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Localisation : Suresnes (92) Environnement : Data, Business Intelligence & Intelligence Artificielle Expertises clés : SQL, BigQuery, dbt, Power BI, GCP Secteur : environnement scientifique et réglementé Qui sommes-nous ? ISALYS Digital Lab accompagne ses clients grands comptes dans leurs projets de transformation digitale, en mobilisant des expertises en gestion de projet, Product Management, Data et Intelligence Artificielle. Nous intervenons sur des projets à forts enjeux métier, en combinant expertise technique, compréhension fonctionnelle et culture du résultat pour concevoir des solutions digitales fiables, évolutives et créatrices de valeur. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F) pour intervenir sur des projets Data & IA au cœur des enjeux de transformation digitale et d'amélioration de la performance opérationnelle. Votre mission Intégré(e) à une équipe Data & IA, vous interviendrez sur des projets analytiques de bout en bout, depuis le recueil des besoins métier jusqu'à la mise en production et l'adoption des solutions. Votre rôle sera de transformer des données complexes en produits analytiques fiables, documentés et exploitables, facilitant la prise de décision et contribuant au développement de solutions de Business Intelligence et d'Intelligence Artificielle générative. À l'interface entre les équipes métier, les experts Data et les équipes techniques, vous contribuerez à la modélisation, à la qualité et à la gouvernance des données, tout en veillant à leur bonne exploitation dans des environnements cloud. Votre objectif : faire de la donnée un véritable produit métier, fiable, accessible et réutilisable, au service de la performance et de l'innovation. Vos principales responsabilités 1. Concevoir et développer des solutions Data & Analytics Recueillir, analyser et challenger les besoins métier afin de proposer des solutions analytiques adaptées aux enjeux opérationnels. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes pour extraire, transformer et structurer les données. Développer des modèles de données robustes et évolutifs, notamment à l'aide de BigQuery et dbt. Structurer les projets dbt en intégrant les bonnes pratiques de développement, de modularité, de réutilisation et de documentation. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI intuitifs, pertinents et orientés utilisateurs. Challenger les indicateurs de performance (KPIs) afin de garantir leur pertinence et leur adéquation avec les besoins métier. 2. Garantir la qualité et la fiabilité des données Mettre en place des dispositifs de contrôle et de tests automatisés pour assurer la qualité des données. Définir et maintenir les règles de validation, les tests dbt et les mécanismes de surveillance de la fraîcheur des données. Documenter les transformations, les modèles de données et les dépendances entre les différents traitements. Contribuer aux démarches de gouvernance des données, de traçabilité et de fiabilisation des indicateurs. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et coordonner leur résolution avec les équipes concernées. 3. Préparer et valoriser les données pour les usages IA Structurer et préparer les données destinées à alimenter des solutions d'Intelligence Artificielle générative. Contribuer à la préparation des corpus documentaires et textuels pour les usages basés sur les grands modèles de langage (LLM). Participer à l'organisation des métadonnées, au nettoyage des données et à leur structuration pour des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Comprendre les exigences des solutions IA en matière de qualité, de disponibilité, de contextualisation et de réutilisation des données. Collaborer avec les équipes Data & IA afin de faciliter l'exploitation des données dans les solutions analytiques et les applications intelligentes. 4. Industrialiser les développements et collaborer avec les équipes techniques Développer et maintenir les traitements analytiques dans un environnement cloud, notamment sur Google Cloud Platform. Utiliser Git pour le versionnement du code et participer aux processus de revue de code via les Merge Requests. Contribuer aux chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour fiabiliser les mises en production. Appliquer les bonnes pratiques de développement, de documentation et de maintenance des projets Data. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Factory, métiers et infrastructure pour garantir la robustesse des solutions. 5. Accompagner les métiers et favoriser l'adoption Assurer l'interface entre les utilisateurs métier et les équipes techniques. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications analytiques et en modèles de données exploitables. Vulgariser les sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes. Accompagner les utilisateurs dans la compréhension et l'appropriation des solutions développées. Prioriser les développements selon leur valeur métier et proposer des solutions pragmatiques, du MVP à l'industrialisation.

Bonjour, Pour le compte de notre client on cherche e Tech Lead Data Product est en charge sur les périmètres de Data Product dont il a la charge : • Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, …) et de la plateforme (logiciel et infrastructure) en conformité avec les standards de l'entreprise (cybersécurité, architecture…) avec les équipes de Gouvernance. • Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs et/ou DevOps, Product Owners…) durant les phases de développement, d'intégration, de déploiement et d'exploitation. • Définir les standards de développement et les bonnes pratiques, valider l'intégration et la conformité des composants tiers, s'assurer de l'application des meilleures pratiques (respect des standards, qualité du code, bonnes pratiques de développement…). Planifier et superviser les sprints de développement. • Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests, participer aux revues de code et aux tests. • Garantir la documentation technique et fonctionnelle, ainsi que la préparation opérationnelle. Assurer la sécurité et la performance des développements de de la plateforme, sa maintenabilité et sa résilience, en soutien au Delivery Lead. • Assurer une veille technologique active, proposer et mettre en œuvre des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais pour l'industrialisation, la conformité, le passage à l'échelle et le déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin de mettre en œuvre le FinOps by design. • Construire et faire évoluer la feuille de route technique, en cohérence avec les priorités métier. • Piloter la mise en place des outils de monitoring applicatif et infrastructure. • Contribuer activement à la résolution d'incidents techniques complexes et accompagner la gestion du changement. • Traduire les besoins des parties prenantes en exigences techniques et inversement. Compétences demandées : AWS: Confirmé GITHUB: Avancé DATABRICKS: Confirmé Microsoft Azure: Confirmé Github Copilot: Avancé DEVOPS: Confirmé

Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data et l'IA, recherche un Tech Lead Big Data / Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe Data au sein de la DSI d'un grand environnement SI. Vous interviendrez sur des enjeux de gestion de l'obsolescence technique, d'optimisation des traitements Big Data et d'accompagnement des équipes Data Engineering, avec pour objectif d'améliorer la performance, la qualité et la pérennité des applications. Vos missions En tant que Tech Lead Big Data, vous serez amené(e) à : Piloter la gestion de l'obsolescence : auditer les versions des composants applicatifs, identifier les risques et planifier les migrations techniques. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement auprès des équipes Data Engineer. Analyser et optimiser les traitements Big Data afin d'améliorer les performances, de maîtriser les coûts et de contribuer aux objectifs FinOps. Intervenir sur les développements de données et accompagner la résolution de bugs complexes. Accompagner les équipes techniques dans leurs choix d'architecture, leurs évolutions technologiques et leurs montées de version. Collaborer avec les équipes Socle et Infrastructure pour organiser et réaliser les migrations des composants. Animer les instances de suivi de l'obsolescence et communiquer les risques, les avancées et les recommandations aux équipes de pilotage. Proposer des orientations techniques et des solutions innovantes pour faire évoluer l'écosystème Data.

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.

📍 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.

MISSIONS PRINCIPALES Recueil & Formalisation des Besoins Animer des ateliers avec les utilisateurs métier opérationnels pour comprendre les besoins décisionnels Traduire des besoins fonctionnels en spécifications BIg Prioriser avec les équipes produit et challenger les demandes quand le besoin est mal défini Analyse & Modélisation de Données Analyser les sources de données disponibles (DWH, Datamart, GCP/BigQuery) Concevoir les modèles de données pour les besoins BI : modèles en étoile, tables de faits et de dimensions, gestion des slowly changing dimensions, tables de dates Préparer et transformer les données via Power Query/M Développement Power BI Développer des rapports et tableaux de bord Power BI avancés : visuels, interactions, navigation, filtres Écrire du DAX avancé : mesures, time intelligence (YTD, comparaisons N-1), CALCULATE avec contextes imbriqués, variables Optimiser les performances des modèles (réduction du volume, mesures optimisées, mode import vs DirectQuery) Publier et gérer dans Power BI Service : workspaces, datasets partagés, Row-Level Security (RLS), gestion des capacités, planification des actualisations Tests, Documentation & Accompagnement Conduire les tests technico-fonctionnels et valider les rapports avec les utilisateurs métier Documenter les réalisations : modèles de données, logique DAX, sources, définitions métier Accompagner et former les utilisateurs dans l'adoption des nouvelles solutions Être force de proposition sur les bonnes pratiques Data et BI de l'équipe Contribution à la Migration GCP Connecter Power BI à BigQuery et adapter les modèles aux spécificités de l'architecture columnar Contribuer à l'intégration des nouvelles sources GCP dans les solutions décisionnelles existantes Participer aux démarches de gouvernance de la donnée (qualité, catalogage, traçabilité, documentation)

Qui sommes-nous ?Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets stratégiques autour de la Finance, de la Data, du Cloud, du DevOps et du développement applicatif, en combinant expertise technique, compréhension métier et qualité du delivery. Votre rôleDans le cadre de projets stratégiques de transformation Data au sein d'un environnement bancaire international, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Lead spécialisé(e) dans les technologies Apache Spark, Scala et Azure Databricks. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'optimisation de plateformes de traitement de données à grande échelle, notamment autour des données de marché et des reportings financiers réglementaires. Votre rôle couvrira l'ensemble du cycle de vie des traitements Data : ingestion, transformation, contrôle qualité, optimisation des performances, industrialisation et mise en production. Vous contribuerez également aux choix d'architecture et à l'accompagnement technique des équipes. Vos missions principales Data Engineering & Traitement de donnéesConcevoir et développer des pipelines de traitement de données avec Apache Spark et Scala. Collecter, transformer et consolider des données issues de sources multiples. Développer des traitements distribués pour des volumes importants de données financières. Mettre en œuvre des contrôles de qualité et de cohérence des données. Automatiser les traitements de rapprochement et les calculs financiers. Garantir la fiabilité et la traçabilité des données produites. Architecture Data Lake & AzureParticiper à la conception et à l'évolution d'architectures Data Lake sur Microsoft Azure. Mettre en œuvre des solutions Delta Lake selon une architecture médaillon Bronze / Silver / Gold. Développer et maintenir des traitements sur Azure Databricks. Contribuer à l'optimisation du stockage et de l'exploitation des données sur Azure Data Lake Storage Gen2. Participer aux projets de modernisation et de migration des plateformes Data. Performance & Optimisation SparkOptimiser les performances des traitements Spark. Analyser les plans d'exécution et améliorer les stratégies de partitionnement. Réduire les temps de traitement grâce à l'optimisation des opérations de shuffle et des agrégations. Participer aux migrations et montées de version des environnements Spark. Identifier les axes d'amélioration de la performance, de la stabilité et de la maintenabilité des pipelines. Données financières & Reporting réglementaireDévelopper des traitements de calcul et d'agrégation de données financières. Contribuer à la production de reportings réglementaires tels que NSFR et COREP. Participer à la fiabilisation des données de marché et des référentiels financiers. Développer des mécanismes de rapprochement entre différentes sources de données. Garantir la qualité et la non-régression des calculs. Industrialisation & DevOpsIndustrialiser les traitements Data à travers des pipelines CI/CD. Automatiser les tests unitaires et d'intégration. Participer au déploiement des applications sur Kubernetes / AKS. Utiliser Helm pour la gestion des déploiements. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de livraison. Expertise technique & AccompagnementParticiper aux choix d'architecture et aux orientations techniques. Accompagner les ingénieurs Data dans leur montée en compétence. Réaliser des revues de code et promouvoir les bonnes pratiques de développement. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts et équipes IT. Animer des ateliers techniques dans le cadre des évolutions et migrations technologiques. Environnement techniqueData Engineering & Big Data Scala Apache Spark Azure Databricks Delta Lake SQL Cloud & Stockage Microsoft Azure Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) Architecture Data Lake Architecture médaillon Bronze / Silver / Gold Bases de données & Restitution ClickHouse OpenSee DevOps & Industrialisation Jenkins GitHub Kubernetes / Azure AKS Helm Oozie CI/CD Développement Java Spring Boot Angular Qualité & Performance Tests unitaires et d'intégration Optimisation Spark Partitionnement et shuffle Monitoring des traitements Qualité et fiabilité des données

Nous recherchons un(e) Pilote SI Data expérimenté F/H pour piloter des projets Data. Ce pilote SI sera sous la responsabilité du manager de l'entité « Plateformes et Socles Data. Détails de la prestation : La société devra fournir les prestations suivantes : 1. Responsabilités confiées : - Garantir la conduite ou la coordination de projets transverses, à forts enjeux ou présentant des risques importants, dans le respect des objectifs en terme de Qualité / Coût / Délais. - Garantir la performance des solutions déployées, leur conformité aux orientations de l'entreprise et aux besoins des commanditaires / utilisateurs. - Garantir le déploiement des projets et solutions, l'implémentation des changements et contribue à leur appropriation par les différents acteurs. - Elaborer, piloter et suivre le planning des projets Data confiés. - Contribuer à l'efficacité permanente des outils / méthodes / processus / organisations, à leur adaptation à la stratégie et aux évolutions de l'entreprise. - Contribuer à l'optimisation et à la diffusion de bonnes pratiques dans la conduite de projets. 2. Détails de la prestation : - Animation des équipes projets - Formalisation des plannings des projets Data et pilotage / suivi de leur avancement - Planification dans ITBM - Suivi des consommés et des restes à faire - Coordination des acteurs MOE - Préparation et présentation dans les instances de la gouvernance projets - Reporting et alertes projets - Expérience dans le management de projets - Expérience dans le monde de l'assurance - Expérience dans le domaine de la Data (une première expérience dans un contexte Cloudera est souhaitée) et le pilotage de projet DATA 3. Responsabilités • Cadrage et pilotage des projets confiés • Coordination des équipes • Mise en œuvre et animation de la gouvernance (COPIL, Comité de suivi …) • Pilotage budgétaire et reporting • Gestion des risques (conformité, sécurité)

FUZYO recherche pour un client bancaire un(e) Ingénieur Support Niveau 3 spécialisé(e) en mobilité Android. Vous rejoindrez l'équipe qui construit, maintient et sécurise la flotte de smartphones et tablettes de plusieurs milliers de collaborateurs. Vos missions Prendre en charge les incidents et demandes complexes que les niveaux 1 et 2 vous transmettent sur les terminaux mobiles et les applications managées. Diagnostiquer et résoudre les problèmes Android : enrôlement, profils, conformité, connectivité (Wi-Fi, VPN, certificats), messagerie. Analyser les causes des incidents récurrents et proposer des solutions durables. Administrer la plateforme MDM/UEM : politiques, profils, déploiement d'applications. Tester les nouvelles versions d'Android, les correctifs de sécurité et les nouveaux modèles de terminaux avant leur déploiement. Faire l'interface technique avec les éditeurs et les constructeurs. Rédiger les procédures et la base de connaissances, et faire monter en compétences les équipes N1/N2. Compétences indispensables Android Enterprise (work profile, fully managed, COPE, zero-touch) Au moins une solution MDM/UEM en production : Workspace ONE, Intune, Ivanti/MobileIron, SOTI… Samsung Knox / Knox Mobile Enrollment (KME) Expérience confirmée de support N3 ou d'expertise, gestion des incidents et des problèmes (ITIL) ServiceNow ou un outil ITSM équivalent Appréciées Écosystème Apple (iOS, Apple Business Manager) Mobile Threat Defense, PKI/certificats, VPN per-app Scripting (PowerShell, Python) Expérience dans un environnement bancaire, d'assurance ou grand compte réglementé

Pour l'un de nos clients, un grand groupe du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour rejoindre son service OCR à Nanterre. L'équipe conçoit, industrialise et exploite des solutions de lecture automatique de documents et d'IA générative (LLM, RAG, services conversationnels) pour les directions métiers. Elle opère sept applications (six API et un moteur de recherche) déployées sur OpenShift. Le consultant intervient sur toute la chaîne, du build au run. Il participe aux ateliers avec les métiers, cadre les besoins, développe les API Flask et les pipelines de traitement documentaire (ingestion, OCR, extraction, restitution), conçoit les architectures LLM et RAG (chunking, embeddings, recherche vectorielle et hybride), versionne les prompts et évalue la qualité des réponses avec les métiers. Il industrialise les POC pour les passer en production. Côté run, il automatise les déploiements (GitLab CI/CD, Docker, Terraform), assure le maintien en condition opérationnelle et le support N1/N2, et suit la supervision, les logs, les certificats et la consommation de tokens. Méthode agile (SAFe), documentation sur Confluence et GitLab. COMPÉTENCES EXIGÉES : Python (Expert), OCR (Expert), LLM (Confirmé), RAG (Confirmé).

Pour un grand acteur de l'industrie automobile, nous recherchons un(e) Lead Data Orchestration Engineer Senior, expert(e) Apache Airflow et AWS MWAA, pour piloter l'optimisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à grande échelle. 🎯 Objectif de la mission Faire évoluer une plateforme d'orchestration Data critique afin d'améliorer sa scalabilité, sa résilience, son observabilité et ses coûts d'exploitation, tout en étudiant une éventuelle migration vers une architecture cible plus adaptée. 🚀 Vos missions ✔️ Auditer, optimiser et faire évoluer l'architecture Apache Airflow / AWS MWAA ✔️ Améliorer les performances et la scalabilité d'une plateforme de plus de 200 DAGs en production ✔️ Optimiser les mécanismes d'exécution : Scheduler, Executors, Pools, Triggers, Deferrable Operators ✔️ Faire évoluer les DAG Factories dynamiques et les mécanismes de génération automatisée des DAGs ✔️ Renforcer la résilience des flux : Retry Strategies, Dead Letter Queues, Circuit Breakers, isolation des traitements ✔️ Mettre en place une observabilité de bout en bout : monitoring, métriques, dashboards et alerting ✔️ Sécuriser les environnements : gestion des secrets, IAM et bonnes pratiques AWS ✔️ Étudier les alternatives à AWS MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ✔️ Définir une architecture cible et piloter une éventuelle migration d'orchestrateur ✔️ Optimiser les coûts d'exploitation et réduire les délais de résolution des incidents ✔️ Définir les standards techniques : Code Reviews, Design Patterns, conventions de développement ✔️ Accompagner les équipes Dev & Ops dans leur montée en compétences et leur autonomie

Au sein de la gouvernance des données du groupe, vous contribuez à un programme ambitieux visant à valoriser la donnée et à maximiser son impact sur nos solutions. En tant que Senior Functional Data Architect, vous garantissez l'application des meilleures pratiques d'architecture fonctionnelle des données pour les cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management (MDM). Votre périmètre se concentre particulièrement sur les données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures...). Vous travaillez en étroite collaboration avec des communautés variées (experts métier, architectes techniques, data engineers/développeurs, data scientists) et veillez à la structuration optimale des plateformes de données avec une vision à moyen/long terme. Objectifs et livrablesOntologie et modélisation d'entreprise : Comprendre les processus métier de haut niveau et l'architecture de données du système d'information à travers les différentes BUs (ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT/métier, plateformes BI/IA). Enrichir l'ontologie d'entreprise et le modèle de données global. Cartographier les actifs existants sur les plateformes de données pour prioriser leur standardisation. Besoins structurels et self-service : Identifier les besoins structurels des bases de données pour offrir des capacités d'auto-service grâce à une agrégation/consolidation cohérente, la normalisation/dénormalisation, la rationalisation et la gestion de la qualité des données. Positionnement MDM : Définir le positionnement des flux MDM dans le SI à travers les domaines fonctionnels et BUs pour soutenir les processus métier avec le niveau de qualité requis. Modélisation et documentation des jeux de données : Modéliser des datasets standardisés et réutilisables (diffusés via le Data Marketplace). Documenter les processus métier clés producteurs et consommateurs de données en BPMN. Gérer les métadonnées (couverture, fraîcheur). Gouvernance et conformité : Appliquer la politique d'architecture de données du groupe. Veiller au respect de la gestion des risques (classification de la donnée, confidentialité, RGPD/conformité, gestion des accès et rétention). Qualité des données : Guider les experts métier et les équipes IT sur le déploiement des contrôles de qualité des données. Certification et IA : Évaluer et certifier la conformité des jeux de données logiques. Utiliser l'IA de façon optimale pour accélérer la livraison et gagner en efficacité.

Contexte Poste de chef de projet IT confirmé, en charge de piloter la transformation digitale des processus de planification et d'assurer la performance d'un portefeuille applicatif. Interface entre les équipes métiers, IT, Data et partenaires externes, avec un double enjeu : moderniser les outils et garantir la cohérence globale du système d'information. Activités principales · Pilotage de projets : cadrage, déploiement et conduite de projets de transformation Planning, de l'appel d'offres au suivi des chantiers. · Gestion applicative : supervision d'un portefeuille d'environ huit applications en Build/Run, maintenance, évolutions et qualité de service. · Product Ownership : gestion de la roadmap, du backlog, des arbitrages et des développements d'une solution métier. · Coordination SI / Data : cohérence des flux, interfaces, référentiels et anticipation des dépendances avec les autres programmes. · Pilotage des partenaires : gestion des budgets, contrats, prestataires, risques et engagements. · Accompagnement du changement : animation des instances, coordination des parties prenantes et adoption des nouvelles solutions.

Dans le cadre d'un programme international de transformation Finance et ERP, notre client recherche un Lead Regional Key User spécialisé Procure-to-Pay (P2P). Vous interviendrez sur l'harmonisation des processus fournisseurs, la transformation des outils et l'accompagnement des utilisateurs métiers. Vos missions - Représenter les utilisateurs métiers sur les processus P2P. - Participer à la transformation des processus de traitement des factures fournisseurs. - Accompagner la définition des circuits de validation et des règles de codification. - Contribuer aux ateliers de conception fonctionnelle. - Identifier les écarts entre les processus existants et les processus cibles. - Participer aux campagnes de tests et au suivi des anomalies. - Coordonner les échanges entre les équipes Finance, les utilisateurs et les équipes projet. - Accompagner le déploiement des nouveaux outils. - Participer à la formation et à l'assistance des utilisateurs. Environnement fonctionnel & technique Finance / Procure-to-Pay - Comptabilité fournisseurs - Traitement des factures - Workflows d'approbation - Codification comptable - Référentiels fournisseurs - Harmonisation des processus P2P ERP & solutions - Medius - OnBase - JD Edwards (JDE) - SAP - Oracle Gestion de projet - Transformation Finance / ERP - Tests fonctionnels / UAT - Gestion des anomalies - Conduite du changement - Coordination internationale

Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition