Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Rejoignez une équipe d'experts Ops en charge de l'exploitation d'une plateforme digitale critique à très fort trafic. Au sein d’un domaine orienté RUN, Fiabilité et Performance, vous intervenez sur un environnement technologique de pointe où l'observabilité est la clé de la réussite. Ici, le défi est de garantir une disponibilité sans faille pour des millions d'utilisateurs quotidiens, tout en modernisant l'infrastructure en continu. Vos Objectifs En tant que Senior Production Engineer, vous portez une vision "Reliability" et industrialisez la production : Exploitation (RUN) : Assurer la disponibilité et la performance des applications en production. Observabilité & Pilotage : Utilisation avancée de Datadog pour le monitoring, la supervision de la QoS et le diagnostic. Gestion d'Incidents : Analyse, debug et pilotage des incidents majeurs (approche SRE). Modernisation : Contribuer aux chantiers de rebuild / refactoring (scalabilité et optimisation des coûts Cloud). Automatisation : Industrialiser les processus dans une approche GitOps / DevOps (FluxCD, GitLab CI). Stack Technique Cloud : AWS (Full Cloud) Orchestration : Kubernetes (K8S), Helm, FluxCD Infrastructure as Code : Terraform Observabilité : Datadog (Expertise indispensable) CI/CD / Container : GitLab CI, Docker Ecosystème : Cloudflare, Keycloak, MongoDB, Java

Mission Concevoir et optimiser des systèmes de recherche intelligente basés sur l’IA générative (RAG) pour un SaaS métier, afin d’améliorer l’accès à l’information et la fiabilité des réponses. 🚀 Responsabilités Développer des pipelines RAG (embeddings, vector search, ranking) Optimiser la pertinence des résultats (precision, recall, MRR) Réduire les hallucinations des LLM Concevoir des architectures multi-agents via Semantic Kernel Industrialiser les modèles (API, intégration backend) 🧰 Stack IA : LLM, NLP, RAG, embeddings Cloud : Azure OpenAI Service Data : Azure Cosmos DB Backend : .NET 8, SignalR Front : React 5+ ans en Data Science / ML Expertise NLP / recherche sémantique Expérience en IA générative (RAG, LLM)

️ Missions principales : Concevoir et développer l’ architecture back-end et front-end des configurateurs produits (Java 17-25 / Spring Boot 3, Vue.js 3). Garantir la qualité, performance et sécurité du code livré par l’équipe. Encadrer et mentorer les développeurs via code reviews, ateliers techniques et partage de bonnes pratiques. Collaborer avec le Product Owner pour affiner les US, estimer la complexité technique et anticiper la dette technologique. Piloter l’ observabilité et la disponibilité de la plateforme en collaboration avec l’équipe Ops (Datadog, GCP, Kubernetes, Docker). Être moteur sur la veille technologique , notamment autour de l’IA et de l’amélioration continue. ️ Stack Technique & Environnement : Back-end : Java 17-25, Spring Boot 3, architecture microservices, API First (REST), NestJS (souhaité) Front-end : Vue.js 3 (Composition API), TypeScript, Tailwind CSS Data & Middleware : PostgreSQL, MongoDB, Kafka (Consumer/Producer via Spring) Cloud & Ops : Google Cloud Platform (GCP), Kubernetes (GKE), Docker, Terraform Observabilité : Datadog Méthodologie : Agile (Scrum/Kanban), CI/CD automatisée

️ Missions principales : Concevoir et développer l’ architecture back-end et front-end des configurateurs produits (Java 17-25 / Spring Boot 3, Vue.js 3). Garantir la qualité, performance et sécurité du code livré par l’équipe. Encadrer et mentorer les développeurs via code reviews, ateliers techniques et partage de bonnes pratiques. Collaborer avec le Product Owner pour affiner les US, estimer la complexité technique et anticiper la dette technologique. Piloter l’ observabilité et la disponibilité de la plateforme en collaboration avec l’équipe Ops (Datadog, GCP, Kubernetes, Docker). Être moteur sur la veille technologique , notamment autour de l’IA et de l’amélioration continue. ️ Stack Technique & Environnement : Back-end : Java 17-25, Spring Boot 3, architecture microservices, API First (REST), NestJS (souhaité) Front-end : Vue.js 3 (Composition API), TypeScript, Tailwind CSS Data & Middleware : PostgreSQL, MongoDB, Kafka (Consumer/Producer via Spring) Cloud & Ops : Google Cloud Platform (GCP), Kubernetes (GKE), Docker, Terraform Observabilité : Datadog Méthodologie : Agile (Scrum/Kanban), CI/CD automatisée

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data Engineering / Data Platform au sein d’un environnement international exigeant, nous recherchons un Senior Data Platform Engineer expert Databricks / Snowflake. Vous interviendrez sur la structuration, l’optimisation et l’industrialisation d’une plateforme data cloud moderne, au cœur d’enjeux stratégiques liés à la qualité, la performance et la fiabilité des données. Vos missions principales : Conception et optimisation de pipelines data sous Azure Data Factory et Databricks Modélisation, optimisation et sécurisation d’environnements Snowflake Structuration de modèles de données complexes (multi-sources, multi-réglementations) Industrialisation des workflows via GitHub Enterprise Cloud (CI/CD) Mise en place de bonnes pratiques de qualité et monitoring des données Contribution aux choix d’architecture et à l’amélioration continue de la Data Platform Collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers Vous évoluerez dans un environnement à fort niveau d’exigence technique et organisationnelle, où la robustesse, la performance et la rigueur sont essentielles.

Descriptif de mission – Développeur Fullstack orienté Data Nous recherchons un développeur fullstack ayant une forte sensibilité à la data, pour intervenir sur une application interne stratégique dédiée à la gestion de données complexes et volumineuses. L’environnement technique s’appuie sur : des interfaces de consultation de données, un back-end en Java, une base de données SQL avec un modèle riche et structuré, des traitements batch automatisés (Java / SQL). Dans ce contexte, la qualité, la fiabilité et la structuration des données sont au cœur des enjeux. Vos responsabilités En vous appropriant les enjeux fonctionnels et la base de code existante, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de l’application : Analyse & compréhension des données Manipuler et analyser des modèles de données complexes Garantir la cohérence, la qualité et l’intégrité des données Identifier des axes d’optimisation du data model Conception & développement Implémenter des fonctionnalités en lien avec les besoins métier Participer à la conception technique et à l’évolution de l’architecture Réaliser des prototypes et contribuer aux choix techniques Data & performance Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes Participer à l’optimisation des traitements batch et des performances globales Qualité & tests Mettre en place et exécuter des tests (unitaires, intégration, end-to-end) Identifier, analyser et corriger les anomalies Maintenance & amélioration continue Assurer la maintenance corrective et évolutive Participer à la rétro-ingénierie du code existant Contribuer à la documentation et aux bonnes pratiques (versioning, code review…)

Le prestataire étant orienté big data et ayant des compétences dans les domaines listés ci-dessous, le Client fait appel à son expertise pour le Centre d'Expertise Data L’expert technique sur le Datalake (plateforme Big Data) devra s'affranchir des mission suivantes : Assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Datalake on prem / AWs / Azure Gestion des incidents et des demandes effectuées par les projets ou les utilisateurs finaux Contribuer à l’implémentation/automatisation des solutions Effectuer les actions de déploiement sur les environnements (int, preprod et prod) Contribuer à l’amélioration continue des outils d’exploitation et de déploiement Communication auprès du product owner

Pour créer de A à Z (modélisation, alimentation... jusqu'aux rapports) des reporting pour une nouvelle activité ; la mission comprendra les tâches suivantes : · Concevoir des modèles de données adaptés. · Créer et optimiser des bases de données et entrepôts de données (SQL Server principalement). · Prendre en charge les développements de rapports Power BI. · Prendre en charge les développements de scripts SQL/Procédures. · Prendre en charge les développements des pipelines Azure Data Factory. · Participer à la mise en place de bonnes pratiques (CI/CD, DevOps Data, Data Quality). · Être force de propositions sur les optimisations de traitement · Rédaction de la documentation (spécifications techniques), recettes. · Gestion du code source via Microsoft Devops et déploiement CI/CD. · Préparation des livrables pour les mises en production.

Descriptif du poste Dans le cadre de l'intégration des activités au sein d'une grande banque de gestion d'actifs, nous recherchons une expertise en gestion de projets data (au sein d'un asset manager), associée à une bonne connaissance des données de référence (instruments financiers et benchmarks). Le consultant retenu jouera un rôle clé dans la transition des données et des processus vers la plateforme data de l'entreprise – Aladdin. Cela inclut notamment : Accompagner la migration et l'intégration des référentiels Security Master et des données de benchmarks dans Aladdin. Collaborer avec les équipes internes afin de définir et valider les besoins en données, les mappings et les standards de gouvernance. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Participer aux phases de tests, de réconciliation et de validation des processus.

Attention, le poste est basé à Bruxelles, avec une présence de 2 jours minimum sur site. La mission combine analyse de données , modélisation sémantique (Linked Data) , compréhension des data pipelines et pilotage de petits projets data , en lien étroit avec les équipes métier , Data & Digital et ICT . Objectif : garantir la cohérence, l’interopérabilité et la réutilisabilité des données et livrer des analyses et dashboards exploitables. Responsabilités clés Cadrage & pilotage : recueil/analyse des besoins, définition du scope, objectifs, livrables et planning pour projets data de petite à moyenne envergure ; suivi d’avancement, coordination fonctionnelle et communication vers les parties prenantes ; respect du scope, délais et qualité. Analyse de données & pipelines : analyse des sources/flux/transformations et modèles ; contribution à la définition/optimisation des data pipelines ; identification d’axes d’amélioration (qualité, fiabilité, performance, réutilisabilité). Modélisation sémantique : conception/évolution de modèles RDF/OWL (Linked Data) pour l’interopérabilité. Livrables analytiques : réalisation d’analyses pour cas d’usage opérationnels ; développement de rapports, KPI et tableaux de bord ; validation avec les utilisateurs. Coordination transverse : interface fonctionnelle entre Business, Data & Digital et ICT ; animation d’ateliers et facilitation de la décision ; alignement avec la roadmap Data & Digital et les standards. Documentation & transfert : documentation des analyses, choix fonctionnels et modèles via Sparx Enterprise Architect ; formalisation des bonnes pratiques ; transfert de connaissances vers les équipes internes

Responsabilités 1. Gouvernance & Stratégie Construire, formaliser et déployer le cadre de gouvernance Data : normes, qualité, sécurité, rôles, catalogues, bonnes pratiques. Définir et animer les trajectoires Data (organisationnelles, techniques, qualité). Contribuer à la structuration des besoins Data pour l’ensemble des projets du périmètre (≈ 16 collaborateurs / 30 projets). Assurer la cohérence globale des initiatives Data en lien avec les équipes métiers et techniques. 2. Pilotage Data Suivre l’avancement des actions Data, dont les jalons clés (ex. J+15). Instaurer un pilotage robuste : reporting régulier, gestion des risques, consolidation des indicateurs. Participer au développement de la culture Data au sein de l’organisation. 3. Gestion de Projet Recueillir, structurer et prioriser les demandes Data . Coordonner les parties prenantes internes et externes (prestataires, métiers, IT). Garantir la qualité , la cohérence et la complétude des livrables Data (modèles, règles, dictionnaires, contrôles…). 4. Management Fonctionnel Animer la communauté Data et participer à la structuration des rôles (Data Owners, Data Stewards…). Superviser le périmètre opérationnel (~16 personnes). Intervenir à la fois sur le stratégique (vision, trajectoires) et l’ opérationnel (suivi, arbitrages, priorisation).

Bonjour Pour un client basé à Nantes je recherche un Cloud Service Manager Pilotage et Gouvernance Cloud 🎯 Objectif Garantir la qualité la conformité et l optimisation des services cloud privé et public Travailler en binôme avec le Service Manager pour piloter la prestation cloud Être l interface entre fournisseurs équipes IT et métiers 🚀 Missions • Challenger les fournisseurs cloud AWS Azure cloud privé sur la technique la sécurité la conformité et la performance • Analyser l impact des services cloud sur le SI interne et améliorer la qualité de service • Accompagner les équipes IT sur les bonnes pratiques cloud • Coordonner les demandes entre équipes internes et partenaires • Suivre les consommations produire des reportings optimiser les coûts logique FinOps • Veiller aux contrôles conformité sécurité audits obsolescence • Assurer le backup du Service Manager 🛠 Compétences • Bonne maîtrise AWS ( important ) et cloud privé • Connaissance gouvernance IT FinOps sécurité cloud ITIL • Expérience gestion fournisseurs • Capacité à échanger avec technique et métier • Esprit analyse synthèse priorisation 👤 Profil • 5 à 8 ans expérience cloud ITSM ou architecture • 3 à 5 ans pilotage fournisseurs infrastructure • Certifications AWS ITIL FinOps Cloud Security appréciées • Profil senior orienté gouvernance pilotage optimisation coûts sécurité AWS • Capable de faire le lien entre technique et métier 📍 Freelance ou portage 📅 Disponibilité sous 1 mois max 🏠 Basé à Nantes ou prêt à se rapprocher ( 3 jours sur site) à bientôt

️ Missions principales : Concevoir et développer l’ architecture back-end et front-end des configurateurs produits (Java 17-25 / Spring Boot 3, Vue.js 3). Garantir la qualité, performance et sécurité du code livré par l’équipe. Encadrer et mentorer les développeurs via code reviews, ateliers techniques et partage de bonnes pratiques. Collaborer avec le Product Owner pour affiner les US, estimer la complexité technique et anticiper la dette technologique. Piloter l’ observabilité et la disponibilité de la plateforme en collaboration avec l’équipe Ops (Datadog, GCP, Kubernetes, Docker). Être moteur sur la veille technologique , notamment autour de l’IA et de l’amélioration continue. ️ Stack Technique & Environnement : Back-end : Java 17-25, Spring Boot 3, architecture microservices, API First (REST), NestJS (souhaité) Front-end : Vue.js 3 (Composition API), TypeScript, Tailwind CSS Data & Middleware : PostgreSQL, MongoDB, Kafka (Consumer/Producer via Spring) Cloud & Ops : Google Cloud Platform (GCP), Kubernetes (GKE), Docker, Terraform Observabilité : Datadog Méthodologie : Agile (Scrum/Kanban), CI/CD automatisée

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Agile Master Data Sur Plaine Saint Denis. Contexte : Au sein de la direction des technologies, les équipes Data Services ont pour raison d’être de fournir une plateforme et des services data fiables, sécurisés et industrialisés, permettant aux équipes produit et métiers des différentes BU d’exploiter la donnée en toute autonomie. Elles agissent comme un enabler transverse, en séparant clairement les responsabilités (infrastructure, gouvernance, usages) et en mettant à disposition des données de qualité, accessibles et exploitables à l’échelle de l’entreprise. Par leur expertise, elles valorisent la donnée pour soutenir la prise de décision, le pilotage de la performance et l’innovation, au service des enjeux business et stratégiques Activités : Au sein des équipes Data Services, le consultant sera amené à avoir : Un rôle d’agile master au sein d’une équipe pluridisciplinaire œuvrant sur un produit Un rôle d’agile master à l’échelle du domaine Data Fabric ( 30 personnes), A animer les cérémonies et faciliter les ateliers collaboratifs A Mettre en place les artefacts (Indicateurs, Burndown, HealthCheck...), utiles, utilisés et utilisables au suivi de l’efficience du collectif et élaborer le plan d’amélioration continue Identifier les dysfonctionnements et points d’amélioration Analyser proactivement les obstacles, éléments bloquants, interférences extérieures, et de tout ce qui peut détourner le collectif de ses objectifs et le ralentir Alerter sur les éléments bloquants et obstacles qui ne peuvent être traités localement Compétences attendues : Capacité à analyser et à comprendre un système complexe (techniquement, fonctionnellement et organisationnellement). Capacité à résoudre des problématiques. Esprit d’analyse et de synthèse. Organisation. Rigueur. Bonne capacité à travailler en équipe.