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ATTENTION, 2 JOURS DE PRESENCE SUR SITE A GOSSELIE NON NEGOCIABLE. Ne pas postuler le cas échéant. Le consultant rejoindra l’équipe Factory Data , spécialisée dans les technologies Microsoft Fabric et Azure Data . La mission s’inscrit dans le cadre de la mise en place et l’optimisation des flux de données, la modélisation du Lake House et l’architecture médaillon (Silver & Gold). Responsabilités Développer les flux d’ingestion via Fabric Data Factory (et compréhension d’Azure Data Factory). Développer les flux de transformation via Fabric Factory Notebook . Optimiser les requêtes de transformation en tenant compte des coûts Azure. Contribuer à la modélisation du Lake House et à l’architecture médaillon. Établir le design technique et rédiger la documentation. Mettre en place et exécuter les tests unitaires automatisables . Participer à l’estimation des efforts de développement. Contribuer à la maintenance et résolution des incidents en production. Participer à l’amélioration continue (guidelines de développement).

Je recherche actuellement pour mon client un.e DevOps Infrastructure Engineer (H/F) L'équipe de mon client supporte les outils et l'infrastructure des équipes de développement (embarqué et serveurs) dans leur mise en place de chaines de CI/CD sur une « stack » applicative commune. L'équipe est constituée de 6 collaborateurs sur deux sites (Suresnes et Valence dans la Drôme). Cette intégration continue est constituée de la « stack » suivante : Jira pour le suivi des tickets ; BitBucket comme gestionnaire de dépôts Git et solution de « code review » ; Jenkins pour l'intégration continue ; Artifactory pour les dépôts d'artefacts ; XRay (plugin Jira) pour les tests ; SonarQube/Blackduck pour le SAST et le SCA. La configuration de ces applications (création d'espaces, gestion des permissions, etc.) est réalisée à l'aide d'un outil interne de « self-service » basé sur les concepts GitOps. L'équipe Software Factory Infrastructure est une équipe IT dédiée, en charge de déployer et maintenir cette solution applicative et son infrastructure. Description L'objectif de la mission est de renforcer l'équipe sur les actions courantes qui sont les suivantes : La gestion du cycle de vie des solutions La documentation et le référencement de chaque changement dans les outils Participer au développement continu de la plateforme de Monitoring (PRTG). Contribuer à notre dynamique d'Infrastructure as a Code via Ansible Automation Platform. Participer à l'automatisation des tâches récurrentes. Assurer la MCO de l'ensemble des services (applications et infrastructure). Contribuer aux divers espaces documentaires. Monter en compétence sur les diverses applications afin de pouvoir accompagner fonctionnellement nos utilisateurs. Environnement technique Infrastructure : VMWare, Ansible, Kubernetes, Ubuntu, Fortigate, VMware Advanced Network Load Balancer, Zerto, PostgreSQL, … IT Tooling : ELK, PRTG, Crowd, Landscape, Kibana, … Applications : Bitbucket, Jira, Confluence, Jenkins, Sonarqube, Artifactory, Blackduck Compétences requises Maitrise des concepts DevOps et GitOps Maitrise de l'administration de système Linux Ubuntu Maitrise des environnements de virtualisation (VMWare & Azure) Maitrise des outils d' « Infrastructure as a Code » (Ansible, Terraform) Maitrise du réseau (Fortinet), Load Balancing, VLAN Expérience avérée en mise en œuvre et gestion d'outils de containerisation (K8S) Connaissance des outils de gestion de log (ELK) et de Monitoring (PRTG) Connaissance en base de données (PostgreSQL) Capacité de planifier et mettre en œuvre Capacité à comprendre et analyser avant d'agir Capacité à prendre en charge le support de ses solutions Connaissance de Git et Jenkins Connaissance d'au moins un langage de programmation (Python) Anglais courant à l'oral et à l'écrit Savoir parler chinois (mandarin) est un plus

Contexte : Le secteur de l’énergie renouvelable, notamment l’éolien et le solaire, connaît une croissance rapide et nécessite une exploitation optimale des données pour piloter les activités, assurer la qualité des installations et suivre la performance énergétique. Dans ce contexte, nous recherchons un Data Analyst Power BI confirmé pour renforcer les équipes Data et contribuer à la transformation digitale et analytique de l’entreprise. Mission principale : Le Data Analyst Power BI aura pour objectif de maintenir, améliorer et développer les tableaux de bord métiers critiques , tout en garantissant la qualité et la fiabilité des données . Ses missions incluent : Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des tableaux existants. Concevoir et déployer de nouveaux tableaux Power BI adaptés aux besoins métiers. Détecter, analyser et corriger les anomalies de données , et sensibiliser les métiers à la qualité des données. Documenter les évolutions, anomalies et retours métiers. Collaborer avec les équipes métiers et techniques (AWS, Dataiku, Power Platform…) pour assurer la cohérence et la performance des tableaux de bord.

Le Data Engineer est un développeur au sein de l’équipe Engineering Open Big Data du Département Data, qui regroupe l’ensemble des expertises technologiques liées à l’ingénierie de la donnée, de l’automatisation et à l’exploitation des modèles de Machine Learning. Ce déparetement est dédié au service de notre client et de ses équipes (Data office, Tribus data, Business, Transformation Office etc.), afin de fournir, en collaboration avec le Data Office, les plateformes (RPA, BI, Data, …) et les données nécessaires aux équipes chargées de délivrer les cas d’usages, puis les déployer et les maintenir en conditions opérationnelles.

Description de la mission Pour le besoin de mon client basé à Paris , je suis à la recherche d'un Analytics Engineer – Expertise Cornerstone Tâches Contexte : Au sein du HR Data Office, accompagner les Business Process Owners (BPO) Formation dans la définition et la création de dashboards Power BI, en exploitant les données issues de Cornerstone onDemand. Objectifs : Traduire les besoins métier en exigences claires pour la création de dashboards. Créer, mettre à jour et maintenir des dashboards Power BI pour la formation. Étudier les options de reporting Cornerstone et optimiser les reportings existants. Fournir des analyses quantitatives et qualitatives sur les données de formation. Présenter les dashboards aux équipes et stakeholders. Documenter les solutions mises en place. Compétences Demandées Compétences requises : Expertise Cornerstone onDemand (obligatoire) Maîtrise Power BI, DAX, Power Query Modélisation de données, publication, sécurité (RLS), refresh PBIRS Compréhension des KPIs et besoins utilisateurs Anglais professionnel Capacité à former et expliquer les dashboards

Contexte du Projet Une organisation leader en solutions de financement est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre d'un projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation. Il se concentre sur la phase d'exploration des données liées au reporting réglementaire, avec un périmètre limité aux données critiques, provenant de diverses sources. L'objectif est de garantir un accès optimisé et une gouvernance renforcée pour les Data Quality Analysts (DQA). Conception et implémentation des pipelines de données Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. Suivre avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements Mettre en place des processus d'industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l'exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. Gestion des données et optimisation des performances Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d'architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). Assurer la surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l'intégrité des jeux de données. Sécurité et gouvernance des données Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l'alignement avec les politiques et processus définis. Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées.

Infrastructures de données : - Cartographie et documente les sources de données. - Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. - Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. - Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). - Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : - Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise. - Assure la supervision et l'intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. - Vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake et s'assure de leur sécurité. - Nettoie la donnée (élimination des doublons) et la valide pour une utilisation aval. Animation des communautés : - Anime la communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l'application de la politique de la donnée de l'entreprise. Veille technologique : - Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. - Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place Exemple de livrables - Dossier d'architecture (ou cadre technique) des solutions (plateformes) de traitement des données. - Un data lake adapté aux besoins actuels et futurs de l'entreprise. - Une cartographie des données. - Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée.

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer GCP confirmé pour accompagner nos clients dans la mise en place et l’industrialisation de leurs pipelines data au sein d’environnements Cloud exigeants. Missions : Conception et développement de pipelines data dans GCP (Dataflow, Dataproc, Composer). Modélisation et optimisation des tables dans BigQuery. Mise en place de bonnes pratiques CI/CD (Cloud Build, GitLab CI, Terraform…). Industrialisation, monitoring et optimisation des workflows. Collaboration étroite avec les équipes Data, Produit et Architecture. Compétences recherchées : Maîtrise des services GCP Data (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer). Très bonne expertise Python et frameworks ETL. Connaissances des bonnes pratiques DevOps (Docker, Terraform…). Expérience en environnement Data à forte volumétrie. Esprit analytique, autonomie et capacité à travailler en équipe. Profil attendu : 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering. Expérience significative sur GCP obligatoire. Une certification GCP Data Engineer est un plus.

Notre client recherche un Développeur Senior disposant d’une double expertise en développement backend et en ingénierie des données, pour rejoindre son équipe dédiée à l’observabilité. Concevoir, développer et maintenir des services backend (Python, PySpark) et des APIs orientées observabilité Construire et orchestrer des pipelines de données robustes (Airflow, Spark, Python) Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des flux (tests, lineage, monitoring) Gérer les données via PostgreSQL, ADLS, Blob Storage, ElasticSearch Développer des dashboards et visualisations avancées (Grafana, ELK) Collaborer étroitement avec les équipes produit et développement (Agile/Scrum)

🎯 Mission principale Concevoir, développer et maintenir une infrastructure cloud sécurisée, scalable et industrialisée (CI/CD), basée sur des conteneurs (Docker) et de l’orchestration (Kubernetes), en garantissant la bonne gestion des ressources informatiques et des accès utilisateurs. 🧩 Responsabilités 1. Architecture & développement Cloud Concevoir et mettre en œuvre des architectures cloud (on-premise, cloud public ou hybride). Conteneuriser les applications existantes et nouvelles (Docker). Déployer et maintenir des clusters Kubernetes (K8s) pour les environnements de dev, test et prod. Mettre en place des workflows CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, etc.). 2. Orchestration & gestion des ressources Dimensionner et optimiser l’usage des ressources (CPU, RAM, stockage, GPU si besoin). Gérer les namespaces, quotas, autoscaling (HPA/VPA), nodes pools, etc. Suivre les performances et coûts (monitoring, alerting, dashboards). 3. Cybersécurité & gestion des accès Définir et appliquer les politiques de sécurité (RBAC, gestion des rôles, secrets, certificats). Mettre en œuvre la sécurité des conteneurs (scans d’images, durcissement, politiques réseau). Gérer les identités et accès (IAM, SSO, OAuth2, Keycloak/AD, etc.). Participer aux revues de sécurité et à la gestion des incidents (logs, traces, audits). 4. Supervision, fiabilité & exploitation Mettre en place le monitoring (Prometheus, Grafana, ELK/EFK, OpenTelemetry…). Assurer la haute disponibilité et la résilience (backups, DRP, redondance). Documenter les procédures d’exploitation, de déploiement et de reprise. 5. Collaboration & support Travailler en étroite collaboration avec les équipes de dev, data/IA et produit. Accompagner les développeurs pour adapter leurs applis au modèle cloud natif. Participer à l’amélioration continue des pratiques DevSecOps.

En tant que BI engineer Looker/LookML, vous serez en charge de concevoir, développer et d'optimiser des solutions de reporting adaptées aux besoins de nos différents métiers. Votre expertise avancée en LookML/Looker, vos connaissances et compétences sur d'autres outils de visualisation telles que MicroStrategy et/ou QlikView, combinée à une solide maîtrise de SQL, sera un atout essentiel pour réussir dans ce rôle. Ø Missions principales : · Concevoir, développer et maintenir les modèles de données et couche sémantique dans LookML. · Concevoir et développer des tableaux de bord et rapports à l'aide des outils Looker, MicroStrategy et QlikView. · Intégrer différentes sources de données. · Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et les traduire en solutions de reporting performantes. · Assurer la maintenance, la résilience et l'évolution des solutions existantes. · Effectuer les recettes techniques et fonctionnelles des traitements développés. · Mettre en place des mécanismes de monitoring pour assurer le bon fonctionnement et la fiabilité des solutions. · Participer à l'optimisation des modèles de données et à la création d'infrastructures de reporting. · Garantir la qualité, la fiabilité et la précision des données présentées. · Rédiger les livrables et la documentation technique associée pour faciliter la pérennité et la transmission des connaissances. · Participer à la gouvernance des couches sémantiques et des reportings. · Former les utilisateurs finaux et leur fournir un support technique lorsque nécessaire.

Nous recherchons un développeur frontend capable de prendre en main plusieurs applications web (back-office, interfaces utilisateurs, espaces dédiés) et d’assurer la qualité, les performances et la responsivité des interfaces. La mission consiste à implémenter des fonctionnalités de bout en bout, en collaboration avec l’équipe backend, et à contribuer à l’évolution continue de la stack frontend. Le rôle inclut également l’identification proactive de problèmes (UI, bugs graphiques, performance) ainsi que leur résolution. L’environnement de travail comprend un MacBook Pro, l’IDE de votre choix, l’usage d’outils d’IA pour améliorer la productivité, ainsi qu’un workflow basé sur GitHub, GitHub Actions, Datadog, Notion et Codecov. L’organisation interne suit une méthodologie Kanban.

Je recherche un Golang Backend Engineer pour l'un de mes clients en Ile de France. - Longue mission. - Démarrage début décembre ou début janvier. - 2/3 jours de TT par semaine. - Profil sénior. Contexte : Mise en place de Kubernetes. Stack technique demandée : - Concevoir, développer et maintenir un opérateur Kubernetes (CRDs, Controllers, etc.) - Automatiser la gestion de services dans un cluster Kubernetes - Maitrise du langage Golang - Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques d’observabilité (logs,metrics, traces) - Assurer la maintenance, les tests, la documentation et la revue de code - Collaborer avec l’équipe (infrastructure, DevOps) pour respecter les bonnes pratiques cloud-native et DevSecOps - Surveiller et optimiser les performances et la fiabilité de l’opérateur K8S pour la production - Gestion des secrets (Vault)

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Synthèse du besoin Pour accompagner l'un de nos clients grand compte, nous recherchons un Data Engineer Confirmé / Senior à Paris. La mission consiste à contribuer au développement des ciblages pour la surveillance de portefeuille au sein de la Plateforme Data, en assurant la qualité, la modélisation et la mise à disposition des données issues des SI sources via la Data Fabrik. Enjeux principaux Compréhension du SI source et de ses objets métiers. Documentation fonctionnelle de référence. Respect des standards et prérequis Data Fabrik. Support et accompagnement des équipes IT et métiers dans l’usage de la plateforme. Identification des freins/leviers d'amélioration sur les flux Data. Volet développement Conception et tests des consignes de traitement. Mise en place de chaînes Control-M de bout en bout. Développements PySpark. Compétences clés requises Techniques Hadoop (expert), GCP (expert), Hive (avancé), Agile (avancé), PySpark. Fonctionnelles assurance IARD, Santé, Épargne/Finance, Prévoyance, Relation client (niveau avancé). Comportementales Vision métier, appétence fonctionnelle, pédagogie, diplomatie, aisance relationnelle. Langue Français courant.

En renfort de l’entité Solutions Data pour participer activement (Run/Build/Expertise et Accompagnement) aux sujets ci-dessous dans un environnement hybride Cloud/On-Premise (avec le On-Premise en cible) : Participer à l’élaboration du design technique des produits logiciels, Faciliter la recherche de solutions techniques, Prendre en charge une partie des dév. Accompagner les autres Dév. (Coaching, optimisation de code, …), Collaborer à l’intégration des produits dans le SI avec l’architecte data, Garantir la qualité des produits logiciels, Accompagner les directions métiers dans la réalisation de leurs cas d’usage data