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Rejoignez une grande organisation du secteur aéronautique pour piloter l'évolution de son infrastructure data et intelligence analytique. Vous travaillerez sur des projets critiques combinant cloud computing (Google Cloud Platform), traitement de flux de données en temps réel et visualisation décisionnelle, dans un environnement technique exigeant et innovant. Vous intégrerez une équipe data mature et bienveillante, responsable de la gestion et de l'exploitation d'une plateforme décisionnelle complexe. Celle-ci assure le suivi en temps réel des opérations aériennes (vols, maintenance, stationnement, réserves) et consolide les données enrichies relatives aux aéronefs via une plateforme unifiée « Aircraft 360 ». Cette dernière agrège l'identité des aéronefs, les données d'activité, les historiques de maintenance et les signalements de défauts cabine, alimentant des tableaux de bord stratégiques utilisés par les métiers (Centre de Contrôle Opérationnel, opérations sol, trafic, maintenance, finance). En tant que Data Engineer, vous serez responsable du design, du développement et de la maintenance des pipelines de données, de l'intégration de sources hétérogènes, et de la transformation de données brutes en actifs analytiques robustes et performants. Vous maîtriserez un spectre large de technologies (Java, Kafka, SQL, Hadoop, Terraform, Git) et adopterez une posture d'apprentissage continu, associée à une compréhension progressive des métiers supportés. La mission est une opportunité de croissance technique majeure : vous contribuerez à la modernisation d'une architecture data d'envergure, travaillerez avec des technologies cloud-native, et interagirez étroitement avec des experts métier et des équipes transversales pour traduire les besoins opérationnels en solutions techniques scalables. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes et performants sur Google Cloud Platform (Dataflow, BigQuery, Pub/Sub) - Administrer et optimiser les architectures Kafka pour le traitement de flux de données en temps réel - Développer des composants backend en Java, respectant les bonnes pratiques d'architecture et les patterns enterprise - Écrire du code SQL complexe pour la transformation, l'agrégation et la consolidation de données volumétriques - Gérer l'infrastructure as code via Terraform et maintenir les versions via Git - Collaborer avec les analystes métier pour comprendre les exigences fonctionnelles (CCO, Ground Operations, Traffic, Maintenance, Finance) et traduire les besoins en architecture technique - Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des données produites - Participer aux évolutions de la plateforme Aircraft 360 et des tableaux de bord Power BI associés - Documenter les solutions techniques et les processus via outils collaboratifs (Confluence, Jira) - Collaborer en mode agile/Scrum avec les équipes...

Le profil recherché intervient en qualité de pilote technique transverse de l'outillage interne et de l'industrialisation Le prestataire contribuera à la cohérence technique et à la structuration du portefeuille d'outillage interne, il prendra en charge les sujets techniques complexes relevant du périmètre et conduira les actions nécessaires à leur aboutissement, il contribuera à l'industrialisation des outils ayant vocation à être déployés, utilisés durablement ou mutualisés et il contribuera à la mise en œuvre de pratiques d'intelligence artificielle dans le cycle de delivery logiciel, dans le respect des règles Orange applicables.

Architecte Solution Data – Architecture de Référence Groupe (H/F)Localisation : Paris / Île-de-France Type de contrat : CDI / Mission longue selon contexte Niveau d'expérience : 10 ans minimum en architecture IT / Data / Cloud Environnement : Groupe bancaire international Domaine : Data Architecture – Cloud – Data Platform – Solution Architecture LE POSTEDans le cadre d'un programme stratégique pour un grand groupe bancaire, nous recherchons un(e) Architecte Solution Data / Data Cloud Architect pour intervenir au niveau Groupe sur la définition, la structuration et la gouvernance des architectures Data de référence.

Pour notre client, un acteur majeur du conseil et de l'audit, nous recherchons un(e) Cloud DataOps Engineer. Vous rejoindrez l'équipe Intégration DevOps de la DSI. Votre rôle : garantir la fiabilité des plateformes Data critiques et participer à leur modernisation vers Azure Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Vos missions Exploitation et RUN Data Assurer le maintien en condition opérationnelle du Référentiel Data et des applications Data. Superviser les pipelines, les traitements d'alimentation et les flux inter-applicatifs. Prendre en charge les incidents N2/N3, mener les analyses de causes racines (RCA) et piloter les remédiations. Suivre la capacité, la performance et la disponibilité des plateformes. Administration Azure Data Administrer Azure Data Factory et les Self-hosted Integration Runtime (SHIR). Administrer les composants Azure : Storage, Key Vault, Entra ID, réseau, Azure Monitor et Log Analytics. Contribuer à l'évolution des architectures Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Flux, bases et Analytics Exploiter les flux SSIS, ADF, OpCon, les API REST et les traitements batch. Administrer SQL Server : T-SQL, performance, sauvegarde, restauration et rafraîchissement. Contribuer à l'exploitation de MongoDB, Alteryx Designer / Server et Power BI. Déploiements et industrialisation Préparer et exécuter les mises en production (DEV, REC, ITG, PPR, PROD) : RFC, chronogrammes, smoke tests, plans de retour arrière. Gérer les comptes de service, les secrets, les certificats et les habilitations. Maintenir la documentation : DEX, DAT, PIT et procédures RUN. Automatiser les opérations avec PowerShell, CI/CD, YAML et Infrastructure as Code.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation des données de référence au sein d'un environnement international, nous recherchons un Data Analyst confirmé pour intervenir sur un projet de modernisation et de fiabilisation des référentiels produits. Vous intégrerez une équipe Data & Produit travaillant sur le déploiement d'une nouvelle solution de Master Data Management (MDM), avec pour objectif d'harmoniser les données, d'améliorer leur qualité et de sécuriser leur migration depuis des systèmes historiques vers une architecture cible moderne. Au cœur du programme, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis son analyse initiale jusqu'à sa validation dans le nouveau référentiel. Vos principales missions : Data Profiling & Analyse Réaliser des audits approfondis des données existantes afin d'identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité. Analyser des volumes importants de données complexes et multi-tables à l'aide de SQL. Cartographier les données sources et assurer le mapping des attributs vers le nouveau modèle cible. Identifier les écarts entre les référentiels historiques et les modèles de données attendus. Data Quality & Fiabilisation Définir et mettre en œuvre des règles de contrôle de qualité des données. Participer au nettoyage et à l'assainissement des données historiques. Automatiser la détection des anomalies et le suivi des corrections. Concevoir des tableaux de bord permettant de suivre les indicateurs de qualité et l'avancement des opérations de fiabilisation. Collaborer avec les équipes métiers pour définir et valider les règles de gestion. Migration & Master Data Management Contribuer à la stratégie de reprise et de migration des données vers un nouveau référentiel MDM. Participer à la construction et à la fiabilisation du Golden Record. Préparer et exécuter les campagnes de recette fonctionnelle et de validation des données (UAT). Vérifier la cohérence, l'intégrité et l'exhaustivité des données migrées. Suivre les plans de remédiation et sécuriser les étapes de migration. Analyse & Collaboration Concevoir et optimiser des traitements et pipelines de données dans BigQuery. Produire des analyses permettant d'orienter les décisions des équipes métiers et techniques. Présenter les résultats des analyses de données et proposer des actions correctives. Collaborer étroitement avec les Product Managers, Tech Leads et responsables des données. Participer à l'amélioration continue des processus de gestion et de qualité des données. Cette mission vous permettra d'intervenir sur un programme Data structurant, au sein d'un environnement technique exigeant, avec de véritables enjeux de qualité, de gouvernance et de transformation des systèmes d'information.

RECHERCHE – DATA PLATFORM ENGINEER AWS / DATA & IA Je recherche un Data Platform Engineer expérimenté pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation d'une plateforme Data & IA basée sur AWS, notamment autour de Amazon SageMaker Unified Studio. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, en lien étroit avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et métiers. 🔹 Expérience : Confirmée en Data Platform / Cloud AWS 🔹 Environnement : AWS / Data & IA 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🔹 Anglais : courant 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ AWS / Data Platform : • Excellente maîtrise des services AWS orientés Data & Analytics • Expérience significative sur des plateformes Data Lake / Lakehouse • AWS Glue • Amazon SageMaker Unified Studio • Amazon Redshift • Amazon S3 • AWS Lake Formation • Intégration, catalogage et partage des données 🏗️ Infrastructure & DevOps : • Terraform / Terragrunt • CI/CD • GitLab / Jenkins • Industrialisation et automatisation des environnements 🔐 Gouvernance & sécurité : • Gouvernance et qualité des données • Gestion des accès et politiques de sécurité • Publication et consommation des actifs Data • Partage et valorisation des données 🎯 Missions principales : • Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS • Participer au cadrage et à la conception des solutions Data & IA • Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio • Administrer et faire évoluer les environnements de la plateforme • Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services • Accompagner les équipes dans la résolution des problématiques techniques • Assurer un support de niveau expert et analyser les incidents • Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage Data, Analytics et IA • Animer des ateliers techniques et produire la documentation associée ⭐ Soft Skills recherchés : • Très bonne capacité à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers • Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes • Esprit d'équipe et sens du service • Autonomie et force de proposition • Capacité à transformer les besoins métiers en solutions techniques Cordialement

ContexteMission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables. MissionsDévelopper une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Assurer la communication claire avec des profils non techniques Outils & Environnement & Compétences obligatoiresMaîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines) SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts) Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant) Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur Compétences appréciées (Nice-to-have)Agents IA déjà déployés en production MCP, Claude Code GitLab CI Vertex AI / KFP et MLOps avancé Analyse statique de code Python (AST/LSP) Connaissances en imagerie médicale et histopathologie Soft skillsAutonomie et rigueur Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Esprit de collaboration dans un contexte de recherche

Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.

📍 Localisation : Malakoff 📅 Démarrage : ASAP 🗓️ Phase critique : novembre – décembre 2026 🎯 Séniorité : Expert 🎯 ContexteDans le cadre d'un projet stratégique de digitalisation sécurisée des processus métiers, la DSI – Division Infrastructure – recherche un Architecte Cloud Souverain / Expert SecNumCloud pour accompagner un projet structurant de migration et de mise à disposition de ressources dans un Cloud souverain. Le projet s'inscrit dans une démarche de souveraineté numérique, de conformité réglementaire et de sécurisation des données, avec notamment des exigences liées au référentiel SecNumCloud 3.2 de l'ANSSI. Vous interviendrez au cœur du projet, avec une forte implication sur les phases de RFP, architecture, conformité et intégration. 🔎 Vos principales missionsPiloter le RFP Cloud souverain : rédaction des exigences, benchmarks, consultation des fournisseurs et analyse des réponses. Co-concevoir l'architecture de la Landing Zone Cloud souverain. Définir les principes d'architecture et les schémas d'intégration avec l'écosystème existant. Accompagner l'analyse des exigences SecNumCloud / ANSSI, de souveraineté et d'Export Control. Participer à l'analyse des risques et à la sécurisation de l'architecture. Garantir l'intégration de la solution retenue avec les infrastructures existantes. Travailler en transverse avec les équipes Infrastructure, SSI, métiers, achats et fournisseurs. Structurer et assurer le pilotage projet : planning, roadmap, reporting, KPIs, risques et plans d'actions. Préparer et animer les supports de météo hebdomadaire et COPIL mensuel. Contribuer à la transition et à la définition des recommandations en fin de projet. 🛠️ Environnement techniqueCloud souverain / SecNumCloud 3.2 AWS Cloud Platform VMware / Virtualisation ServiceNow / CMDB Windows & Red Hat Stockage NAS / SAN Veeam / NetBackup Veritas Appliance / Data Domain Architectures sécurisées multi-tiers DevSecOps Chiffrement / HSM Réversibilité Cloud Exigences Export Control Une expérience sur des environnements contenant des données régulées ou à caractère militaire serait un réel plus.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Tech Lead Data GCP – Python / SparkNous recherchons un Tech Lead Data GCP pour intervenir sur un projet stratégique autour des risques climatiques, physiques et du risque de crédit. La mission porte sur la mise en place d'une solution permettant d'ingérer, agréger et exposer des données multi-sources afin de produire des reportings métier. Missions principales : Concevoir et développer des solutions Data en Python / Spark Construire et industrialiser des pipelines d'ingestion et de traitement de données Intégrer les services Data & Compute Google Cloud Platform Participer aux choix d'architecture et aux développements complexes Encadrer et accompagner techniquement l'équipe Mettre en place les tests unitaires et améliorer la couverture de code Garantir la performance, la sécurité et la disponibilité des solutions Contribuer aux pratiques DevOps / CI-CD Participer aux estimations, à la documentation technique et aux pratiques Scrum Compétences indispensables : Python / Apache Spark Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataproc Cloud Composer Cloud Functions Cloud Run Jobs Google Cloud Storage (GCS) Terraform Jenkins XLD Une expérience en risque de crédit constitue un plus. Profil recherché : expérience de 3 à 6 ans, autonomie, bonnes capacités de communication et aptitude à travailler dans un environnement technique exigeant. 📍 Paris 13e 📅 Mission longue durée

Tech lead / architecte cloud back-end (ou fullstack) java SW cloud Nous recherchons cependant des candidats dont l'expérience est plus orientée vers l'analyse d'architectures complexes, les environnements cloud de production et la conduite de transformations technique de grande envergure. Nous avons besoin d'un très bon dev back-end (ou full stack) SW cloud ayant eu des rôles de tech lead sur des applications/systèmes complexes , avec également une ou des expériences d'architecte système ayant la capacité de compréhension et d'analyse de système complexe, d'en faire le diagnostic, identifier les points faibles de l'architecture et proposer des améliorations, la moderniser, l'implémenter lui-même... tout ça en autonomie. La personne doit également être un utilisateur régulier et familier des outils d'IA (GitHub Copilot idéalement). senior avec la capacité de prendre en charge de façon autonome des activités complexes de type refacto d'architecture complexe. Il y aura de la collaboration pour valider les choix techniques avec les Architectes et experts techniques. Nous avons privilégié des candidats avec une expérience plus proche en environnement Cloud de production, architecture distribuée, observabilité, gestion d'incidents complexes et autonomie sur des problématiques de fiabilité de plateforme. profil développeur cloud back-end (ou full stack) sénior ayant la capacité de rentrer rapidement dans des architectures cloud complexes, de proposer des améliorations (voire refactorisation complète) et de les mener à bien. La pratique et la maîtrise de l'environnement GCP ainsi que des langages java/springboot est impérative. Compétences techniques Java and Spring Boot - Expert - Impératif Google Cloud Platform - Expert - Impératif GKE / Kubernetes - Expert - Impératif ArgoCD - Expert - Impératif Expected Skills : - Strong experience with Java and Spring Boot (Angular is a plus) - Proven hands-on experience with GCP (GKE, Pub/Sub, Cloud SQL, BigQuery, IAM, Monitoring) - Experience with GKE/Kubernetes container platforms - Experience with ArgoCD - Experience with Github copilot - Strong experience with Kafka and event-driven architectures - Experience with Datadog, monitoring, observability and distributed tracing - CI/CD and Infrastructure-as-Code experience (GitLab CI, Terraform, Helm) - SRE, DevOps or Production Engineering background Le télétravail est possible pour cette mission mais au même rythme que celui de l'équipe 3 jours par semaine sur site minimum pour les premières semaines d'onboarding puis possibilité de passer à 2 jours sur site par semaine

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

La prestation apportera support et conseil pour : - Collecter et analyser les besoins des projets pour les modélisations Data. - Conceptualiser via des diagrammes les contrats d'échanges à considérer entre les différents providers. - Analyser les exigences techniques et fonctionnelles pour pouvoir les retranscrire dans la modélisation Data. - Animer et communiquer auprès des équipes projets, aussi bien métiers qu'« IT » avec lesquels il faut interagir. - Concevoir et mettre en place des modèles (conceptuel, physique, scripts si applicables) de données pour des applicatifs donnés et pour une vision Data transverse au sein de l'entreprise. - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise. - Réaliser les mappings de données lors de la mise en place des flux tant synchrones qu'asynchrones. - Documenter ces mappings dans les outils de data gouvernance et d'architecture d'entreprise. - Accompagner le client dans la mise en place de la modélisation Data au sein de la gouvernance Data et au travers des outils associés. - Proposer une méthodologie et des modèles qui s'adaptent aux use cases et aux solutions de stockage associées (approche incluant les optimisations tant au niveau du modèle que des traitements associés). - Enrichir la documentation existante. - Participer aux spécifications détaillées permettant d'implémenter de nouvelles évolutions demandées par le projet. - Supporter les projets et fournir des supports de présentation permettant de présenter les problématiques et les méthodologies Data. - Fournir les sources d'implémentation et les « versionner », quand c'est applicable. La prestation s'inscrira dans une parfaite coordination avec les contraintes réglementaires liées à la BCE, une technologie de la stack Google Cloud Platform et un outillage tel que Collibra. Attendus de la prestation : - Enrichir la documentation du mapping des données des Use Cases réglementaires dont FINREP et COREP. - Intégration des Use Cases dans le Core Model de l'entreprise (conceptuel, logique, physique). - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise (Collibra).