Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre du renforcement de son équipe Cloud, un grand compte du secteur industriel recherche un Ingénieur Azure AI Platform / DevOps pour assurer l'administration, l'exploitation et l'industrialisation d'une plateforme IA Azure mise à disposition des différentes entités du groupe. Vous interviendrez sur la plateforme IA Sandbox ainsi que sur les activités transverses de l'équipe Cloud. Missions principales : RUN / MCO de l'infrastructure Azure Assurer l'administration de l'infrastructure Azure Traiter les incidents et les demandes Fournir le support technique aux utilisateurs de la plateforme Déploiement et maintien de la plateforme Déployer, configurer et maintenir les ressources Azure et les services IA de la plateforme Participer à l'industrialisation, à l'amélioration continue et à la montée en charge de la plateforme IA Sandbox Automatisation et Infrastructure as Code Automatiser le provisioning et les déploiements avec Bicep, Azure DevOps et pipelines YAML Utiliser Git, PowerShell et Shell pour fiabiliser les opérations Activités Cloud transverses Contribuer aux livraisons techniques et aux évolutions d'infrastructure Participer à la gestion des ressources Cloud Suivi et documentation Assurer le suivi des tâches et le reporting Rédiger et maintenir la documentation technique Environnement technique : Cloud / DevOps : Microsoft Azure, Azure DevOps, Git, Bicep, pipelines YAML, Infrastructure as Code Scripting : PowerShell, Shell Administration Azure : Management Groups, Subscriptions, Resource Groups, VM, Managed Identity Réseau / Sécurité : VNET, Subnet, NSG, Bastion, Private Endpoint, Private Link, Key Vault Services Azure : Storage Account, Web Apps, Function Apps, Cosmos DB, Containers Monitoring : Log Analytics Workspace, Application Insights IA Azure : Azure AI Foundry / AI Hubs, VM GPU, Azure AI Search, Document Intelligence, Computer Vision, Bot Services, Azure AI Language

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Tech Lead pour piloter la construction d'une data platform cloud au service d'une filière de banque d'investissement. Vous posez les fondations d'une plateforme autonome, gouvernée et fiable, dans le cadre d'un programme de transformation multi-annuel. Vos missions : - Structurer l'infrastructure AWS de la plateforme en Terraform (réseau, sécurité, IAM) et industrialiser les environnements dev, staging et prod. - Mettre en place les pipelines CI/CD (GitLab, GitHub Actions) avec versioning, rollback et déploiements maîtrisés. - Concevoir l'architecture d'orchestration des données (Airflow, Astronomer, Dagster) et les workflows ETL/ELT. - Déployer un framework de data quality : règles de validation, alertes, dashboards et tests automatisés. - Mettre en place le monitoring et l'observabilité (CloudWatch, Prometheus, Grafana). - Offrir aux équipes un parcours self-service : templates, patterns réutilisables, documentation et onboarding automatisés. - Garantir la gouvernance et la conformité : contrôle d'accès, chiffrement, traçabilité et data lineage. - Former et accompagner les équipes sur les bonnes pratiques DevOps et data. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre, au sein d'une communauté d'experts. Présence sur site 3 jours par semaine minimum. Ref : O-XXRBC

Responsabilités principales : Architecture de la plateforme Data & IADéfinir les architectures système et solutions de haut niveau pour une nouvelle plateforme Data & IA basée sur Microsoft Azure et Microsoft Fabric. Concevoir les architectures associées aux services de support tels que la gestion des identités et des accès (IAM) ainsi que les capacités de catalogue de données. Documentation d'architectureProduire et maintenir la documentation High-Level Design (HLD). Encadrer les activités de conception détaillée (Low-Level Design - LLD) réalisées par les responsables techniques et les équipes de développement. GouvernancePrésenter les architectures proposées aux différentes instances de gouvernance d'architecture. Assurer la conformité des solutions avec les normes et principes d'architecture de l'entreprise. Coordination transverseCollaborer avec les équipes d'Architecture d'Entreprise ainsi qu'avec les responsables de l'architecture du portefeuille Data & IA afin de relier les capacités de la plateforme à la cartographie des capacités métier et au paysage d'architecture global. Veille technologique et amélioration continueSuivre les évolutions technologiques et recommander des améliorations pour la plateforme Data & IA. Accompagner les parties prenantes, influencer les décisions d'architecture et garantir une documentation complète et cohérente.

ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe , nous recherchons un consultant Data Engineer Senior/Expert capable d'intervenir de manière autonome sur la conception, l'industrialisation et l'exploitation de produits et pipelines Data. La mission s'inscrit dans un environnement Lakehouse AWS, avec des enjeux de qualité, performance, fiabilité des traitements et maîtrise du RUN. MissionsLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données. Développer et industrialiser les traitements avec Spark/PySpark, Python, SQL et dbt. Exploiter des données au format Apache Iceberg dans une architecture Lakehouse / Medallion. Orchestrer les traitements avec Airflow. Déployer et maintenir les traitements sur AWS et contribuer à l'Infrastructure as Code avec Terraform. Mettre en œuvre les contrôles de Data Quality, tests et mécanismes d'observabilité. Participer au RUN, à l'analyse des incidents et au traitement des causes racines. Contribuer à la documentation, au Data Lineage, aux Data Contracts et au Data Catalog. Travailler avec les Product Owners et interlocuteurs métier afin de traduire les besoins Marketing en solutions Data robustes et maintenables. LivrablesLes livrables de la prestation pourront comprendre : Pipelines Data développés, testés et industrialisés. Transformations Spark et Modèles dbt. Workflows Airflow. Infrastructure Terraform nécessaire aux traitements. Tests automatisés et contrôles de Data Quality. Monitoring et alerting associés aux traitements. Documentation technique et fonctionnelle. Documentation des modèles et règles métier. Contribution aux Data Contracts, lineage et métadonnées. Analyse et résolution des incidents. Plans de remédiation pour les incidents ou problèmes récurrents. Contribution aux standards et bonnes pratiques Data Engineering de l'équipe.

Nous recherchons Consultant Architecte Data LakeHouse (Python, Cloudera, Iceberg) pour une mission de longue durée à Vélizy dans le 78. Au sein de la Data Factory, vous interviendrez sur des problématiques de conception d'architecture Data, d'ingénierie des données et d'intégration de jeux de données dans un environnement Big Data & Cloud. En tant que Data Engineer Big Data & Cloud, avec une dimension Data Architecture, vous contribuerez à la conception, au développement et à l'évolution de l'architecture Data LakeHouse (DLH), ainsi qu'à la préparation et à l'intégration des données nécessaires au projet PRM. Vos principales responsabilitésDans ce contexte, vos missions seront notamment les suivantes : Architecture Data : participer à la conception, à la mise en œuvre et à l'évolution de l'architecture Data LakeHouse sur une plateforme Data hybride basée sur Cloudera. Ingénierie des données : concevoir, développer et optimiser des pipelines ETL en Python et PySpark pour assurer la transformation, la préparation et l'intégration des données. Gestion des données : mettre en œuvre et exploiter des tables Apache Iceberg afin de garantir une gestion performante et structurée des jeux de données. Migration et interopérabilité : faire évoluer les systèmes de données existants pour assurer leur compatibilité avec le projet PRM et faciliter leur migration. Modélisation des données : définir et maintenir des modèles de données réutilisables, cohérents et optimisés, en privilégiant la non-redondance et l'unicité des définitions. Qualité et gouvernance des données : garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données intégrées, dans le respect des normes et bonnes pratiques d'ingénierie des données. Sécurité et conformité : intégrer les exigences de sécurité, de conformité réglementaire (notamment RGPD et réglementation applicable aux données et à l'intelligence artificielle) ainsi que les enjeux de propriété intellectuelle, y compris pour les données provenant de fournisseurs tiers. Collaboration transverse : travailler en étroite collaboration avec les architectes applicatifs et techniques, les Data Scientists, les Data Analysts ainsi que les équipes Juridique et Recherche pour valider les modèles et les contenus de données produits.

Contexte Dans le cadre du déploiement d'une infrastructure IA au sein d'un périmètre critique, nous recherchons un(e) consultant(e) pour accompagner la mise en œuvre et la mise en service de use cases IA dans un contexte de sécurité offensive. Vous évoluerez dans un environnement de cybersécurité exigeant, avec de fortes contraintes de délais. Votre mission Vous participez opérationnellement à la réalisation et au suivi du projet, de l'intégration à la mise en service des use cases IA. Vous contribuez aux choix d'architecture et communiquez clairement vos actions au management. Vous aidez les équipes à lever les blocages et à accélérer les sujets à fort gain identifiés par le management, tout en respectant les contraintes de planning. Vos responsabilités : Contribuer à l'urbanisation d'un service IA dans un périmètre critique et être force de proposition Lever les obstacles techniques et fonctionnels qui impactent le projet Anticiper les points bloquants et les enjeux opérationnels pour sécuriser l'avancement Remonter les informations pertinentes et les points de blocage au management, au bon niveau et au bon moment, via les points de communication définis Traduire la complexité technique en messages clairs et actionnables pour les managers et décideurs Animer ou participer aux réunions de présentation des livrables Travailler en forte collaboration avec l'équipe, en autonomie dans l'exécution Maintenir la documentation technique Livrables attendus Dossier d'architecture technique Dossier d'exploitation Transfert de compétences

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Chef de projet IA, pour piloter de bout en bout des cas d'usage d'intelligence artificielle, du cadrage jusqu'à la mise en production. Vous intégrez une équipe dédiée à l'industrialisation des usages de l'IA, dans un environnement fortement gouverné. Vous coordonnez métiers, Data, IA, sécurité et infrastructure. Une expertise technique approfondie n'est pas exigée. Il faut comprendre les concepts, repérer les enjeux d'un projet IA et piloter les experts. Vos missions : - Recueillir et clarifier les besoins métiers, identifier la valeur attendue de chaque cas d'usage. - Challenger la pertinence du recours à l'IA et identifier les contraintes IT, Data, sécurité et gouvernance. - Construire le dispositif projet et le planning. - Piloter les phases de cadrage, d'expérimentation, de POC, d'industrialisation et de mise en production. - Coordonner Product Owners, Data Scientists, ML/AI Engineers, développeurs, architectes et experts sécurité. - Suivre planning, dépendances, risques, points de blocage et arbitrages. - Assurer un reporting régulier et synthétique. - Garantir la transition entre le POC et la solution industrialisée. Ref : O-TGEBQ

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Engineer Big Data Confirmé (H/F) à Lyon, France. Les missions attendues par le Data Engineer Big Data Confirmé (H/F) : Développement & Industrialisation Big Data : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données massives en pySpark, gérer leur ordonnancement et garantir un haut niveau de qualité logicielle (couverture de tests > 80 %, CI/CD). Supervision & Run : Mettre en place des tableaux de bord de suivi de performance et de qualité de données et assurer le MCO et la gestion des incidents en production. Architecture & Accompagnement : Proposer des évolutions d'architecture de données (approche Médaillon compatible Cloud) et accompagner les Data Scientists de l'équipe dans l'industrialisation de leurs modèles et codes d'expérimentation. Migration Cloud (Databricks) : Préparer, tester et réaliser la migration des pipelines existants (Hadoop/HDFS) vers Databricks / Delta Lake. Conseil & Partage : Assurer une veille technologique active, animer des ateliers de bonnes pratiques (performance Spark, qualité de code) Environnement technique Langages & Big Data : Python, pySpark, SQL (PostgreSQL) Plateformes Data : Hadoop / HDFS (actuel) /Databricks / Delta Lake (cible 2027) Orchestration & DevOps : Airflow, GitLab, GitLab-CI/CD BI & Gestion de projet : PowerBI, Jira, Confluence Impératifs Data Engineering & pySpark massif : Au moins 5 ans d'expérience en Data Engineering, dont une pratique approfondie de pySpark (conception et mise en production de pipelines traitant plusieurs dizaines de millions de lignes). Maîtrise Spark en production (Databricks / Hadoop) Expérience avérée du Run en production : Une expérience significative en mise en production, optimisation, maintenance (MCO) et supervision de pipelines Spark (monitoring, contrôles qualité de données, gestion des incidents). Localisation : Lyon Démarrage : ASAP TJM : 440 €

Data Engineer AWS / Snowflake – Expertise plateforme Data (H/F) Contexte de la mission Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, un grand groupe recherche un Data Engineer spécialisé AWS et Snowflake pour renforcer son équipe. Déjà utilisée par plusieurs directions métiers, cette plateforme accueille un périmètre croissant de données et de cas d'usage. Vous contribuerez à son évolution, à son exploitation et à l'optimisation de ses performances, en veillant à la sécurité et à la disponibilité des services. Vos missions Administrer et optimiser les environnements AWS et Snowflake. Diagnostiquer et résoudre les incidents, puis mettre en place des actions préventives. Participer à la conception et au développement des composants techniques de la plateforme. Créer et maintenir les pipelines CI/CD et les workflows Git : branches, pull requests et merges. Concevoir des solutions Snowflake intégrant les fonctionnalités multi-cluster, le partage sécurisé des données et l'optimisation des charges de travail. Développer des modèles et architectures de données conciliant performance et maîtrise des coûts. Mettre en place des environnements modulaires et conteneurisés pour faciliter l'expérimentation et le prototypage. Intégrer des données structurées et non structurées issues de sources variées. Assurer le nettoyage, la validation et la sécurisation des données, et contribuer à la cohérence des référentiels internes. Collaborer avec les équipes de développement et d'exploitation pour répondre aux besoins métiers. Documenter les architectures, processus et solutions, et contribuer à l'amélioration continue de la sécurité.

Consultant SAP MDG – Migration des données clients / fournisseurs – S/4HANA – La Défense – 12 mois et plus Pour le compte de notre client intégrateur SAP, nous recherchons en exclusivité un(e) consultant(e) SAP MDG expérimenté(e) pour un programme de migration vers SAP S/4HANA. L'équipe projet compte environ 30 personnes, en France et en offshore. Mission basée à La Défense, à 100 %, pour 1 an ou plus, avec un démarrage immédiat. Missions Piloter la migration des données de base clients et fournisseurs sur SAP MDG. Définir et sécuriser les règles de reprise, de mapping et de qualité des données. Coordonner une petite équipe offshore. Utiliser le Migration Cockpit S/4HANA pour les chargements et les validations. Participer aux cycles de tests, aux répétitions de migration et au cutover.

Conception et évolution des plateformes IA et agentiques Définir, concevoir et accompagner l'évolution d'architectures et de plateformes d'intelligence artificielle et de systèmes agentiques capables de fonctionner à grande échelle. Participer aux choix d'architecture technique afin de garantir la performance, la robustesse, l'évolutivité et la pérennité des solutions développées. Structurer les différentes composantes des plateformes IA pour faciliter leur intégration, leur exploitation et leur évolution dans le temps. Accompagner l'amélioration continue des architectures existantes afin de répondre aux besoins techniques et aux enjeux de passage à l'échelle. Pilotage technique et gestion du delivery de bout en bout Assurer le pilotage de l'ensemble du cycle de réalisation des solutions IA, depuis la définition de l'architecture jusqu'à leur déploiement en environnement de production. Superviser les phases de conception, de développement, d'intégration et de mise en production, en veillant à la cohérence technique des solutions livrées. Coordonner les différentes étapes du delivery afin de garantir une progression maîtrisée des développements et une intégration efficace des composants. Veiller à la qualité des réalisations techniques et à la fiabilité des solutions déployées tout au long de leur cycle de vie. Accompagner les équipes dans la résolution des problématiques techniques rencontrées lors des différentes phases de réalisation et de déploiement. Structuration et industrialisation des pratiques LLMOps Définir, formaliser et faire évoluer les pratiques LLMOps afin d'encadrer le développement, le déploiement et l'exploitation des solutions reposant sur les grands modèles de langage (LLM). Mettre en place des approches d'évaluation permettant de mesurer la qualité, la performance et la pertinence des systèmes d'intelligence artificielle. Renforcer les dispositifs d'observabilité et de suivi afin d'améliorer la visibilité sur le fonctionnement et le comportement des solutions IA en production. Développer les pratiques visant à garantir la fiabilité, la stabilité et la sécurité des plateformes et des applications fondées sur les LLM. Intégrer les enjeux de maîtrise et d'optimisation des coûts dans les choix techniques et les modalités d'exploitation des solutions IA. Contribuer à l'amélioration continue des processus LLMOps afin de favoriser une exploitation plus efficace, sécurisée et maîtrisée des plateformes. Coordination transverse et alignement des équipes techniques Assurer la coordination et favoriser la collaboration entre les équipes engineering, data et produit autour d'une vision technique partagée. Participer à la définition et à la structuration d'une trajectoire technique commune, en cohérence avec les besoins des différentes équipes. Faciliter les échanges entre les parties prenantes afin d'assurer une compréhension commune des orientations architecturales, des priorités techniques et des objectifs de réalisation. Accompagner les équipes dans l'adoption des pratiques, des principes d'architecture et des orientations techniques définies collectivement. Favoriser la convergence des approches et des méthodes de travail pour renforcer la cohérence des développements et faciliter l'intégration des solutions. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques techniques et au partage des connaissances entre les équipes impliquées dans la conception et l'exploitation des plateformes IA.

Le/la Data & IA Engineer Senior est responsable de la conception, du déploiement et de la fiabilisation des architectures de données et des solutions d'intelligence artificielle, de la collecte des données jusqu'à leur exploitation par les utilisateurs. Rattaché(e) au Leader de la Transformation Numérique, il/elle intervient sur quatre axes principaux : Data Engineering : collecte, nettoyage, qualification et documentation des données ; conception et automatisation de pipelines ETL et de traitements Python. Intelligence artificielle : conception d'agents IA et de systèmes RAG intégrant des LLM, afin de répondre aux besoins métiers. Déploiement et exploitation : création d'API, intégration des solutions dans des applications web et mise en place de tableaux de bord décisionnels. Fiabilité et sécurité : tests, monitoring, gouvernance et traçabilité des données, gestion des accès et respect des exigences de cybersécurité.

Mission de l'équipe : Au sein d'un grand groupe bancaire européen, la mission s'inscrit dans le renforcement du dispositif de gouvernance et de protection des données personnelles. L'objectif est de structurer les activités de première ligne de défense (LOD1) en matière de Privacy, de clarifier les responsabilités et d'harmoniser les processus entre les fonctions centrales et les différentes entités nationales et internationales. La mission s'articule autour de quatre axes principaux. 1. Structuration des activités opérationnelles RGPDIdentifier, formaliser et organiser les responsabilités de première ligne de défense en matière de protection des données personnelles. Le périmètre couvre notamment le registre des traitements, l'exercice des droits des personnes, la gestion des incidents et des pertes de données, les analyses d'impact (AIPD / DPIA), les dispositifs de sensibilisation et la coordination des fonctions concernées. 2. Cartographie et optimisation des processus PrivacyCartographier les processus existants, identifier les parties prenantes et formaliser les responsabilités et interactions associées. Capitaliser sur les dispositifs déjà déployés, identifier les prérequis réglementaires et opérationnels, notamment concernant les transferts de données personnelles, et proposer les améliorations nécessaires. 3. Gouvernance et coordination des entitésStructurer les responsabilités de première ligne de défense au niveau central dans son rôle de coordination des différentes entités. Définir les modalités d'animation du réseau de correspondants Privacy, formaliser les procédures communes et contribuer à l'harmonisation des principes de gouvernance. 4. Clarification des responsabilités entre les différents périmètresIdentifier les interactions et les éventuels chevauchements de responsabilités entre les fonctions centrales et les dispositifs locaux. Clarifier les rôles, les processus et les interfaces nécessaires afin de garantir une organisation Privacy cohérente et opérationnelle. Prestations demandéesLes principales responsabilités attendues sont les suivantes : Analyser et structurer les activités RGPD relevant de la première ligne de défense. Cartographier les processus de protection des données personnelles et leurs acteurs. Formaliser les rôles, responsabilités et interactions entre les différents périmètres organisationnels. Identifier les prérequis et les axes d'amélioration des dispositifs existants. Organiser la coordination des correspondants Privacy et contribuer à la définition de procédures communes. Clarifier les responsabilités entre les fonctions centrales et les entités locales. Contribuer à la formalisation d'un dispositif de gouvernance Privacy harmonisé, opérationnel et conforme aux exigences RGPD. Secteur d'activité : Banque, environnement financier réglementé Calendrier : Du 02/11/2026 au 31/12/2026, renouvelable