de service. Formaliser un plan d'optimisation FinOps assorti de recommandations priorisées. Compétences techniques requises Compétences indispensables Java 21 : expertise confirmée. Apache Kafka : expertise confirmée. Architecture logicielle : niveau confirmé. Développement Back-End et conception de solutions robustes et évolutives. Compétences importantes Tests automatisés et assurance qualité logicielle. Gestion et réduction de la dette technique. Sécurisation des applications et des mises en production. Maîtrise de MongoDB. Compétences appréciées Intégration de l'intelligence artificielle dans le cycle de développement. Mise en œuvre d'agents IA et de skills. Connaissances des pratiques FinOps et de l'optimisation des coûts d'infrastructure. Expérience des environnements de production à fortes exigences de disponibilité et de conformité. Pratique des méthodes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD).
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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Platform Engineer Databricks

VISIAN
Publiée le
AI
Azure
CI/CD

1 an
Paris, Île-de-France
L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiLead Data Orchestration Engineer / Expert Apache Airflow & AWS

ALLEGIS GROUP
Publiée le
Apache Airflow
AWS Cloud
Python

3 ans
40k-45k £GB
400-550 £GB
Sochaux, Bourgogne-Franche-Comté
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform dans le secteur automobile et financier, nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer / Expert Apache Airflow pour accompagner l'optimisation, la sécurisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à forte volumétrie. La plateforme Apache Airflow sous AWS MWAA orchestre actuellement des pipelines de données bancaires couvrant 9 pays européens. Vous interviendrez autour de 4 axes majeurs : 1. Optimisation de la plateforme Airflow Optimisation d'une plateforme de 200+ DAGs en production Évolution et optimisation de la DAG Factory Migration des dépendances inter-DAGs vers les Datasets Airflow Optimisation des performances au parse-time et runtime Mise en place de tests automatisés des DAGs en CI/CD 2. Sécurisation & résilience Capacity planning et tuning Airflow Gestion des pools, scaling et rétention des logs Rotation des secrets Amélioration de l'observabilité et de l'alerting Mise en œuvre de mécanismes de résilience : retry strategies, DLQ, circuit breakers, isolation des flux 3. Étude et migration de la plateforme Benchmark des alternatives à AWS MWAA Étude d'architectures Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect Réalisation de POC et recommandation d'une architecture cible Pilotage d'une éventuelle migration jusqu'à la mise en production 4. Leadership & transmission Définition et application des standards techniques Mentorat des équipes Dev & Ops Formation d'une dizaine de collaborateurs Accompagnement des équipes vers des compétences Data Engineering / DataOps
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