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En tant qu' Ingénieur d'Affaires Data & IA secteur Luxe H/F vous aurez la charge de : • Créer et développer de nouvelles relations d'affaires avec des clients potentiels et des partenaires stratégiques du Luxe • Identifier et explorer de nouvelles opportunités de marché pour nos produits et services • Travailler en étroite collaboration avec nos équipes internes pour élaborer des solutions sur mesure pour nos clients du secteur du Luxe • Prévoir les tendances du marché du Luxe et anticiper les besoins des clients pour façonner notre stratégie de croissance • Représenter JEMS lors d'événements, de conférences et de réunions pour élargir notre réseau et renforcer notre présence sur le marché • Garder un œil sur la concurrence et élaborer des stratégies pour rester en tête Avantages à travailler chez JEMS : • Un accompagnement personnalisé pour développer votre carrière • L'opportunité de travailler dans un environnement dynamique et stimulant • Une culture d'entreprise qui encourage la créativité, l'innovation et la croissance personnelle • Un package de rémunération compétitif avec des avantages exceptionnels • Un soutien continu pour développer vos compétences et avancer dans votre carrière • Des séminaires d'intégration inoubliables Pour Postuler Si vous êtes prêt(e) à relever le défi et à devenir un acteur clé de notre équipe en tant qu'Ingénieur d'Affaires chez JEMS, envoyez nous votre CV accompagné d'une lettre de motivation convaincante qui montre pourquoi vous êtes la personne idéale pour ce poste. Montrez nous votre passion, votre détermination et votre vision pour l'avenir. Diversité Le Groupe JEMS porte fièrement sa valeur "Diversité" en se mobilisant pour l'inclusion et l'égalité des chances et en luttant contre toutes formes de discrimination. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. Chez JEMS, nous croyons que les meilleurs candidats sont ceux qui partagent notre passion pour l'innovation et notre engagement envers l'excellence. Rejoignez notre équipe et soyez prêt à changer le jeu ! Référence de l'offre : q6cu2z24va

Teksystems recherche pour l’un de ses clients grands comptes un Architecte Data AWS / Snowflake (H/F) pour construire, structurer et sécuriser la plateforme data du client basée sur Snowflake et AWS , et accompagner les équipes pour garantir une plateforme performante, scalable et prête à accueillir des fonctionnalités IA . Ce rôle est structurant, durable , et s’inscrit au cœur de la transformation data. Vos missions : 1. Définir et faire évoluer l’architecture de la plateforme Architecture cible Snowflake/AWS Patterns d’ingestion (batch, CDC, near real-time) Modélisation (Data Vault, modèles analytiques) Exposition (BI, APIs, data apps) 2. Industrialiser le delivery data Standards CI/CD (dbt, ingestion, artefacts ML) Automatisation des déploiements Intégration Git / pipelines / qualité Réduction du time-to-market 3. Mettre en place une observabilité complète Suivi fraîcheur, volumétrie, succès/échec des pipelines Tests & qualité de données Performance Snowflake (temps, coûts, consommation) Dashboards RUN, alertes, SLAs 4. Sécuriser la plateforme RBAC, rôles Snowflake, data masking, row-level security RGPD, auditabilité, traçabilité Catalogage, lineage, ownership 5. Accompagner les équipes Support aux devs, pair programming, arbitrages techniques Challenge des choix existants Coordination avec infra / cloud / sécurité 6. Préparer et soutenir le RUN Normes de reprise, diagnostic, alerting Réduction de la dette technique Support N2/N3 Conception orientée exploitabilité

Dans le cadre de l’implémentation d’une solution d’Integrated Business Planning (IBP), nous recherchons un IT Data & Integration Manager afin de piloter le stream Data & Intégration au sein d’un programme de transformation à forte dimension métier. Le consultant interviendra dans un contexte complexe impliquant plusieurs systèmes (ERP, outils de planification, plateformes data) et une solution IBP cible, avec un rôle clé dans la définition, la coordination et la mise en œuvre des flux de données. Il sera responsable de la stratégie de data sourcing, des choix d’ingestion, de l’alignement entre besoins fonctionnels et contraintes techniques, ainsi que de la qualité et de la robustesse des intégrations. Le rôle combine pilotage transverse et implication opérationnelle, avec une responsabilité directe sur la production des spécifications fonctionnelles (API, flux fichiers) et la supervision des équipes data et intégration.

Cloud Automation & Data Engineering Contexte général Pour le compte d’un grand groupe industriel international nous recherchons un profil Cloud Automation & Data Engineer afin d’intervenir sur des environnements cloud AWS à forte composante automatisation, DevSecOps et data platforms . La mission s’inscrit dans un contexte de modernisation des plateformes cloud et data , avec des exigences élevées en matière de sécurité, gouvernance et industrialisation . Objectifs de la mission Automatiser et fiabiliser les infrastructures cloud et les services data Industrialiser les déploiements applicatifs et data via des pratiques DevSecOps Concevoir et maintenir des plateformes cloud et data scalables, sécurisées et conformes Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques cloud & data engineering Responsabilités principales 1. Automatisation des infrastructures cloud Conception et mise en œuvre d’infrastructures cloud as code (Terraform) Automatisation du provisioning et du cycle de vie des ressources cloud AWS Optimisation des environnements cloud (scalabilité, disponibilité, performance) Automatisation des services data AWS (S3, Glue, Kinesis, etc.) Industrialisation et supervision des pipelines data 2. DevSecOps & CI/CD Mise en place et amélioration de pipelines CI/CD Intégration des contrôles de sécurité dans les chaînes de déploiement Automatisation des tests, validations de données, contrôles de qualité et schémas Utilisation d’outils type GitLab, GitHub, Jenkins 3. Platform Engineering & Data Platforms Conception de plateformes applicatives cloud (microservices, serverless, conteneurs) Contribution à des frameworks et outils internes de platform engineering Conception et maintien de composants data : data lake, ingestion, événements Mise en œuvre d’architectures orientées événements et données (Lambda, Kinesis, etc.) 4. Sécurité & conformité cloud/data Implémentation des mécanismes de sécurité (IAM, KMS, chiffrement, contrôle d’accès) Application des politiques de gouvernance et conformité cloud Gestion de la gouvernance data : catalogage, classification, traçabilité, accès Mise en place de politiques de rétention, audit et monitoring des données sensibles 5. Collaboration & expertise Travail en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (DevOps, architectes, sécurité, data) Partage de bonnes pratiques et accompagnement technique Veille technologique et recommandations sur les évolutions cloud & data Formation et mentoring sur les services data AWS et les modèles d’automatisation Compétences attendues Techniques Expertise AWS (infrastructure et services data) Infrastructure as Code : Terraform DevSecOps & CI/CD Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes) Architectures serverless et microservices Scripting et développement : Python, Bash, SQL Data engineering : ETL/ELT, data modeling, data lifecycle Gouvernance et qualité de la donnée Connaissance de Snowflake appréciée Transverses Bonne capacité d’analyse et de résolution de problèmes Autonomie et sens de l’industrialisation Bon relationnel et capacité à travailler en environnement complexe Approche pragmatique entre contraintes opérationnelles et ambitions techniques

Dans le cadre du programme AML Monitoring , nous recherchons un(e) Business Analyst orienté Data pour accompagner les initiatives d’amélioration de la couverture des risques AML sur plusieurs lignes métier. 🎯 Enjeux : amélioration de la résolution d’entités et de la qualité / enrichissement des données au sein de la chaîne AML. 🚀 Missions Définition des Business Requirements et rédaction des spécifications fonctionnelles Définition et exécution de la stratégie de tests Coordination avec les équipes de développement Reporting d’avancement, gestion des risques et des incidents 📊 Sur les initiatives Data : Intégration des solutions de Entity Resolution dans la chaîne AML Mise en place du référentiel d’entités et suivi de la qualité des données Définition et implémentation de contrôles automatiques Analyse des incidents et rédaction de Production Incident Reports

Description du besoin : Data Engineer – Plateforme Data AWS / Snowflake Client : Grand Groupe Industriel International Localisation : Magny-les-Hameaux (78) + déplacements ponctuels Malakoff (92) Télétravail partiel : 2 jours / semaine Démarrage idéal : ASAP Information de type C3 - Contexte industriel ? Contexte Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Data, un grand groupe industriel souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior spécialisé en orchestration de pipelines de données, avec une expertise forte sur Apache Airflow. Le client dispose d’un écosystème data déjà en place (AWS / Data Lake / Snowflake) et cherche à améliorer la fiabilité, la scalabilité et l’industrialisation des traitements. L’objectif est d’intégrer un profil capable de concevoir et structurer les workflows data, et non simplement d’utiliser Airflow pour exécuter des jobs existants. ? Objectif de la mission Le client recherche un Data Engineer senior avec une expertise avancée sur Airflow, capable de : -concevoir et développer des DAGs complexes -structurer l’enchaînement des traitements de données -gérer les dépendances entre pipelines -implémenter des stratégies de gestion des erreurs, retry et reprise -optimiser l’orchestration et la planification des workflows Le consultant interviendra sur la fiabilisation et l’industrialisation des pipelines data, avec une forte autonomie dans la conception des solutions. ? Prestations attendues ? Orchestration & Airflow (cœur de mission) Conception et développement de DAGs Airflow complexes Structuration des workflows data et gestion des dépendances Mise en place de stratégies de retry, reprise et gestion des erreurs Optimisation du scheduling et des performances des pipelines Industrialisation des workflows ? Data Engineering & intégration Intégration et orchestration de pipelines batch et temps réel Collaboration avec les équipes Data (Data Engineers / Data Scientists) Contribution à l’architecture globale des pipelines ? Cloud & environnement technique Intégration dans un environnement AWS Data Lake Interaction avec les services data (stockage, compute, etc.) Automatisation et bonnes pratiques de développement ? Environnement technique Airflow (expertise avancée requise) Python AWS (S3, Glue, etc.) Data Lake / Snowflake CI/CD / Terraform (apprécié) ? Profil recherché ? Expérience 5+ ans en Data Engineering Expérience significative sur Airflow en production Expérience sur des environnements data complexes ? Compétences indispensables Airflow avancé (design de DAGs, orchestration complexe) Python Conception de pipelines data Gestion des dépendances et workflows ? Compétences appréciées AWS / Data Lake Terraform / CI/CD Snowflake ? Points clés (critères éliminatoires) Profil ayant utilisé Airflow uniquement comme outil de déclenchement ? Absence d’expérience en conception de DAGs ? Pas de maîtrise de la logique d’orchestration ? ? Profil idéal Un profil capable de penser et concevoir une orchestration complète de pipelines data, avec une vraie maîtrise des mécaniques internes d’Airflow, et une capacité à intervenir en autonomie sur des environnements existants.naires Communication claire et structurée

Missions principales: Déploiement et automatisation Concevoir, mettre en place et faire évoluer les outils de déploiement continu (CI/CD) pour les applications et traitements de données. Automatiser les processus d’intégration, de livraison et de déploiement des solutions analytiques. Maintenir les pipelines CI/CD et garantir leur fiabilité. Gestion de l’infrastructure Administrer et faire évoluer les infrastructures Linux supportant les plateformes analytiques. Maintenir les composants middleware, bases de données et outils techniques . Anticiper et gérer les problématiques liées à l’obsolescence, la sécurité et les évolutions fonctionnelles . Collaboration avec le SI Collaborer avec les différents acteurs du système d’information : Développeurs Architectes Équipes sécurité Équipes d’exploitation S’assurer de la conformité des solutions avec les standards et l’architecture de l’entreprise . Documentation et bonnes pratiques Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle . Formaliser les procédures liées aux déploiements et à l’exploitation. Travail d’équipe Participer aux cérémonies agiles et aux activités de l’équipe . Contribuer à l’amélioration continue des pratiques DevOps. Activités secondaires Étudier les évolutions de la plateforme data dans le cadre de la transformation du SI DATA (Cloud / On-Premise). Participer à la définition des solutions permettant d’assurer la continuité des activités analytiques dans un nouveau contexte DSI . Accompagner les équipes data dans l’adaptation aux nouveaux environnements technologiques.

💼 À propos de l’entreprise Créée en 2008, Technology & Strategy est une société de conseil franco-allemande qui accompagne ses clients sur des projets d’engineering, de digital et de consulting. Avec plus de 3 500 collaborateurs , répartis dans 27 agences et plus de 10 pays , nous évoluons dans un environnement international 🌍 Ce qui fait notre force : Une expertise technique reconnue Des valeurs fortes : Respect, Partage, Initiative, Excellence Une vraie diversité avec plus de 45 nationalités Des équipes engagées, communicantes et solidaires Un accompagnement clair pour faire évoluer votre parcours Un environnement de travail certifié #HappyAtWork Des projets innovants, concrets et à impact 💼 À propos du poste – Data Engineer (H/F) – Strasbourg Dans le cadre de nouveaux projets data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre notre équipe strasbourgeoise et intervenir sur des projets dans le domaine bancaire . Vous évoluerez dans un contexte orienté data décisionnelle / BI , avec des enjeux forts autour de l’intégration, de la structuration et de la valorisation des données. 🛠️ Vos missions Concevoir, développer et maintenir des flux d’intégration de données ( ETL / ELT ) Intervenir sur des outils d’intégration, idéalement Semarchy xDI (ex-Stambia) Participer à la modélisation des systèmes décisionnels Travailler sur les bases de données et rédiger des requêtes SQL performantes Contribuer à l’alimentation et à l’exploitation des outils de Business Intelligence Collaborer étroitement avec les équipes data, BI et métiers Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données 🚀

Le scope fonctionnel du projet "360 Client" est bien cadré et consiste à mettre en place une "plateforme" qui consommera des données issues de systèmes métiers, et utilisera des services IA tels que la qualification des demandes et l'aide à la réponse. Le Chef de projet que nous recherchons aura plusieurs rôles : piloter le projet et coordonner les directions / services impliqués réaliser les ateliers et produire les livrables tels que spécifications et US, cahiers de tests et recette, accompagner les métiers dans l'appropriation accompagner le passage du projet vers les équipes RUN Les dimensions que le Chef de projet aura en charge sont : le projet d'intégration de la plateforme, qui est cadré et où il faut aller dans les détails le chantier data qui doit mettre à disposition les données qui seront consommées par la pf. Un CRM, un MDM Client et des API existent, mais il faudra cadrer, spécifier, piloter etc le reste à faire sur le chantier DATA et pour les futurs services IA

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Contexte de la mission Cette équipe est responsable de la conception, du déploiement et de la maintenance d'une plateforme data cloud utilisée à l’échelle du groupe. Cette plateforme doit répondre à des enjeux majeurs tels que : la scalabilité la gouvernance la sécurité la performance Actuellement, l’environnement est principalement orienté vers Azure, avec une interopérabilité multi-cloud envisageable. Objectifs et livrables Infrastructure & Cloud (Azure) Développement et maintenance d’infrastructures en utilisant Terraform, Bicep et ARM Déploiement et gestion des ressources Azure : Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) Azure Storage (Blob) Azure Virtual Network, NSG, Private Endpoints Gestion des environnements cloud (DEV, TEST, PROD) Data Platform Administration et exploitation d’un Data Lake Azure Gestion des accès, de la gouvernance et de la sécurité des données : Azure AD / RBAC Politiques / Purview pour la gouvernance data Optimisation des performances et des coûts CI/CD & Automatisation Conception et maintenance de pipelines CI/CD avec Azure DevOps et GitHub Actions Automatisation des déploiements (infrastructure, données et services) Développement & APIs Création de microservices en Python Développement de REST APIs et architectures événementielles Intégration avec les services Azure tels que Functions et Event Hub Containers & Orchestration Déploiement de services containerisés via : Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Container Apps / Azure Container Instances Monitoring & Fiabilité Mise en place de solutions de supervision telles que Azure Monitor, Log Analytics et Application Insights Suivi de la performance et de la disponibilité des services Collaboration Rédaction de documentation technique Interaction avec les équipes data, développement et métier Participation aux cérémonies Agile

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Expert Data Cloud pour accompagner nos clients grands comptes. Vous interviendrez sur des projets de migration et d'exploitation de plateformes data vers le cloud, dans des contextes on-premise en cours de transformation, avec de fortes exigences en matière de sécurité et de conformité. Responsabilités Concevoir et déployer des architectures data sur le cloud Accompagner la migration des workloads data vers le cloud Optimiser les coûts et les performances des environnements cloud Assurer la sécurité et la conformité des données dans le cloud (RGPD, ISO 27001) Collaborer avec les équipes infrastructure, sécurité et data

Mission basée à Lyon avec une présence sur site requise trois jours par semaine, ce rôle de Data Engineer Principal s’inscrit dans un contexte exigeant mêlant data engineering et machine learning. Démarrage ASAP pour une mission courant jusqu’au 31 décembre 2026. Au sein des équipes produit, le consultant interviendra sur la conception, la construction et la maintenance du data layer ainsi que des plateformes de données. Il sera responsable de la mise en œuvre d’architectures robustes permettant le traitement et l’analyse de volumes de données importants, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Le poste implique également la gestion des flux de données et des interfaces associées, avec la création et l’intégration de structures optimisées pour l’exploitation analytique. Une attention particulière sera portée à l’industrialisation et au déploiement d’algorithmes performants, dans une logique d’optimisation continue. Le profil recherché justifie d’au moins 7 ans d’expérience, avec une expertise confirmée en data engineering, architecture data, data management et environnements data lake, ainsi qu’une bonne maîtrise des problématiques machine learning.