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Nous recherchez pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne Profil recherché : x Qui sommes-nous : INGENIANCE est une ESN spécialisée en finance de marché, banque et assurance depuis plus de 18 ans. Nous accompagnons les grands acteurs bancaires et assurantiels français sur leurs projets les plus critiques, avec une expertise reconnue en Craft Development, Big Data, Cloud/DevOps et Agilité. Rejoindre Ingéniance, c'est intégrer une communauté d'experts, être accompagné par un management de proximité et construire son parcours sur des missions à forte valeur ajoutée. Build your success! Ref : O-KUPCP

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission 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. Profil recherché 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 Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

MissionAu sein d'un grand compte du secteur bancaire, vous accompagnez le DPO Groupe dans la construction et le pilotage de la feuille de route Privacy 2030. Votre rôle consiste à structurer, cadrer et orchestrer les chantiers prioritaires liés à la protection des données personnelles, en collaboration étroite avec l'équipe Privacy déjà en place. Vous intervenez comme référent senior sur les sujets de conformité, d'approche par les risques et de conduite du changement, afin d'assurer une montée en maturité globale de l'organisation sur les enjeux RGPD et Privacy. ResponsabilitésCo‑construction de la feuille de route Privacy 2030 avec le DPO et l'équipe interne. Analyse de l'existant, identification des risques, priorisation des actions et définition des leviers de transformation. Pilotage des projets Privacy : cadrage, planification, suivi, reporting, arbitrages. Accompagnement des équipes métiers et IT dans la mise en œuvre opérationnelle des exigences Privacy. Contribution à la conduite du changement : communication, sensibilisation, diffusion des bonnes pratiques. Prise de hauteur stratégique pour orienter les décisions et structurer les trajectoires de conformité.

Rejoignez une grande organisation du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Engineer pour contribuer à la modernisation de son écosystème data et digital. Vous intègrerez une équipe pluridisciplinaire au sein d'une usine digitale bancaire, chargée de concevoir et développer les services digitaux financiers innovants pour une expérience client fluide, personnalisée et intégrée. Vous serez responsable de la mise en œuvre et de la maintenance des flux de données complexes entre une plateforme CRM multicloud (Marketing Cloud et Financial Cloud) et la plateforme Data d'entreprise (datamesh). Votre mission s'inscrit dans un projet d'alimentation et d'orchestration de données à grande échelle, combinant ingestion, transformation métier et automatisation des pipelines. Vos principales responsabilités porteront sur trois axes : - Concevoir et développer des connecteurs API robustes pour l'extraction de données depuis des environnements CRM complexes, en garantissant la fiabilité, la performance et la monitoring des flux en continu - Concevoir et implémenter des transformations ETL (nettoyage, normalisation, enrichissement) pour structurer des données métier hétérogènes destinées aux équipes d'analyse, de marketing et de connaissance client dans une architecture datamesh - Industrialiser et automatiser les processus de synchronisation des données afin d'assurer une mise à jour régulière et fiable des indicateurs de performance commerciale, marketing et financière - Produire une documentation technique complète : mapping des objets source-cible, architectural decisions, runbooks de maintenance et guides de troubleshooting - Concevoir des tableaux de bord de suivi des flux incluant alerting, logging et audit trail pour garantir la transparence et la traçabilité des données en transit - Collaborer étroitement avec les équipes de données, d'analyse, de gouvernance et les product owners pour affiner les spécifications et valider les livrables L'environnement technique s'articule autour de Google Cloud Platform (BigQuery comme entrepôt de données, Pub/Sub pour la gestion événementielle), Data Cloud pour la gouvernance et l'orchestration, avec une méthodologie Agile/Scrum. Le contexte métier est celui d'une banque numérique intégrée à un écosystème retail complexe, où la qualité, la latence et la fiabilité des données sont critiques pour la performance commerciale et l'expérience client. Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy

Nous recherchons un(e) data Engineer DBT Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : 5kgthjbeq5

Piloter le déploiement d'une plateforme Data moderne basée sur Starburst (moteur Trino) sur AWS pour un client industriel dans le cadre d'une stratégie Data Mesh. La mission consiste à assurer le pilotage opérationnel, la coordination des équipes internes et externes, la sécurisation du passage en exploitation et la gouvernance transverse. Localisation : Ile de France (91) avec télétravail selon politique du site. Contexte et enjeux de la mission : notre client engage la modernisation de son socle décisionnel et data en déployant une plateforme d'analytics federated basée sur Starburst (moteur Trino) sur AWS. Ce déploiement s'inscrit dans une stratégie Data Mesh : passage d'un modèle centralisé à des domaines data décentralisés, portés par les métiers, avec une gouvernance transverse garantie par la plateforme.

Contexte de la mission Au sein d'une direction des systèmes d'information, les équipes IT accompagnent la transformation digitale de l'organisation. Elles fournissent des plateformes et des solutions innovantes afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de répondre aux besoins des métiers, notamment grâce aux technologies digitales et à l'intelligence artificielle. Objectifs et livrables Le Technical Lead Data Products garantit la réussite de la livraison technique des solutions digitales sous sa responsabilité en alignant l'architecture et les pratiques de développement avec les standards de l'entreprise et les objectifs stratégiques. En tant qu'autorité technique, il guide et mentore l'équipe de delivery, applique les standards de qualité et de sécurité, et s'assure que les solutions sont efficaces, évolutives et alignées avec les besoins métier. Il contribue à la planification et à l'exécution, supervise les décisions techniques et promeut l'amélioration continue ainsi que l'innovation. Le rôle nécessite de traduire des exigences complexes en solutions techniques actionnables, de gérer la collaboration transverse et de soutenir l'excellence opérationnelle via le monitoring, la documentation et la résolution d'incidents. Il contribue à la livraison de produits et solutions de haute qualité dans les délais prévus, en alignant les efforts techniques avec les objectifs du projet. Il guide, coache et accompagne les membres de l'équipe technique, en favorisant leur développement professionnel et en renforçant leurs compétences techniques. Le Tech Lead Data Product est en charge des périmètres de Data Products dont il a la responsabilité : Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, etc.) et de la plateforme (logiciel et infrastructure), en conformité avec les standards de l'entreprise en matière de cybersécurité et d'architecture, en collaboration avec les équipes de gouvernance. Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs, DevOps, Product Owners, etc.) 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, et s'assurer de l'application des exigences de qualité du code. 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, la performance, la maintenabilité et la résilience des développements et de la plateforme, en soutien au Delivery Lead. Assurer une veille technologique active et proposer des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais liés à l'industrialisation, à la conformité, au passage à l'échelle et au déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin d'intégrer le FinOps dès la conception. 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 Databricks : Confirmé AWS : Confirmé Microsoft Azure : Confirmé GitHub : Avancé GitHub Copilot : Avancé DevOps : Confirmé

Vous rejoindrez un acteur majeur du secteur bancaire pour participer à la conception et la mise en œuvre d'une stratégie complète de gestion et de valorisation des données. Dans un environnement hybride alliant infrastructure On Premise et Cloud, vous piloterez les différentes étapes du cycle de vie des données : ingestion, transformation, optimisation et mise à disposition pour les besoins analytiques des clients internes et externes. Cette mission s'inscrit dans un contexte de modernisation technologique et de conformité renforcée, où la qualité, la sécurité et la gouvernance des données sont des enjeux critiques. Vous travaillerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists) en méthodologie Agile, en vous appuyant sur les meilleures pratiques du secteur. Responsabilités : - Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes, scalables et performants, capables de traiter des volumes importants et des sources hétérogènes - Assurer l'ingestion, la transformation et l'optimisation des données selon les normes de qualité et de sécurité en vigueur - Implémenter et administrer des architectures de données : Data Lake, Data Warehouse et Datamarts, en optimisant la performance et la maintenabilité - Modéliser les données de manière à répondre aux besoins analytiques spécifiques et aux exigences réglementaires du secteur - Collaborer étroitement avec les Data Analysts et métiers pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques adaptées - Contribuer à la conception des dashboards et outils de dataviz en assurant la fiabilité et la pertinence des données sous-jacentes - Piloter en autonomie les projets confiés, de la phase de conception à la mise en production et au support - Mettre en place et documenter les bonnes pratiques en matière de gouvernance, de qualité, de sécurité et d'industrialisation des traitements - Assurer le RUN des processus et modèles en production, gérer les évolutions et optimiser les performances - Développer et tester des prototypes basés sur des algorithmes de Machine Learning pour exploiter des modèles prédictifs - Conduire une veille technologique active et proposer des évolutions d'architecture alignées avec la stratégie data de l'organisation Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Guyancourt

Dans le cadre du renforcement de ses équipes, une entreprise recherche un Chef de Projet Data & IA pour accompagner ses projets liés à la donnée, à l'intelligence artificielle et à l'évolution de son système d'information. Le rôle intervient à l'interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les différents contributeurs techniques. Le client Groupe d'assurance mutualiste français et indépendant, présent dans plusieurs pays européens. Il couvre l'assurance vie et l'épargne, la retraite, l'assurance de dommages (IARD), la santé et prévoyance, ainsi que la réassurance. Il s'appuie sur une solide gestion d'actifs, notamment immobiliers, et sur une filiale dédiée aux services informatiques et marketing.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Détecte les menaces invisibles et révolutionne l'analyse comportementale du SOCAu sein du Security Operations Center (SOC) d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Scientist Cybersécurité / SOC. Ton rôle consistera à renforcer les capacités de détection des cybermenaces par l'exploitation avancée des données de sécurité, en concevant des modèles prédictifs et d'analyse comportementale pour isoler les signaux faibles et optimiser la réponse aux incidents. Ton futur environnementTu évolueras au cœur du Security Operations Center d'une infrastructure d'envergure. En interface directe avec les analystes SOC, les ingénieurs SIEM et les spécialistes de la Threat Intelligence, tu interviendras sur des flux massifs de journaux d'événements. C'est le cadre idéal pour appliquer le Machine Learning et la Data Science à la lutte contre les cyberattaques, tout en industrialisant des modèles au sein d'architectures de données distribuées. Tes missions clésModélisation & Détection Avancée des Menaces (Mode DATA & IA) : Concevoir, développer et entraîner des modèles de détection d'anomalies sur des volumétries massives de journaux de sécurité (logs réseau, système, identité et applicatifs). Développer et déployer des algorithmes d'analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) pour identifier les compromissions de comptes et les mouvements latéraux. Mettre en œuvre des modèles de scoring et de priorisation dynamique des alertes afin de réduire le bruit et le taux de faux positifs pour les analystes. Réaliser l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des jeux de données complexes et fortement déséquilibrés. Évaluer rigoureusement les performances des modèles à l'aide de métriques adaptées à la détection d'intrusions (précision, rappel, ROC-AUC, taux de faux positifs). Industrialisation & Collaboration SOC (Mode RUN & MLOps) : Assurer l'industrialisation, le déploiement et le monitoring continu des modèles en production (MLflow, Docker, Kubernetes). Collaborer au quotidien avec les analystes SOC et les équipes d'investigation pour qualifier les détections et réinjecter les retours terrain dans l'entraînement des algorithmes. Mener une veille active sur les nouvelles techniques d'attaque répertoriées dans le cadre de référence MITRE ATT&CK. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 en Data Science, statistiques, informatique décisionnelle ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning, idéalement appliquée aux cas d'usage de la cybersécurité ou de la détection de fraude. Expertise Data Science & IA Impérative : Maîtrise des algorithmes de détection d'anomalies (Isolation Forest, autoencodeurs, One-Class SVM) et de l'apprentissage sur données déséquilibrées. Pratique confirmée de l'écosystème Python Data Science (Python, scikit-learn, PyTorch, pandas, numpy). Culture Cybersécurité & Données Massives : Bonne compréhension du fonctionnement d'un SOC, des typologies de menaces et de la matrice MITRE ATT&CK. Connaissance des architectures distribuées et des outils volumétriques (SQL, Spark, Kafka). Familiarité avec les solutions SIEM (Splunk, Elastic, Microsoft Sentinel) et le suivi de cycle de vie ML (MLflow). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsEsprit d'Analyse et Goût pour l'Investigation : Curiosité intellectuelle pour traquer les anomalies statistiques au sein de flux de données brutes. Rigueur Méthodologique : Précision scientifique indispensable dans la validation des métriques de détection et la gestion des faux positifs. Sens du Travail d'Équipe : Aisance relationnelle pour vulgariser les choix algorithmiques auprès des analystes sécurité opérationnels. 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.

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 📍Lieu : Niort (79) 🏠 Télétravail : 2 jours par semaine 📝Contrat : Freelance Portage ou CDI 👉 Contexte client : Dans le cadre du renforcement d'une équipe, nous recherchons un(e) Data Analyst disposant d'une bonne maîtrise de Talend et SQL, pour intervenir sur un environnement décisionnel. Tu auras pour missions de : Rédiger les spécifications techniques à partir des besoins fonctionnels Participer à la définition, à la modélisation et à la structuration des données Développer et faire évoluer des flux ETL sous Talend Réaliser des développements et traitements sur SQL Server Préparer, nettoyer et mettre en qualité les données Réaliser des traitements de préparation de données sur les différents domaines couverts Maintenir et faire évoluer les traitements récurrents, avec une logique de rationalisation et d'automatisation Assurer la maintenance applicative Réaliser les tests unitaires et mettre en œuvre les tests d'intégration Préparer les recettes, les jeux de données et exécuter les plans de tests Préparer les environnements de recette et rédiger les dossiers de mise en exploitation Veiller au respect des normes et bonnes pratiques de développement Livrer les solutions et accompagner les utilisateurs dans leurs usages Participer aux différentes cérémonies Agile de la squad et de la tribu Maintenir la documentation technique et les cahiers de tests. Compétences indispensables : Talend SQL / SQL Server SGBDR SQL Developer / DBeaver GitLab Environnements serveurs Bonne compréhension des architectures décisionnelles Modélisation et structuration des données Microsoft Office 365 Outils complémentaires : Jira GLPI La connaissance d'un ordonnanceur constitue un plus.

Nous recherchons un Coordinateur Data Gouvernance en freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise d'envergure internationale, active dans le secteur agroalimentaire. Basé(e) en métropole lilloise, vous aurez pour mission de piloter le déploiement de la gouvernance des données, en veillant au respect du cadre de gouvernance défini et à la conformité des projets en matière de documentation. Vous travaillerez en lien étroit avec les parties prenantes métiers et les équipes projet. Vos responsabilités : S'assurer que chaque domaine de données est structuré conformément au cadre de gouvernance (sponsor, responsable de domaine, référents données identifiés et formés). Valider que les rôles et responsabilités sont clairement définis et acceptés par les parties prenantes. Coordonner la priorisation des sujets de gouvernance en fonction des enjeux métier et réglementaires. Piloter l'avancement des initiatives de gouvernance et veiller au respect des jalons. Vérifier que chaque projet documente ses données selon les standards en vigueur (catalogue de données : glossaire, usages, dictionnaire). Accompagner les projets, du démarrage à la clôture, pour garantir une documentation continue et à jour. Fournir conseils et modèles aux équipes projet pour faciliter la documentation.