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Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Ingénieur DATA BI & Cloud Azure pour renforcer leurs équipes IT. Votre poste et vos missions Membre de l'équipe IT & Digital, vous intervenez au cœur des différents projets de développement du Groupe sur un périmètre international. Dans le respect de la stratégie IT établie par le DSI, votre mission consiste à : Mise en place d'une vraie démarche data-driven au niveau technique - Apporter votre expertise technique et vos idées lors de la mise en place de projets concernant les développement données / BI - Force de proposition sur des nouvelles architectures et solutions d'intégration des données - Connaissances des principes big data et IoT - Connaissances avancées en datawarehouse et modèles de gouvernance des données - Connaissances des API Data pour le temps réel

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)

L'objectif de la mission est de mettre en place des nouveaux produits accompagnant la transition technologique de la plateforme et des pratiques associées tout en accompagnant la montée en compétence de l'équipe sur les outils du socle, notamment DBT, Kafka, KafkaCOnnect, Trino - Concevoir, implémenter et documenter des pipelines d'ingestion et de transformation (DBT, Kafka Connect, Trino). - Mettre en place des modèles de données optimisés et cohérents avec les standards du socle. - Participer à la migration et l'optimisation des traitements depuis Cloudera/Spark vers les nouvelles technologies (Kafka / Trino / Iceberg). - Intégrer les développements dans la chaîne CI/CD, en lien avec les pratiques de déploiement du socle. Participer à la gestion des habilitations et du contrôle des accès, en cohérence avec les principes de sécurité et conformité RGPD. - Contribuer à la mise en place d'outils d'observabilité (logs, monitoring, audit des accès, performance des jobs). - Accompagner les membres de l'équipe dans la prise en main des outils DBT et Kafka. - Partager les bonnes pratiques de développement, de testing et de gestion du code (revues, documentation, mentoring). - Être force de proposition sur l'amélioration continue du socle et des workflows de développement. - Travailler en étroite collaboration avec le Tech Lead, les PO et les Data Stewards pour assurer la cohérence des modèles et des processus. - Participer activement aux rituels agiles (daily, sprint planning, review, rétrospective). Les activités confiées supposent la maîtrise de : - Kafka - DBT - Python - Trino

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Expert Datastage PX – flux inter-applicatifs – transition Python / Spark – environnement SAFe . Nous étudions – prioritairement – les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco.fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour au format Word Date de prochaine disponibilité et mobilité Tarif journalier Merci d’indiquer la référence KTR/PXPY/4994 dans l’objet de votre message Le prestataire intervient sur un socle data existant reposant majoritairement sur Datastage PX , complété par des traitements en PySpark , comprenant un volume important de traitements, de jobs et de chaînes ordonnancées, avec de fortes dépendances entre applications. La prestation couvre notamment : L’exploitation quotidienne du socle Datastage PX La maintenance corrective et évolutive des traitements data L’optimisation de chaînes Datastage complexes L’administration de l’outil Datastage La gestion des incidents data La mise en place et l’adaptation de nouveaux périmètres de données La participation aux travaux de modélisation des données à destination des usages décisionnels La gestion et l’évolution de flux inter-applicatifs entre applications du SI Dans un contexte de transformation du SI data, la prestation inclut également : L’accompagnement d’un projet de décommissionnement d’un socle historique Le remplacement de sources existantes par des flux issus d’un environnement cloud (AWS) L’impact et l’adaptation de nombreuses chaînes Datastage existantes La réécriture progressive de traitements Datastage vers Python et Spark / PySpark Des travaux transverses en parallèle sur : des pipelines CI/CD appliqués aux flux data un outil de gouvernance de la donnée (Apache Atlas : métadonnées, rôles, sécurité) La prestation s’exerce dans un environnement Agile à l’échelle (SAFe) , avec un fonctionnement en train agile, une coordination transverse entre plusieurs équipes et une forte dépendance aux équipes de recette.

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Architecte Data IoT" pour un client dans le secteur du retail. Description La Data est centrale dans notre écosystème IoT : elle alimente la BI, la maintenance prédictive, la détection d'accidents et la conception intelligente de nos futurs produits. 🎯 Votre Mission : Architecturer la Data de l'IoT du Groupe Au sein de l'équipe "Cloud IoT Platform - Data Solution", vous agissez en tant que Data Architect / Lead Engineer . Vous êtes le garant des choix techniques et de l'architecture permettant d'ingérer, stocker et exposer les données venant du Cloud, des "Devices" et du Mobile. Vos responsabilités clés : Architecture & Stratégie : Imaginer et concevoir l'architecture Data pour collecter les données IoT (directement des appareils ou via mobile). Définir la stratégie des stacks techniques et garantir les standards d'architecture. Assurer l'alignement entre la vision technique, les priorités business et les besoins utilisateurs. Engineering & Pipelines : Construire des pipelines de données (structurées et non structurées) robustes et scalables. Maintenir et redesigner les pipelines existants pour servir de nouveaux cas d'usage (Analytics, IA, etc.). Garantir l'industrialisation des processus de transformation et le CI/CD. Qualité & Gouvernance : Assurer la scalabilité, l'élasticité et la fiabilité des infrastructures. Garantir la qualité de la donnée, son accessibilité, ainsi que le respect des normes de Privacy et Data Governance (Lineage). Leadership Technique : Contribuer activement à la communauté des Data Engineers. Assurer une veille technologique constante pour orienter la sélection des nouveaux outils. 🛠 Environnement Technique Langages : Python, Scala, Java. Big Data & Streaming : Kafka, Spark. Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, Redshift, S3), Microservices. Concepts : Systèmes distribués, Data Modeling, Real-time data exchanges.

I. Contexte : Notre client connaît une forte croissance (+1,5 million de clients en un an) et renforce l’équipe Architecture Système/Réseaux (10 personnes) pour assurer la gestion et l’évolution de son infrastructure critique. L’environnement technique est 100% Linux, avec une architecture complexe : · Réseau : 2400 VM, 5-6 Data Centers, 100 applications Open Source · Datalakes : 2 PetaOctets de données · Organisation : Pas de PO, Scrum Master ni DevOps ; 4 équipes de développement (~30 projets) · Répartition des activités : o 1/3 MCO o 1/3 Obsolescence o 1/3 Build / Industrialisation II. Missions : Objectifs de la mission · Assurer la maintenance en conditions opérationnelles (Run 40%) et contribuer à la conception et industrialisation des infrastructures. · Participer à la mise en place d’un socle commun de provisioning, avec un focus sur Data et Sécurité. · Interagir avec les équipes BI pour les besoins de reporting réglementaire et autres. Enjeux techniques · Axes de conception : o Scalabilité o Résilience (site internet = point de contact unique) o Sécurité (chiffrement avancé, PKI, certificats) · Technologies & outils : o Système : Linux o Réseaux : TCP/IP niveau 2, HTTP, SNTP, DNS, zones, reverse proxy o Sécurité : PKI, certificats, chiffrement asymétrique o Containers & IaC : Kubernetes, Ansible (usage limité), Puppet, Terraform o Big Data : Hadoop, Spark, Cassandra, Zeppeli o Autres outils : Kafka, Cognos, Docker, Elasticsearch o Machine Learning : détection de fraude en temps réel · Cloud : utilisation très marginale (Infra as Code majoritairement on-premise)

Nous recrutons en CDI un·e Consultant.e Senior Data & BI - Microsoft Fabric & Power BI ! Vous rejoignez une équipe orientée Business Applications et Intelligence Artificielle, avec pour mission de structurer et développer la pratique Data autour de Microsoft Fabric et Power BI. Ce rôle est stratégique pour accompagner nos clients dans la modernisation de leurs solutions analytiques. Vos futurs défis : o Architecture & Data Engineering - Déployer des solutions Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouse, Dataflows Gen2, pipelines). - Mettre en place la gouvernance des données, la sécurité et les processus CI/CD. - Collaborer avec les experts Business Apps & IA pour intégrer la donnée dans les applications métiers. o Business Intelligence & Reporting - Concevoir des rapports et dashboards interactifs avec Power BI. - Optimiser les modèles de données et les performances (DAX, M). - Accompagner les métiers dans le self-service BI. o Innovation & Conseil - Participer à la définition de notre offre Data & Analytics. - Contribuer à des projets IA en exploitant les données (préparation, qualité, intégration). - Assurer une veille technologique sur Fabric, BI et IA.

Au sein de la DSI Finance, vous interviendrez en tant que Data Engineer Spark / Scala confirmé sur le projet d’intégration du Datalake Finance, adossé à la distribution Hadoop HortonWorks. Ce datalake centralise les données issues des systèmes comptables et de synthèse afin de répondre aux besoins de reporting Finances & Risques (COREP, RWA, IFRS9, etc.). Missions principales : -Participer au développement et à l’intégration de nouvelles sources de données au sein du Datalake Finance. -Assembler et distribuer les données aux consommateurs métiers tout en garantissant la pérennité et la performance des pipelines existants. -Contribuer à la conception technique, l’implémentation et les tests des flux sous Spark / Scala. -Veiller à la non-régression et à la qualité du code dans le cadre des évolutions du socle. -Travailler en méthodologie Agile (Scrum / Kanban) avec les équipes métiers, data et maintenance. -Participer à la documentation technique et aux revues de code. Profil recherché : -5 à 6 ans d’expérience en environnement Big Data / Datalake. -Solide maîtrise de Spark / Scala et des paradigmes de programmation fonctionnelle (ZIO, Monix, Cats appréciés). -Connaissance des écosystèmes Hadoop, Hive, Kafka, HBase, Kerberos. -Expérience dans un cadre Agile (Scrum / Kanban) et outils associés (Jira, Confluence). -Esprit analytique, autonomie, rigueur et bon relationnel.

Mission Concepteur Développeur Big Data – Société de l'Énergie Localisation : Courbevoie (3 jours/semaine sur site) Tarif max : 400€/jour Démarrage : 05/01/2026 Durée : 12 mois (fin 04/01/2027) – prolongeable Expérience requise : 4-5 ans minimum Prestations principales : Analyse besoins RH/Finance + rédaction spécifications techniques Conception/développement pipelines ETL/ELT (Spark, Hadoop, Databricks, Snowflake) Intégration sources données/API + contrôle qualité Déploiement cloud (AWS/Azure/GCP) ou clusters Hadoop/Spark Optimisation performances (partitionnement, tuning clusters) Tests unitaires/intégration + revues code Maintenance évolutive, support incidents, veille techno Compétences obligatoires : Big Data, Hadoop, Spark, Python PostgreSQL, Databricks Livrables : Spécifications techniques + diagrammes Code source/scripts + tests complets Documentation exploitation + rapports performances Plan déploiement/rollback Cette mission essentielle vise à confier à un Ingénieur Data expérimenté la responsabilité complète du cycle de vie des solutions de traitement de données pour les domaines RH et Finance . Le professionnel doit maîtriser les technologies Big Data (Spark, Hadoop) , les plateformes analytiques (Databricks, Snowflake) et les environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) , afin de garantir la livraison de systèmes ETL/ELT performants, sécurisés et alignés sur les objectifs business.

CONTEXTE Expérience: 1 ans et plus Métiers Fonctions : Conseil métier, AMOA, Business Analyst Spécialités technologiques : BI, Reporting, API objectif : offrir une vue consolidée et fiable des données pour tous les métiers et accompagner le SELF BI. · Sortie de SAS vers Power BI pour le moment une prochaine étape se fera probablement vers des outils snowflake · Modernisation des outils MISSIONS 1. Analyse métier et besoins - Recueillir et formaliser les besoins des métiers - Traduire les demandes en spécifications fonctionnelles claires - Garantir la cohérence des données (identifiants et des champs) 2. Consolidation et qualité des données - Superviser la consolidation des données provenant de plusieurs sources (Nantes, Inde). - Contribuer à l’amélioration de la qualité des données et à la définition des standards. 3. Conception et restitution - Définir des vues métiers adaptées (extractions, dashboards). - Mettre en place des solutions de reporting via Power BI et outils analytiques. 4. Accompagnement de la transformation - Promouvoir le self Bi auprès des équipes métier : l’accès direct et autonome - Participer à la phase de transformation vers un modèle Data Next. - Sensibiliser les métiers à l’usage des outils et à la gouvernance des données. Expertise souhaitée Technique : - Bonne connaissance des datawarehouses, modèles de données, requêtes SQL, SAS. - Maîtrise des outils de BI (Power BI). Profil recherché · Expérience confirmée en Business Analysis orientée data. · Sensibilité technique + compréhension des enjeux utilisateurs. · Capacité à travailler dans un environnement international (Inde, France, Italie). Soft skills : · Communication claire avec les métiers et les équipes techniques. · Sens de la qualité et de la cohérence des données. · Proactivité : crée un lien fort avec les métiers afin d’accompagner la transformation vers le SELFBI

🔎 Contexte de la mission Intervention au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un acteur bancaire. Mission réalisée dans une équipe de données transverses opérant en support des directions : Finance Marketing Crédit L’équipe n’intervient pas sur des sujets cybersécurité , mais se concentre sur : Les enjeux réglementaires Le reporting opérationnel et financier La mise à disposition de données à d’autres équipes (dont IA et modernisation Azure) 👥 Organisation Équipe de 10 à 15 personnes (mix France + offshore Inde) 3 internes / plusieurs prestataires externes Encadrement par un IT Lead ⚙️ Environnement technique Cloud & orchestration Azure Azure Databricks Azure DevOps (CI/CD) Data pipeline Python (Airflow, FastAPI) SQL / PostgreSQL Spark DataVault (modélisation) DBT (prochainement intégré) Fichiers via couche FTP Visualisation & automatisation Power BI (rationalisation en cours) Power Automate Azure AI / ML (projets IA à venir en 2026) Gouvernance & data Data Store Domain Atlas Autres informations 📍 Localisation : Paris 8ème 🕒 Durée estimée : 3 ans 🗓️ Démarrage souhaité : ASAP selon disponibilité 🗣 Langue de travail : anglais courant (collaboration avec équipes offshore)

Nous recherchons un(e) Data Engineer 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 : 729z7ixwq0

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

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos activités Data & IA , Winside recherche un Data Steward pour intervenir en régie chez un grand acteur national du secteur des services publics (nom volontairement anonymisé). Rattaché au Responsable Data du client, le Data Steward jouera un rôle clé dans l’ opérationnalisation de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données , en collaboration avec les équipes IT et les équipes métiers. Le projet prioritaire du client en 2026 est la migration de son système d’information métier . L’enjeu consiste à capitaliser sur les travaux réalisés dans le cadre de cette migration pour structurer et documenter les données, tout en minimisant l’effort demandé aux équipes métiers. Les périmètres de données concernés sont : Les objets métiers impactés par les nouvelles fonctionnalités du SI cible. L’objet métier Client (référentiel client). Missions principales 1. Mise en place d’un Data Catalog & Glossaire métier Définir l’outil et la structure du data catalog dans une approche « juste nécessaire » (Excel, Notion… pas de solution outillée prévue en 2026). Rédiger les définitions fonctionnelles des données (glossaire). Formaliser le cycle de vie des données. Structurer, harmoniser et animer la documentation fonctionnelle et technique des données. 2. Mise en place d’un cadre de Data Quality Management Définir les principes, règles et contrôles de qualité des données. Concevoir les workflows de gestion entre acteurs IT et métiers. Participer à la conception des tableaux de bord de qualité et de l’alerting associé. 3. Appui à la conception du modèle de gouvernance des données Définir processus, rôles, responsabilités et instances de gouvernance. Accompagner la structuration du modèle opérationnel.

Pour un client dans le secteur d’activité bancaire qui accélère sa transformation data et IA pour renforcer son offre client, optimiser ses processus et innover dans un secteur en pleine mutation. Au sein du Data Office, nous recherchons un·e Urbaniste Data & IA confirmé·e pour concevoir et piloter l’architecture cible de nos plateformes data, en alignement avec notre stratégie groupe et les enjeux réglementaires (RGPD, IA Act, BCBS 239). Votre rôle sera clé : garantir la cohérence technique et fonctionnelle de nos schémas directeurs data, tout en intégrant les dernières innovations technologiques (cloud, Snowflake, IA générative) et en assurant la confidentialité et la sécurité des données clients. Vous contribuerez directement à la modernisation de notre SI, en lien étroit avec les métiers et les équipes IT. Missions principales 1 - Architecture et urbanisation data - Piloter la roadmap technique des plateformes data (on-premise, cloud, hybride) en collaboration avec les équipes IT et métiers. - Concevoir et déployer des schémas directeurs data pour la transformation de la banque, en intégrant les contraintes de scalabilité, sécurité et conformité (chiffrement, anonymisation, traçabilité). - Optimiser l’utilisation de Snowflake et des solutions cloud (AWS/GCP/Azure) pour des cas d’usage bancaires critiques (personnalisation client, lutte contre la fraude, reporting réglementaire). - Assurer l’interopérabilité entre les systèmes legacy et les nouvelles briques technologiques (APIs, microservices, Data Mesh). 2 - Stratégie Data & IA - Contribuer à la feuille de route IA de la banque : identifier les opportunités d’IA générative (chatbots, analyse prédictive, automatisation des processus) et encadrer leur déploiement de manière éthique et -sécurisée. - Accompagner les métiers dans la définition de cas d’usage data/IA prioritaires (ex : scoring crédit, recommandation produit, détection des anomalies). - Veiller au respect des bonnes pratiques en matière de gouvernance des données, qualité, et confidentialité, en conformité avec les réglementations bancaires. 3 - Collaboration et influence - Fédérer les parties prenantes (DSI, risques, conformité, métiers) autour des enjeux d’urbanisation et de modernisation des plateformes. - Former et sensibiliser les équipes aux enjeux de confidentialité des données et d’usage responsable de l’IA. - Assurer une veille active sur les tendances technologiques (FinOps, MLOps, Data Fabric) et proposer des solutions adaptées au secteur bancaire.