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Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Architecte technique Data Sa mission consistera à : - Accompagner les équipes Data en expertise sur les solutions et architectures actuelles autour des deux grandes plates-forme DATA que sont Teradata et Cloudera CDP (HDFS, Hive, Spark, Hbase,...). - Participer aux reflexions et aux études sur les trajectoires DATA (dont la trajectoire post SAS). - Apporter une expertise sur les architectures de traitement des données en temps réel (KAFKA) ainsi que leur exposition en mode API. - Accompagner la modérnisation technologique sur des solutions innovantes de type Data LakeHouse “On premise” (Storage MINIO, Compute KUB, Processisng SPARK et TRINO, Services JUPYTER) et “Cloud/GCP” (Big Query etc)

Expert BigData Aix en Provence ASAP Maitrise Cloudera, Kubernetes et devOps Mise en place d'outils IA/Data pour les équipes à fortes valeurs ajoutées tout en gardant les nombres au stricte minimum. Mise en place et gestion des pipelines CI/CD en mode GitOps Utilisation des systèmes de monitoring et d'alerting (ex. Victoria Metrics, Grafana). Collaboration étroite avec les équipes de développement et d'opérations. Analyse et optimisation des performances des applications et infrastructures. Rédaction de documentation technique et guides de procédures. Gestion des incidents et mise en œuvre de solutions préventives.

Contexte de la mission : Au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un grand groupe du secteur financier, vous intégrerez une équipe en charge du pilotage des risques structurels et du reporting financier . L’objectif de la mission est de maintenir et faire évoluer une plateforme technique basée sur la technologie ClickHouse® , en garantissant sa stabilité, ses performances et sa sécurité . Missions principales : La prestation consiste à contribuer aux activités suivantes : Surveillance et monitoring de l’infrastructure ; diagnostic des incidents et anomalies Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme (composants, performances, dette technique, montées de version) Rédaction et exécution de scripts de maintenance de l’infrastructure (équilibrage des disques, tuning système, automatisation) Application des exigences de sécurité et des procédures internes (remédiation des vulnérabilités, patching, CI/CD) Définition, estimation et planification des activités techniques Rédaction de spécifications et documentation techniques Support et accompagnement des équipes internes dans la gestion quotidienne de la plateforme

En tant que Data Analyst, vous connectez les processus métiers aux besoins data. Vous contribuez également à la stratégie Master Data et transactionnelle en analysant les processus et en garantissant l’intégration des données. Votre rôle Analyse métier et conception de Data Use Cases Animer des groupes de travail pour accompagner les équipes métier dans la création des Service Blueprints, l’identification des principaux Data Use Cases et la compréhension des dépendances Consolider le Data Use Case à partir du processus métier, en l’alignant avec les équipes projets, et le gérer dans l’outil de Data Governance Réaliser l’analyse des écarts afin d’identifier les systèmes IT impactés et sécuriser la bonne définition des fonctionnalités nécessaires Gouvernance des données et structuration Définir, en collaboration avec le Data Steward, les règles de gestion et le cycle de vie des données transactionnelles et référentielles Accompagner le Data Steward dans l’intégration des données référentielles au sein du Master Data Management System Contribuer à la mise à jour du Data Catalog en fournissant des définitions de données claires Intégration, qualité et déploiement des données Accompagner les Business Units dans la mise en place des flux de données transactionnelles et dans l’utilisation des données référentielles via les Data Use Cases Participer aux tests d’intégration, systèmes et de recette; gérer la stratégie de migration, de bascule et les chargements de données Analyser les données existantes dans les systèmes BI et DataHub pour valider la cohérence des solutions et proposer des améliorations proactives de la qualité des données

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Quality Tale of Data (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine d'Energie. Description 📍 Contexte de la mission Au sein de l'équipe Data Achat, cette mission s'inscrit dans la continuité des travaux d'analyse et de mise en qualité des données achats initiés précédemment. L'objectif est d'accélérer et d'industrialiser les processus de qualité de données (Data Quality) via l'outil Tale of Data , en vue de l'année 2026. 🎯 Objectifs Principaux Le consultant devra assurer le nettoyage, la fiabilisation et l'industrialisation des données provenant de sources multiples, tout en participant à la structuration de la future Data Plateforme. 💼 Responsabilités & Missions 1. Data Quality Management & Tale of Data (Cœur de mission) Administration de Tale of Data : Tous les flux transitent par cet outil. Une maîtrise (ou une très forte capacité d'adaptation immédiate) est impérative car le consultant devra être autonome rapidement. Configuration et Nettoyage : Paramétrer l'outil pour identifier les anomalies (doublons, erreurs, manquants) sur les données Fournisseurs, Contrats, Données Clients (tables SAP), Marketing, etc. Industrialisation : Faire face à la demande croissante en automatisant les contrôles qualité et les redressements de données. 2. Gestion Multi-Sources & Analyse Consolidation des données : Travailler sur des environnements hétérogènes : SAP MM , Business Central, et outils non-ERP (appels d'offres, qualifications). Rapprochement : Croiser les données entre les différents outils pour produire des référentiels fiables. Investigation : Aller chercher l'information à la source, évaluer la donnée et comprendre sa structure (ne pas "tâtonner"). 3. Pilotage & Projets Transverses (Data Gouv) KPIs : Spécifier et produire les indicateurs de suivi de la qualité des données par périmètre. Data Platform : Monter en compétences sur la structure des données pour accompagner le lancement de la nouvelle Data Plateforme Achats et le projet global de Data Gouvernance. Collaboration : Identifier les nouveaux cas d'usage avec les Business Process Owners (BPO) et les Data Domain Owners.

Le consultant interviendra pour : Accompagner le Group Data CISO dans l’évolution de la stratégie Data Security. Être l’interlocuteur privilégié du GDPO , des équipes Data, IT, sécurité et métiers. Préparer et organiser les Group Data Steering Committee et Group DataSec Steering Committee . Renforcer le contrôle, la gouvernance et l’usage sécurisé de la donnée, notamment en environnements hors production . Définir une stratégie permettant de sécuriser, anonymiser et mettre à disposition des données sensibles cohérentes pour les tests, analyses et usages Data. Missions : Interaction & coordination Définition & déploiement des exigences cyber liées à la Data Gouvernance & pilotage Data Security Gestion de la sécurité des environnements hors production

La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Expertise DATAIKU DSS avec certifications : • Core Designer • Advanced Designer • ML Practitioner • MLOps Practitioner • Developer • Generative AI Practitioner

Les livrables sont Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Objectif global : Administrer et maintenir les plateformes de conteneurisation (Docker, Kubernetes, Openshift), en assurant la performance, la sécurité et l’automatisation des environnements. Description détaillée de la mission : La mission se déroule au sein de l'équipe Infrastructure CaaS. L’objectif est la prise en charge des plateformes d’orchestration de conteneurs pour les projets Cloud et les initiatives de transformation IT. L’équipe travaille en mode Agile, favorisant l’automatisation et l’amélioration continue des services. Tâches principales : Déployer, configurer et maintenir les plateformes Docker, Kubernetes et Openshift pour assurer l’isolation et la performance des applications. Rédiger et maintenir les playbooks Ansible pour automatiser déploiements et configurations. Collaborer avec les équipes ADM, APS et les partenaires métiers pour tous les sujets liés aux conteneurs. Mettre en place les politiques de sécurité, gérer les vulnérabilités et contrôler l’accès aux conteneurs selon les normes en vigueur. Assurer la maintenance préventive et curative des systèmes conteneurisés, suivi des incidents et disponibilité des services. Suivre les avancées technologiques en matière de conteneurs, stockage et sécurité pour proposer des solutions innovantes. Respecter la gouvernance CIB et ITO et coordonner avec les partenaires mondiaux pour garantir l’alignement sur l’architecture et les principes IT. Compétences techniques : Docker – Expert Kubernetes – Confirmé / Expert Openshift – Confirmé / Expert Linux / Systèmes – Confirmé Automatisation (Ansible, scripts) – Confirmé Sécurité des conteneurs – Confirmé Compétences linguistiques : Anglais professionnel (Impératif)

Contexte du poste: Dans le cadre du développement de sa plateforme Data & Analytics, l'entreprise recherche un Développeur Spark/Scala expérimenté pour rejoindre une équipe agile en pleine croissance. Vous interviendrez sur des projets stratégiques de traitement de données massives et d’industrialisation de pipelines analytiques dans un environnement Cloud et DevOps. Missions principales: Conception et développement de pipelines Big Data avec Spark & Scala Traitement de données batch et temps réel Optimisation de performances et tuning Spark Implémentation de scripts d’industrialisation et automatisation via CI/CD Participation aux cérémonies Agile et collaboration avec les Data Engineers et Architectes Contribution à la mise en production et au MCO des solutions développées Environnement technique: Langages & Frameworks Scala & Spark (obligatoire) Python (confirmé) Java (optionnel, un plus) CI/CD & Automatisation Jenkins (maîtrise impérative) XLR / XLD (XL Release & XL Deploy) Git, Maven Data & Cloud (bonus) Kafka, Hadoop, HDFS Cloud GCP ou Azure (apprécié)

Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un Ingénieur Data , Expert ELK pour: accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données L’objectif est de passer d’une logique très outillée/infrastructure à une approche orientée usages data & métiers . Refonte complète de l’offre logs existante (tous types de logs : applicatifs, systèmes, réseau, sécurité) Forte volumétrie et enjeux de standardisation, qualité et exploitabilité de la donnée Missions Concevoir et mettre en œuvre les chaînes de collecte et d’ingestion des logs Implémenter et industrialiser les cas d’usage observabilité pour les équipes opérationnelles Accompagner les équipes métiers et techniques dans l’exploitation des logs Développer des dashboards et visualisations avancées (Kibana, évolution possible vers Grafana) Intervenir sur l’ensemble du cycle data : collecte → transformation → stockage → restitution Participer à l’évolution de l’offre groupe et à la structuration des bonnes pratiques Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source)

Localisation : Maisons-Alfort (94) Rythme : 2 jours sur site (lundi & jeudi) / 3 jours télétravail Expérience : +8 ans Démarrage : ASAP Mission longue Expérience en banque obligatoire. Python / Spark / Entrepôts de données / Data Warehouse 1. Description du poste Dans un contexte de transformation globale du SI et d'accélération autour des technologies Data & Cloud, nous recherchons un Data Engineer senior expert en Python , PySpark , traitement de données Spark et parfaitement à l’aise avec l’écosystème AWS . Le rôle implique une forte dimension d’ingénierie logicielle : développement Python , tests unitaires (pytest), participation aux tests fonctionnels automatisés, mise en place de code modulaire , robuste et industrialisé. Au quotidien, le Data Engineer devra concevoir et développer des jobs de traitement de données (notamment via AWS Glue), maîtriser l’ensemble de la stack AWS Data (S3, Athena, Secret Manager…), intervenir ponctuellement sur des instances EC2, et collaborer étroitement avec le Tech Lead afin de respecter les design patterns applicatifs et les standards d'architecture. L’objectif majeur de la mission est de modulariser et architecturer les process Data pour construire des solutions évolutives, intégrées et orientées métier. Le poste nécessite une posture proactive, autonome, dynamique, ainsi qu’un excellent relationnel avec les PM et les équipes métiers, dans un environnement Agile SAFe .

Nous recherchons un Expert Cybersécurité spécialisé GenAI afin d’accompagner une direction sécurité sur les sujets IA, Cloud et protection des données. Assurer la cybersécurité des projets et plateformes GenAI Définir les règles de sécurité autour des technologies : Microsoft 365, Azure, Copilot, Power Platform, Azure ML Produire les dossiers de sécurité : risques, contre-mesures, blueprints, recommandations Accompagner les équipes projets et centres de compétences (architecture, normes, standards) Réaliser des revues de sécurité du code et des livrables techniques Définir des KPI de gouvernance AI et des tableaux de pilotage des risques

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : qvrd0gwo33

Dans le cadre de la modernisation de l'entrepôt de données de notre client , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour accompagner la migration vers Microsoft Azure et l’adoption de Microsoft Fabric et Power BI . Mission : Concevoir et développer des flux ETL dans Microsoft Fabric (Dataflows Gen2, Pipelines, Notebooks PySpark). Modéliser les données pour le BI selon Kimball / Snowflake (tables de faits, dimensions, agrégats). Assurer la qualité, fiabilité et performance des flux de données et mettre en place le monitoring. Automatiser les déploiements via CI/CD (Azure DevOps ou GitHub). Collaborer avec l’équipe ICT pour assurer la cohérence et la gouvernance des systèmes.