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🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Ingénieur Infrastructure H/F 📍 Lieu : Paris (75) 🏠 Télétravail : 3 jours sur site par semaine 📝 Contrat : CDI 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du secteur financier , engagé dans la modernisation, la sécurisation et l’industrialisation de ses plateformes Data à grande échelle. En tant qu’ Ingénieur Infrastructure tu interviens sur le maintien en conditions opérationnelles, l’évolution technologique et la performance d’environnements Data complexes (CDP 7.1.x, Hadoop, stockage distribué, ingestion API…). 🎯 Tu auras pour missions de : Tu auras pour missions de : Recueillir les besoins métiers. Développer l’ingestion (API) et concevoir les stockages (Ozone, Hadoop…). Automatiser les traitements (batchs/pipelines). Nettoyer, transformer et structurer les données. Documenter les bases et garantir la conformité RGPD. Assurer la maintenance corrective/évolutive. Déployer et industrialiser les modèles ML. Assurer validation, monitoring et robustesse. Participer au design, à l’installation et à la qualification des plateformes. Contribuer à l’industrialisation continue. Support aux équipes métiers/applicatives/infra. Communication régulière au chef de projet. Astreintes + interventions HNO. Amplitude équipe : 8h–19h. 🧰 Stack technique : Cloudera CDP 7.1.x : HBase, Hive, Kafka, Solr, Knox, Spark, Ranger, Zookeeper, Kerberos, LDAP Systèmes : RedHat 8, RedHat 9 Langages & DevOps : Python, Bash, Java, Maven, Gradle, Ansible, DevOps Stockage & Data : Ozone, Hadoop, Druid, Clickhouse Traitement & orchestration : Airflow, Flink, Trino, Starburst Containers : Openshift, Kubernetes (K8s), Cloudera Data Services Autres : écosystème Apache, automatisation, migration clusters Hadoop

Contexte Le Bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dont l’objectif est d'assurance d'un service d’APS. Missions Planification et réalisation de l'ensemble des gestes d'installation ou de mise à jour d'applications. Mise en place et évolution du monitoring et de l’exploitation des applications, et passage en run. Automatisation des déploiements applicatifs. Analyser et résoudre des incidents en combinant connaissances techniques et fonctionnelles. Communiquer vers des interlocuteurs aux profils divers et variés de la squad et du domaine applicatif. Accompagnement technique et conseil auprès des ITO. Proposition d'axes d’optimisation.

Dans le cadre d’un programme de transformation stratégique autour d’un outil d’Integrated Business Planning (IBP), un grand groupe international recherche un IT Data & Integration Manager. Ce programme vise à connecter plusieurs systèmes (ERP, outils métiers, plateformes data) afin de fiabiliser la donnée et améliorer la prise de décision à l’échelle globale. Missions : Piloter la mise en place des flux de données et interfaces entre systèmes Définir les règles de transformation des données et les spécifications fonctionnelles / techniques Coordonner les équipes internes (Business, IT) et l’intégrateur Suivre la delivery en Agile (backlog, sprints, Jira) Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Participer aux phases de tests (UAT, validation, mise en production) Anticiper et sécuriser le passage en RUN (monitoring, performance, stabilité)

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Contexte Dans un environnement exigeant au sein d’un acteur de l’Asset Management, vous intervenez au sein de l’équipe Production IT en charge de la gestion et de l’évolution des infrastructures. L’environnement est critique, avec de fortes exigences en termes de disponibilité, de performance et de sécurité, notamment pour les applications de gestion financière et de calcul de risque. Missions principales Assurer le maintien en conditions opérationnelles des infrastructures : supervision et gestion des environnements virtualisés gestion des incidents et des problèmes (niveau 2/3) suivi des performances et optimisation Administrer et faire évoluer les plateformes : gestion des environnements VMware (ESXi, vCenter) exploitation des solutions d’hyperconvergence administration des solutions de sauvegarde Veeam Garantir la continuité de service : participation aux plans de reprise d’activité (PRA/PCA) gestion des sauvegardes et des restaurations mise en place de procédures d’exploitation Participer aux projets d’infrastructure : déploiement de nouvelles plateformes migration d’environnements amélioration continue des outils et processus Assurer le support aux équipes applicatives : accompagnement des équipes de développement et métiers gestion des demandes techniques

1. Contexte du service Cette mission vise à établir un cadre complet de gestion des données non structurées afin de soutenir les initiatives axées sur les données et l'IA. Elle a pour objectif de définir des normes, des règles et des cadres garantissant la fiabilité et la réutilisabilité des données, et de faciliter le déploiement de solutions de données et d'IA évolutives grâce à la collaboration avec les parties prenantes concernées. Cette activité comprend le pilotage d'approches innovantes, la consolidation des enseignements tirés et l'alignement avec les stratégies de données globales. 2. Périmètre du service (liste non exhaustive) Développement du socle méthodologique de la gestion des données non structurées, aligné sur les meilleures pratiques du secteur. Définition et documentation des normes, règles et cadres garantissant la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des données. Coordination avec les parties prenantes internes pour recueillir leurs retours et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques. Tests pilotes de cadres innovants pour les données non structurées et intégration des enseignements tirés dans les pratiques opérationnelles. Évaluation des fournisseurs de technologies, analyse comparative des solutions et recommandation d'outils et de plateformes adaptés. Évaluation des techniques de traitement documentaire (OCR, NLP, VLM), de la gestion des métadonnées, des ontologies et des solutions de bases de données vectorielles. Soutien aux initiatives de transformation liées à l'utilisation des données pour l'IA et l'analyse. 3. Prestations de service (liste non exhaustive) Un cadre méthodologique complet pour la gestion des données non structurées. Normes, politiques et règles documentées pour la qualité des données, les métadonnées et l'architecture des données. Rapports sur les projets pilotes, incluant les enseignements tirés et les bonnes pratiques. Rapports d'évaluation des fournisseurs et analyses comparatives. Documentation technique sur les techniques de traitement documentaire et les méthodes de transformation des données. Recommandations concernant les outils, les plateformes et les plans de mise en œuvre, en adéquation avec les besoins opérationnels.

Ingénieur Réseau Build - Le Mans Analyser et résoudre les incidents niveaux 2, en escalade des équipes RUN, escalader les incidents vers le niveau 3 ou l’éditeur si nécessaire,* Répondez aux demandes de changements via des configurations sur nos équipements Réseaux en responsabilité* Contribuer aux projets techniques transverses* Suivre la capacité des ressources* Développer notre stack d’automatisation* Participer à la réalisation de documentations, enrichissement du fond documentaire existant,* Maîtriser la communication écrite et orale dans le cadre d’échanges transverses, voire externes* Respecter les process existants (ITIL).* Pour votre information, voici l’environnement technologique du service : Switch et routeurs Cisco/Alcatel/Fortinet* SDN ACI* SDWAN (FW, QoS) Fortinet* WIFI HPE Aruba* FW Palo Alto, Fortinet* Services Telecom OBS BVPN/BTIP/BES2/Galerie* ADC F5 et Citrix/Netscaler* Radius Clearpass* QoS Extreme/Ipanema & Streamcore* Automatisation Ansible et Terraform(Développement Python)* Vos connaissances techniques ? Maitrise approfondie des fondamentaux réseaux TCP/IP SDWAN est nécessaire pour le poste Standardisation LAN et WIFI (Switch/routeur, protocoles multicast, SDN/VxLAN) Routage WAN/LAN (Protocoles OSPF, BGP) Firewall Répartiteur de charges (ADC) NetDevOps: sensible au développement de l’automatisation sur le périmètre réseau via Ansible/Terraform Goals and deliverables

Dans le cadre du développement de solutions innovantes à forte valeur métier, nous recherchons un Développeur Back-End Senior orienté Intelligence Artificielle pour rejoindre une Dev Factory IA . Vous interviendrez sur la conception et le développement d’applications intégrant des composants data et intelligence artificielle , au sein d’équipes pluridisciplinaires composées de développeurs, data engineers, data scientists et experts métier . Votre mission consistera à concevoir, développer et industrialiser des services applicatifs et des briques d’intelligence artificielle , dans un environnement technique exigeant en matière de performance, scalabilité et fiabilité . Vos missions Développement Back-End et IA Concevoir et développer des API REST et/ou GraphQL robustes, sécurisées et performantes Implémenter des services d’exposition de modèles d’intelligence artificielle (inférence, scoring, prédictions) Développer des traitements data répondant aux besoins métiers Architecture applicative et data Participer à la définition des architectures applicatives et data/IA Concevoir des solutions scalables, modulaires et maintenables Appliquer les bonnes pratiques d’architecture logicielle (SOLID, séparation des responsabilités) Gestion des flux de données Traiter et exposer des données issues de différentes sources : bases de données relationnelles bases NoSQL APIs externes pipelines de données Garantir la qualité, la traçabilité et la performance des flux Intégration et mise en production des modèles IA Intégrer les modèles développés par les équipes data Mettre en production des services d’inférence Gérer les versions des modèles et suivre leurs performances Anticiper les problématiques de dérive des modèles Industrialisation et CI/CD Contribuer au dépôt GitLab Participer aux revues de code Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD Automatiser les processus de tests et de déploiement Qualité et tests Développer des tests unitaires, d’intégration et de performance Garantir la fiabilité et la stabilité des services applicatifs et des composants IA Sécurité applicative et data Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité : authentification autorisation chiffrement protection des données sensibles Collaboration agile Participer aux rituels Scrum Collaborer avec les équipes data, front-end, produit et DevOps Documentation et amélioration continue Documenter les architectures, APIs, pipelines data et processus de déploiement Contribuer à la veille technologique et à l’amélioration des pratiques de développement

Attention, le poste est basé à Bruxelles, avec une présence de 2 jours minimum sur site. La mission combine analyse de données , modélisation sémantique (Linked Data) , compréhension des data pipelines et pilotage de petits projets data , en lien étroit avec les équipes métier , Data & Digital et ICT . Objectif : garantir la cohérence, l’interopérabilité et la réutilisabilité des données et livrer des analyses et dashboards exploitables. Responsabilités clés Cadrage & pilotage : recueil/analyse des besoins, définition du scope, objectifs, livrables et planning pour projets data de petite à moyenne envergure ; suivi d’avancement, coordination fonctionnelle et communication vers les parties prenantes ; respect du scope, délais et qualité. Analyse de données & pipelines : analyse des sources/flux/transformations et modèles ; contribution à la définition/optimisation des data pipelines ; identification d’axes d’amélioration (qualité, fiabilité, performance, réutilisabilité). Modélisation sémantique : conception/évolution de modèles RDF/OWL (Linked Data) pour l’interopérabilité. Livrables analytiques : réalisation d’analyses pour cas d’usage opérationnels ; développement de rapports, KPI et tableaux de bord ; validation avec les utilisateurs. Coordination transverse : interface fonctionnelle entre Business, Data & Digital et ICT ; animation d’ateliers et facilitation de la décision ; alignement avec la roadmap Data & Digital et les standards. Documentation & transfert : documentation des analyses, choix fonctionnels et modèles via Sparx Enterprise Architect ; formalisation des bonnes pratiques ; transfert de connaissances vers les équipes internes

Description Pour le compte de notre client grand compte, Nous recherchons un Data Analyst sénior sur l’ERP Infor M3 pour accompagner le client sur les données de domaines Finance et Achats Le consultant participera à la cartographie des tables et champs de donnée brutes issus de l’ERP Infor M3 Tâches principales Assurer le cadrage technique des données Collaboration avec les Data Engineers pour identifier les champs pertinents dans M3 Collaboration avec les Data Engineers pour définir les règles de gestion associés Profil Recherché Communication : Confirmé SQL : Confirmé Infor M3 / Movex : Expert Data Analyst : Expert L’Anglais est Obligatoire sur cette mission Lieu : Ile-de-france

Vous intégrerez l'équipe Gestion de Projets de notre client, pour réaliser les missions suivantes : - Avec l'ensemble des parties prenantes (métiers, IT, CISO, juridiques, Data Scientists, Data Engineer...), gérer des projets Data, IA et IA Générative répondant aux besoins des métiers, en respectant la méthodologie certifiée et labélisée du DataLab Groupe : o Etude d'opportunité et cadrage, o Pilotage de la réalisation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant un reporting auprès des sponsors et de votre Direction, o Suivi du déploiement et de l'utilisation des solutions par les utilisateurs finaux, o Accompagnement de la montée en compétences des équipes des entités. - Contribuer à l'amélioration continue de la méthodologie, - Participer à l'animation de la communauté des experts Data & IA (webinars, Clubs, Groupe de Travail...), et à l'acculturation des collaborateurs, managers et dirigeants du Groupe, et au rayonnement des réalisations Data et de l'IA du client au travers d'événements externes (salons, conférences, communautés...).

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une première version (V0) d’une solution de détection pour des applications dans le secteur naval, notre client, acteur industriel majeur dans le domaine de la défense et des technologies, recherche un Data Scientist Senior spécialisé en Computer Vision . Le projet porte sur l’analyse d’images et de flux vidéo avec des enjeux forts de précision, de robustesse et de mise en production rapide. Missions Participer au cadrage fonctionnel et technique avec les équipes métiers Concevoir et développer des modèles de Computer Vision (détection, reconnaissance, identification) Développer, entraîner et valider des modèles Machine Learning / Deep Learning Assurer le déploiement et le cycle de vie des modèles (MLOps) Contribuer activement à la livraison d’une V0 dans un environnement en sprint court Animer des workshops techniques avec les équipes projet (PO, DevOps, Architectes, Développeurs) Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions développées

Mission Principale Rattaché au pôle Data/IA Fabric, votre objectif est de résoudre les divergences de données entre les différents environnements, notamment le On-Premise et le Cloud. Vous définissez les standards de mesure pour une zone internationale multi-pays et jouez un rôle moteur dans la transition vers une architecture unique, robuste et fiable. Responsabilités Audit et Réconciliation : Analyser les flux provenant de Firebase, Batch et Clickhouse pour identifier l'origine des écarts de KPIs, comme le nombre d'utilisateurs actifs, entre BigQuery et Clickhouse. Standardisation des Métriques : Définir des règles de gestion communes et des mappings JSON/HTTPS unifiés pour garantir la cohérence des données, quel que soit le canal d'émission, tel que App Kiph ou Sent Apk. Optimisation de l'Architecture : Collaborer avec les ingénieurs pour migrer progressivement les traitements vers une architecture cible, avec une préférence pour GCP et BigQuery, tout en assurant l'intégrité de la donnée historique. Architecture cible robuste Gouvernance et Qualité : Mettre en place des dashboards de monitoring de la qualité de données et instaurer des alertes sur les seuils de divergence entre les sorties. Mise en place d'une modern Data Platform robuste Compétences Techniques Requises Maîtrise SQL Expert : Capacité à requêter et optimiser des volumes massifs sur BigQuery (GCP) et Clickhouse. Stack Data Mobile : Expérience significative avec l'écosystème Firebase et les outils de push notification comme Batch. Ingestion & Formats : Excellente compréhension des flux JSON/HTTPS et des problématiques de collecte de données via SDK ou APK. Modélisation : Maîtrise des principes d'ETL/ELT et de la construction de modèles de données robustes (la connaissance de dbt est un plus). Profil Recherché Formation : Diplôme d'Ingénieur ou Master en Data/Statistiques. Expérience : 5 ans minimum Soft Skills : Esprit analytique poussé, capacité à vulgariser des problématiques techniques complexes auprès d'interlocuteurs métiers et excellente communication pour coordonner plusieurs pays. L’indispensable INVENTIV IT Expérience avérée sur des projets de Data Platform & Data Market Place. Capacité à évoluer dans un contexte technologique mature incluant Databricks, Snowflake, Power BI et l'IA. Poste basé à Casablanca, Maroc Mode : Forfait/Régie Rythme : Hybride/à distance Profil sénior : 5 ans d’expérience minimum

Présentation de l’entreprise Galula Consulting est une ESN spécialisée dans les projets ERP Oracle (E-Business Suite, ERP Cloud, HCM Cloud) auprès de grands comptes. Nous intervenons sur des programmes critiques (Build, Run, TMA) avec une forte exigence et une culture du résultat. Notre positionnement repose sur une expertise pointue et une approche orientée performance. En forte croissance, nous visons à devenir un acteur de référence de l’écosystème Oracle en France . Ici, le business ne se subit pas : il se construit . 🎯 Votre rôle Vous êtes un ingénieur d’affaires chasseur , avec une responsabilité complète sur votre périmètre. Vous ne gérez pas un portefeuille existant : vous le construisez . 🔎 Créer votre business (chasse pure) Identifier des opportunités là où il n’y en a pas encore Cibler des grands comptes utilisateurs d’Oracle (Finance, SCM, HCM) Prospecter de manière structurée et intensive (calls, réseaux, approche directe) Générer vos propres rendez-vous et ouvrir des comptes 💰 Closer des deals à forte valeur Comprendre rapidement les enjeux clients (transformation ERP, RUN, TMA, projets) Qualifier efficacement les besoins (techniques, fonctionnels, organisationnels) Construire et positionner des offres adaptées (régie, projet au forfait, TMA) Piloter des cycles de vente courts et efficaces Négocier et signer 📈 Développer et faire grandir vos comptes Fidéliser vos clients après signature Identifier en continu de nouvelles opportunités (extensions, nouveaux projets, RUN) Développer votre empreinte chez vos clients Vous imposer comme interlocuteur business clé 👥 Sécuriser vos missions (staffing stratégique) Identifier et mobiliser les bons profils Oracle (fonctionnels / techniques) Vendre le bon consultant au client Préparer les candidats et sécuriser les entretiens Maximiser votre taux de transformation 📊 Piloter votre performance comme un entrepreneur Suivre votre pipe, votre chiffre, votre marge Prioriser vos actions à fort impact Arbitrer rapidement (clients, profils, opportunités) Ajuster votre stratégie en continu

CONTEXTE Dans le cadre de sa stratégie de modernisation et de sécurisation de ses infrastructures numériques, le client souhaite s’entourer d’un Ingénieur DevSecOps Cloud AWS spécialisé dans l’intégration, l’exploitation et l’évolution de solutions Cloud sur AWS. Le profil devra être en mesure d’assister les équipes du client tant sur la conception et le déploiement de nouvelles architectures que sur la maintenance opérationnelle des services existants, dans une démarche DevSecOps, axée sur la performance, la sécurité, la fiabilité et l’optimisation des coûts L’Ingénieur DevSecOps est Responsable de l'industrialisation des pipelines de livraison et de l'intégration des pratiques de sécurité tout au long du cycle de développement et de déploiement sur infrastructure AWS. MISSIONS Participer à : Intégration et MCO Cloud A. Intégration et Déploiement • Conception d’architectures AWS sécurisées • Déploiement d’environnements • Paramétrage de services AWS • Mise en œuvre et optimisation notamment d’EKS : nodes, autoscaling, gestion des pods, namespaces, ingress, network policies, etc. • Industrialisation via IaC (Terraform) B. MCO / Run • Supervision et maintenance corrective, préventive et évolutive • Mise à jour des composants : Kubernetes, drivers, nodes, AMIs, OpenSearch, drivers DB, ALB/ingress, etc. • Gestion des incidents avec SLA détaillés proposés (détail exigé) • Monitoring / Observabilité / Alerting (technique + métier) • Gouvernance et registry d’images Docker (sécurité, scan, policy) • Gestion des coûts et optimisation (FinOps) C. Sécurité et Conformité • Zero Trust / IAM Roles / RBAC Kubernetes / Key rotation • Scan de vulnérabilités images, dependencies, clusters • Encryption au repos/en transit (KMS) • Conformité RGPD / CNIL / Cloud Act • Proposition d’architecture Security-by-Design D. Documentation et Transfert de compétences • Documentation détaillée des architectures, outils, procédures, PRA, sauvegardes, patterns, runbooks d’exploitation • Formations techniques ciblées (EKS, observabilité, pipeline CI/CD, sécurité) • Engagement sur transfert de compétences avec plan structuré livrables techniques : participer à la livraison entre autres de • Document d'architecture AWS avec schémas • Scripts Terraform documentés • Configuration complète EKS (clusters, nodes, namespaces) • Procédures de déploiement • Dashboards de monitoring Grafana/CloudWatch • Guide d'exploitation détaillé • Plan de transfert de compétences • Documentation des procédures • Étude de portabilité multicloud • Plan de réversibilité • Scripts de migration • Documentation technique de sortie • Indicateurs coûts et optimisation EXPERTISE & Compétences clés attendues : · Maîtrise des outils CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD) · Infrastructure as Code avec Terraform et gestion des modules réutilisables · Orchestration de conteneurs Kubernetes (EKS) : nodes, autoscaling, namespaces, ingress · Sécurité applicative intégrée : scan de vulnérabilités (Trivy, Snyk), SAST/DAST · Gestion et gouvernance des images Docker (registry, policy, scan) · Implémentation des principes Zero Trust, IAM Roles et RBAC Kubernetes · Gestion des secrets et rotation de clés (AWS Secrets Manager, KMS) · Monitoring et observabilité (CloudWatch, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) · Conformité réglementaire : RGPD, CNIL, Cloud Act · Rédaction de runbooks d'exploitation et documentation des procédures CI/CD