Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Acteur majeur du secteur des médias et du service public, notre client accélère l'industrialisation de ses plateformes Data et IA. La mission, au carrefour des équipes Data et d'un service transverse d'automatisation, vise à concevoir, industrialiser et intégrer une nouvelle plateforme technologique dans le respect des standards du SI global (cybersécurité, réseau, gestion des secrets) et avec un haut niveau de gouvernance et de sécurité des données. Les principales tâches sont: * Garantir l'intégration de la plateforme avec le SI global : cybersécurité, réseau, gestion des secrets (Vault/OpenBao). * Concevoir les mécanismes d'anonymisation et de chiffrement des données sensibles. * Concevoir et maintenir le service mesh pour la mise à disposition sécurisée des API Data/IA (haute disponibilité, performance). * Industrialiser les pipelines CI/CD (GitLab) et le provisionnement d'infrastructure (Terraform, Ansible). * Mettre en oeuvre les fondations Cloud & réseau : Shared VPC, interconnexions, VPC Service Control, DNS. * Piloter le déploiement de la gouvernance Collibra et son interconnexion avec l'écosystème Data (GCP, AWS). * Mettre en oeuvre Data Catalogue et lignage de bout en bout ; faire évoluer les architectures DataLake. * Co-designer les solutions MLOps et exécuter la migration de la stack vers la cible (GCP + Spark/Kubernetes/Kafka souverain).

Contexte Dans le cadre de la structuration de leur plateforme data, notre client recherche plusieurs profils Data et Flux pour intervenir sur la mise en place et l’optimisation de nos systèmes de gestion de données. Leur environnement technique s’appuie principalement sur : Snowflake (cœur de la plateforme data) AWS (EventBridge, Lambda) Airflow (orchestration des flux) Nous recrutons 4 profils avec des niveaux allant de très junior (sortie d’école) à très sénior (expert / architecte) . Vos missions 🔹 Volet Data Mise en place et structuration des données d’entreprise Contribution à la qualité des données (data quality) Modélisation et gestion des données dans Snowflake Participation aux bonnes pratiques Data (gouvernance, structuration) 🔹 Volet Flux / Data Engineering Développement et gestion des flux de données Mise en place des pipelines (ETL / ELT) Orchestration avec Airflow Intégration et gestion des événements via AWS EventBridge Développement serverless avec AWS Lambda 👉 Environnement orienté industrialisation des flux et qualité de la donnée (le décisionnel n’est pas la priorité à ce stade). INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES Mission longue (minimum 1 an) Démarrage : 2 postes en juin 2 postes en septembre Localisation : Lille (59)

Dans le cadre d’un projet stratégique de transformation et de migration d’infrastructures de sécurité réseau en environnement datacenter, nous recherchons un(e) Ingénieur Sécurité Réseau Senior spécialisé(e) Check Point . Vous interviendrez sur une migration critique de pare-feux avec une forte exigence de continuité de service, de sécurité des flux et de maîtrise des risques. Votre capacité à préparer, piloter et exécuter des opérations sensibles en environnement de production sera un facteur clé de succès. Vos missions : Concevoir, préparer et exécuter des migrations de firewalls Check Point en environnement critique avec un objectif de zéro interruption de service . Élaborer les stratégies de migration, les plans de tests, les procédures de validation et les plans de rollback. Administrer et optimiser les architectures Check Point : policies, objets, NAT, journalisation, SmartConsole, SmartView. Réaliser des analyses d’impact, des audits et des opérations de nettoyage de larges bases de règles. Assurer le troubleshooting avancé des incidents réseau et sécurité (fw monitor, tcpdump, analyse de captures et de logs). Gérer les environnements de haute disponibilité via ClusterXL : synchronisation, tests de bascule et scénarios de failover. Administrer et maintenir les VPN IPsec (site-to-site et accès distant). Intégrer les solutions de sécurité avec les services d’entreprise : Active Directory/LDAP, NTP, supervision, monitoring et sauvegardes. Automatiser certaines tâches d’exploitation et d’audit via scripts (Bash, Python) et API Check Point. Travailler en étroite collaboration avec les équipes réseau, systèmes, sécurité et les équipes métiers. Produire une documentation technique complète, claire et rigoureusement maintenue. Participer aux comités de suivi et communiquer efficacement auprès d’interlocuteurs techniques et non techniques.

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation digitale visant à démocratiser l'accès aux actifs privés pour la clientèle Retail & Wealth Management, notre client déploie une infrastructure de données pour consolider, transformer et distribuer des données financières et documentaires vers des partenaires de distribution. Le Data Engineer interviendra en autonomie sur la conception et le déploiement de pipelines de données et d'interfaces API dans un environnement cloud Azure / Databricks à forte volumétrie. Responsabilités Architecture & ingestion de données Concevoir et implémenter des pipelines ETL/ELT avec PySpark sur Databricks Construire et maintenir une architecture data lake Bronze–Silver–Gold (architecture médaillon) Développer des jobs de transformation pour des datasets financiers (NAV, capital calls, distributions, reportings) Gérer les tables Delta Lake pour un stockage ACID-compliant APIs & intégrations partenaires Développer et maintenir des Azure Functions pour les intégrations API temps réel avec des partenaires externes Développer des APIs RESTful en Python pour la distribution de données Collaborer avec les data consumers pour comprendre leurs besoins et garantir la qualité des flux Qualité, performance & DevOps Implémenter des contrôles qualité et des frameworks de tests automatisés Optimiser les jobs Spark et fonctions serverless (performance et coûts) Travailler en CI/CD via Azure DevOps Stack technique DomaineTechnologiesLangage principalPython (maîtrise avancée obligatoire)Traitement distribuéPySpark, DatabricksStockage / Data lakeDelta Lake, architecture médaillon (Bronze–Silver–Gold)SQLTransformation et analyse de donnéesCloud AzureDatabricks, Azure Functions, Azure DevOps, PipelinesQualité de codePre-commit hooks, ruff, mypy, blackVersioningGit — stratégies de branchingTestspytest

Nous recherchons un Data Ingénieur expert dans le cadre d’un projet de transformation data stratégique et transverse- Contexte & objectifs de la prestation Dans un contexte de valorisation des données et de transformation du département Data Intelligence, un besoin est identifié pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des pipelines de données reposant sur la plateforme Snowflake. Le système d’information décisionnel du client repose aujourd’hui sur la technologie Oracle Exa CC pour le stockage et sur Informatica IDMC pour la partie ETL (extraction, transformation et chargement). La partie est en cours de migration vers Snowflake et cette nouvelle plateforme apporte de de nouvelles capacités. Le client souhaite s’appuyer sur ces nouvelles capacités pour revoir et moderniser le process de production des comptes clients sur toutes ses dimensions : de la donnée source aux livrables clients (comptes de résultat client, reporting statistiques) en passant par le pilotage technique. Au-delà d’un objectif d’amélioration des processus existants (harmonisation, fiabilisation, optimisation), le projet s’inscrit dans une démarche de transformation globale de la chaîne de production, incluant l’évolution des outils, des rôles et des modes de fonctionnement. Il s'agit d'un projet de transformation majeur et transverse pour l'entreprise, faisant intervenir plusieurs directions (actuariat produit, finance, DSI, gestion, développement et commerce) avec pilotage par la direction des projets de transformation. L’objectif de la prestation est d’assurer la disponibilité, la fiabilité et la performance des données exploitées par les usages analytiques et décisionnels. Description détaillée de la prestation La prestation consiste à : Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données sur la plateforme Snowflake (data warehouse, data lakehouse). Développer et industrialiser des pipelines de données (ingestion, transformation, chargement). Modéliser les données (modèles en étoile, normalisation selon les usages). Optimiser les performances des traitements (requêtes, clustering, partitionnement, gestion des coûts). Assurer la qualité des données (contrôles, validation, gestion des anomalies, traçabilité). Mettre en place des mécanismes d’orchestration et d’automatisation des flux de données. Garantir la sécurité et la gouvernance des données (gestion des accès, audit, conformité). Documenter les flux, les modèles et les architectures mises en œuvre. Contribuer à l’amélioration continue des pratiques data et à la standardisation des développements Utilisation des technologies de type AWS, Snowflake, dbt et outils de CI/CD. Utilisation des langages de développement : Python, Pyspark, SQL, Terraform Participation aux phases de tests et de validation Une importance forte sera accordée à la posture du collaborateur. Dans le contexte de ce projet de transformation, il est attendu : d'être force de proposition et dans un esprit de construction, de travailler en mode agile au sein de l'équipe projet ressérée Livrables attendus Schémas d’architecture de données (cibles et flux) Modèles de données implémentés sur Snowflake Codes sources des traitements data intégrés aux référentiels de versioning. Pipelines d’ingestion et de transformation documentés Scripts et procédures d’orchestration automatisée Jeux de tests et rapports de validation des données Documentation des règles de qualité et de gestion des données Dossier de sécurité et de gestion des accès Guide d’exploitation et de maintenance

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data au sein d'un grand établissement financier, nous recherchons un consultant AMOA Senior / Expert spécialisés en Data Foundation et Finance de Marché. Vous interviendrez sur des projets à forte visibilité autour de la modernisation des plateformes décisionnelles, de la gouvernance des données et de la construction d'un DataHub Finance de Marché basé sur des architectures Big Data modernes. L'environnement couvre notamment les activités de gestion d'actifs, ALM, reporting financier, ESG et innovation IA/Data. Vos missions : Au sein des équipes projet Data & Finance, vous contribuerez notamment à : DataHub & Data Foundation Étudier les impacts des nouveaux modèles de données sur les usages existants Concevoir et faire évoluer les DataMarts décisionnels Participer à la modélisation Data Vault et Business Views Rédiger les spécifications fonctionnelles et les mappings de données Concevoir et piloter les recettes fonctionnelles Accompagner les équipes métiers dans l'évolution des usages Data Reporting & Gouvernance des données Analyser les besoins de reporting et de pilotage métier Participer à la mise en qualité et à la gouvernance des données Contribuer à l'industrialisation des usages Tableau / Alteryx / Big Data Être force de proposition sur les pratiques Data Management Innovation & IA Participer à des initiatives IA / IA Générative autour de l'exploitation des données Accompagner les métiers dans la définition de cas d'usage innovants Contribuer aux POCs et à l'acculturation des équipes Environnement technique & fonctionnel : Data & BI DataHub / DataLake / Big Data Data Vault Tableau Software Alteryx Informatica (Axon, EDC, IDQ) Architecture décisionnelle & gouvernance des données Finance Gestion d'actifs Finance de marché Reporting réglementaire & ESG ALM / Pilotage de bilan Connaissance de Murex MX.3 appréciée Méthodologie Agile / Scrum Approche Produit AMOA SI / Data

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Platform / DataOps Senior pour intervenir au sein d’un groupe international engagé dans une transformation ambitieuse de son écosystème Data & Analytics. Au sein d’une équipe Data transverse, vous participerez à la conception, l’évolution et l’industrialisation d’une plateforme Data Cloud moderne, destinée à centraliser et valoriser les données provenant de multiples systèmes métiers. Vous contribuerez à la mise en place de solutions robustes, scalables et sécurisées permettant de répondre aux enjeux de gouvernance, d’intégration et d’exploitation de la donnée. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Participer à l’architecture et à l’évolution de la plateforme Data ; Concevoir et industrialiser les pipelines de traitement et d’intégration de données ; Développer et optimiser les traitements de données à grande échelle sur Spark ; Mettre en œuvre les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, automatisation, monitoring, qualité des données) ; Contribuer à l’intégration des applications et des flux de données au sein du SI ; Collaborer avec les équipes Data Engineering, Architecture, BI et Métiers ; Participer à l’amélioration continue de la performance, de la fiabilité et de la sécurité de la plateforme. Environnement technique : Azure, Databricks, Spark/PySpark, Azure Data Factory, Azure DevOps, Data Lake, CI/CD, API & intégration de données. Nous recherchons un profil disposant d’au moins 6 ans d’expérience sur des environnements Data Cloud, avec une solide expertise Azure et Spark. Une expérience des sujets d’intégration de données et des plateformes iPaaS constitue un véritable atout. Une connaissance de MuleSoft serait particulièrement appréciée. Le poste nécessite une forte capacité à évoluer dans des environnements internationaux, à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels, ainsi qu’une bonne autonomie sur les problématiques de plateforme Data et d’industrialisation.

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Engineering, notre client recherche un Senior Data Engineer afin d'accompagner la conception, l'industrialisation et l'optimisation de ses plateformes de données sur Azure et Snowflake. 🎯 Vos missions : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et performants. • Participer à la mise en place et à l'évolution des architectures Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse. • Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code). • Concevoir et améliorer les pipelines CI/CD sous Azure DevOps. • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des traitements de données. • Accompagner les Data Engineers de l'équipe à travers du coaching, du partage de bonnes pratiques et des revues de code. • Participer à la gouvernance des données, à la gestion des métadonnées et à l'optimisation des coûts. • Collaborer étroitement avec les équipes métiers, Data Analysts, Data Scientists et IT. 🛠 Environnement technique : • Azure • Snowflake • Snowpark • dbt • Python • Azure Data Factory • Terraform • Azure DevOps • Git • PowerShell • Azure CLI • PowerDesigner

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Dans le cadre du renforcement de ses activités Data, notre client, acteur majeur du secteur bancaire, recherche un Chef de projet Data senior pour piloter ses projets stratégiques liés à la mise à disposition des données. Vous interviendrez au sein d’une équipe dédiée à la gestion et au provisioning de données, en lien étroit avec les équipes métiers, techniques et data. Missions principales Vous interviendrez sur la gestion complète des projets Data, de l’expression des besoins jusqu’à la livraison : Piloter des projets Data en bout en bout (cadrage, planification, exécution, clôture) Recueillir et formaliser les besoins métier Assurer le suivi de l’avancement et la gestion des risques Coordonner les équipes internes et externes Faire le lien entre les équipes techniques et les métiers Garantir la qualité, la fiabilité et la conformité des livrables Participer à la résolution des problématiques projets Animer les ateliers, comités projets et réunions de suivi Produire et présenter les reportings d’avancement Profil recherché Minimum 10 ans d’expérience en gestion de projet, dont une forte exposition aux projets Data Expérience confirmée en environnement bancaire ou financier Bonne connaissance des réglementations Data (notamment BCBS239) Maîtrise des outils de gestion de projet (type MS Project) Compétences attendues : Capacité à piloter plusieurs projets en parallèle Rigueur, organisation et sens des priorités Excellente communication, à l’écrit comme à l’oral Capacité à interagir avec des interlocuteurs variés (IT, métiers, management)

Objectif de la mission Mission de l’équipe : Collecte centralisée, production, validation et diffusion des données utilisées de manière transverse dans le reporting. L’objectif est de livrer, dans les délais, des données complètes et fiables aux autres équipes du département Reporting, ainsi que d’optimiser les canaux de production des contrôles de données. L’équipe est organisée autour de quatre piliers cibles. Cette organisation sera progressivement déployée en fonction des contraintes de production et métier. 1. Conception et mise en œuvre des contrôles de données L’équipe est responsable du renforcement des contrôles à réaliser afin de sécuriser la production du reporting. Elle a pour mission de concevoir de nouveaux contrôles de manière réactive, en s’appuyant sur la connaissance des données par ses membres, les incidents passés et les besoins de la communauté data. Le backlog des contrôles de données doit également être priorisé et mis en œuvre de manière agile. L’équipe est aussi responsable de donner une visibilité complète sur les résultats des contrôles de données à la communauté data, c’est-à-dire aux producteurs et utilisateurs de données. Chaque contrôle de données mis en œuvre doit produire des résultats mesurables afin d’alimenter les indicateurs de qualité des données, ou Data Quality KPI’s . 2. Production et analyse des contrôles de données L’équipe est responsable de réaliser les contrôles actuellement en place et ceux qui seront déployés à l’avenir, ainsi que de fournir une analyse professionnelle des résultats. La production des contrôles se décompose en trois étapes principales : Sécuriser l’accès aux données à travers plusieurs bases de données et systèmes. Exécuter les processus de contrôle, selon la technologie utilisée, par exemple SQL ou Alteryx. Sauvegarder ou envoyer les résultats des contrôles selon un format convenu et standardisé, par exemple un tableau croisé dynamique. Les résultats des contrôles peuvent avoir deux types d’issues : Les résultats binaires, de type « vrai ou faux », déclenchent directement un processus de remédiation. Les autres types de résultats, par exemple des variations numériques déclenchées, nécessitent d’abord une analyse approfondie afin de déterminer s’il s’agit ou non d’un réel problème. L’équipe s’appuie pour cela sur les connaissances data et asset management de ses membres. 3. Supervision et suivi de la remédiation des données Sur la base des résultats et analyses des contrôles de données, l’équipe est responsable d’initier et de superviser la remédiation des données détenues par d’autres équipes. L’équipe est responsable de toutes les données calculées principalement des données agrégées, et doit donc corriger ses propres données lorsque cela est applicable. Tous les incidents doivent être enregistrés et suivis dans le système choisi, AskNow . À partir de la connaissance data des membres de l’équipe et des interactions avec la communauté data, l’équipe est responsable de prioriser les processus de remédiation afin de maximiser la valeur livrée aux utilisateurs finaux, notamment aux clients. Les incidents ou problèmes post-production doivent être évalués à la lumière de l’usage et de la sensibilité des données, afin d’adopter une approche proactive et efficace pour sécuriser les prochaines productions. 4. Animation de la communauté data Afin d’améliorer la communication et la connaissance autour des données dans l’entreprise, l’équipe est responsable de créer et de gouverner une communauté data, composée d’utilisateurs et de producteurs de données. Cette communauté a les objectifs suivants : Donner de la visibilité aux utilisateurs internes et externes sur la qualité des données des reportings. Donner de la visibilité à la communauté data sur les plans d’action de remédiation, qu’il s’agisse d’actions ponctuelles ou de nouveaux contrôles à développer. Donner la parole à la communauté data afin de capter les améliorations pertinentes. Identifier de nouveaux besoins à travers la gouvernance et les projets. Accroître l’efficacité en communiquant de manière proactive sur les problèmes, afin d’éviter une charge de travail inutile en aval. L’équipe est responsable de créer et piloter cette gouvernance via différents canaux de communication : emails de KPI, tableaux de bord de contrôles, forums data, communication proactive lors d’événements dédiés, etc.

🚨 Freelance Opportunity – Consultant Data / Power BI / Microsoft Fabric 🚨 📍 Localisation : Puteaux 🚀 Démarrage : 22 juin 2026 📅 Durée : 6 mois 🏢 Présentiel requis sur site (pas de télétravail minimum le 1er mois) 💰 TJM max : 570€ HT/jour Nous recherchons un Consultant Data Senior pour intervenir sur un projet stratégique autour de l’industrialisation et l’automatisation du reporting RH. 🎯 Vos missions : ✔️ Automatisation des reportings RH ✔️ Développement et optimisation Power BI ✔️ Administration & paramétrage Microsoft Fabric ✔️ Gestion des accès et sécurité des données (RLS / Entra ID) ✔️ Création de nouveaux rapports et exports métiers ✔️ Animation d’ateliers avec les équipes RH ✔️ Gouvernance des données & documentation projet ✔️ Accompagnement au passage au RUN

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, le client recherche un Data Engineer pour intervenir au sein des équipes ePilot et Data Factory sur des sujets liés à la vente et à l'après-vente. Le consultant participera à l'intégration, la transformation et l'exploitation des données provenant de multiples sources (Hadoop, API, fichiers, bases de données) afin d'alimenter les plateformes décisionnelles. Il contribuera également à l'analyse des données, au développement de modèles analytiques et à la création de reporting Power BI. Missions : -Concevoir et développer les flux d'intégration de données -Collecter et intégrer des données issues de multiples sources (Hadoop, API, fichiers, bases de données) -Assurer l'alimentation et la maintenance des bases SQL -Réaliser les traitements de transformation et de qualité des données -Analyser les données et participer à leur valorisation -Développer et maintenir les modèles décisionnels et cubes tabulaires -Concevoir et faire évoluer les rapports Power BI -Optimiser les performances des traitements et des bases de données -Garantir la fiabilité et la cohérence des données -Participer à la documentation des flux et des traitements -Collaborer avec les équipes métiers et Data Factory -Contribuer à l'amélioration continue des plateformes Data Profil attendu : Nous recherchons un Data Engineer disposant d'une solide expérience dans l'intégration et la transformation de données. Le candidat doit maîtriser les environnements SQL et les architectures Big Data tout en étant capable de travailler sur des sujets décisionnels et analytiques. Une bonne compréhension des problématiques métier ainsi qu'une capacité à collaborer avec les équipes Data et métiers sont attendues.

Contexte du besoin L’équipe ‘Socles Data’ de la Direction Technique Informatique s’occupe de gérer les socles techniques DATA du système d’information. Ceux–ci répondent aux besoins de pilotage, de mise à disposition de tableaux de bord décisionnels, d’exploration de données, de Data science, etc. Les missions de l’équipe se traduisent par la fourniture d’outils logiciels Data industrialisés et exploitables, la rédaction de dossiers d’architecture, de normes et bonnes pratiques, la réalisation d’études, la recherche et la qualification de nouveaux outils, mais également l’administration et le maintien en conditions opérationnelles des socles DATA. Objet de la prestation Le présent marché spécifique a pour objet la recherche d'une prestation d'expertise technique Big Data / Hadoop de technologie Cloudera, pour renforcer l'équipe 'Socle DATA'. Localisation : Gradignan Description du besoin : La mission consiste à assurer le maintien en conditions opérationnelles des socles Hadoop Cloudera Hors-Prod et Prod et la participation aux projets d’évolution technique de ces socles. Activités principales : Administration et exploitation des socles Hadoop : supervision, optimisation, gestion des incidents et des performances ; Capacity planning : suivi et mise en place d’outils et procédures ; Maintenance proactive : application des correctifs, mises à jour, suivi des évolutions technologiques ; Rédaction de procédures d'administration et d’exploitation ; Intégration avec l'outillage de l'écosysteme DSI Agirc-Arrco pour l'exploitation du SI Support expertise aux équipes Etudes et exploitation Projets d’évolution des architectures techniques (évolutions logicielles et matérielles, sécurité, amélioration de l’existant, évolution des fonctionnalités techniques ou fonctionnelles) : la participation attendue peut se situer sur le pilotage, la définition d’architecture et la rédaction des dossiers, la mise en œuvre. Hadoop est le périmètre technique principal d’exécution de la mission ; cependant des compétences supplémentaires sur d’autres solutions Data seront très appréciées. La mission nécessite à la fois une totale autonomie et une capacité de travail en équipe et de communication. Des astreintes ou interventions ponctuelles en HNO pourront être ponctuellement demandées. Reporting hebdomadaire Tableau de bord Mensuel de suivi d'activités Documentations techniques: Normes, principes, dossier d’architecture, dossier d’administration, dossier d’exploitation, modes opératoires Transferts de connaissances : organisation de session de transferts de connaissances et rédaction de supports. Gestion demandes: Tickets incidents / demandes / changements dûment complétés Contribuer à la continuité de services au sein de l'équipe Environnement Socle Hadoop : Distribution Hadoop Cloudera CDP (version 7.1.9, 7.3.x ) : HDFS, YARN, Cloudera Manager, Hive, Hue, Impala, Spark, Zeppelin, Ranger, Knox, Zookeeper, Iceberg ... Langages de scripting et de developpement : Shell, Python, Spark Moteurs de requêtage : Hive, Impala, SQL, ... Systeme d'exploitation : Linux Redhat Environnement Décisionnel: Teradata, ETL Datastage , PowerBI, SAS Autres environnements techniques: Base de données : PostgreSQL Data Streaming : Kafka, IBM Infosphere CdC Socle technique infrastructure : Kubernetes, Ansible, Linux RedHat, Vmware Exploitation: : ordonnanceur IWS, sauvegarde HDPS, supervision Prometheus / Grafana,

Concevoir et implémenter des pipelines de données robustes et évolutifs Optimiser les performances et la rentabilité (optimisation des requêtes, clustering, stratégies de stockage) Implémenter des pipelines CI/CD et des frameworks d'observabilité pour améliorer la fiabilité des données Collaborer étroitement avec les architectes et les parties prenantes métiers pour s'aligner sur les objectifs stratégiques Promouvoir les bonnes pratiques en matière de gouvernance, sécurité et conformité des données Encadrer les ingénieurs et contribuer aux bonnes pratiques et aux normes d'ingénierie Assurer le support des environnements de production, résoudre les problèmes et effectuer des analyses de causes profondes Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme de données