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Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d'ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l'amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

La Direction Achats Groupe déploie une solution décisionnelle basée sur Microsoft Azure / Power BI pour l'aide à la prise de décision opérationnelle (Procurement BI). Le consultant intervient en autonomie complète sur chaque évolution, de la réception de la maquette jusqu'à la mise en production. 1 jour de présentiel/semaine (jeudi). Anglais professionnel requis (animation de réunions). Missions : -Développer les reports Procurement BI à partir des maquettes définies par les utilisateurs et l'UX Designer -Concevoir et maintenir les pipelines / ETL (Azure Data Factory), le data model et les flux d'alimentation quotidienne automatique -Mapper les données issues des nouvelles sources (ERP, nouvelles applications), charger les historiques et valider les chiffres -Piloter les recettes utilisateurs : rédiger les slides de kick-off, animer les sessions de démo et de test en autonomie -Mettre en production les reports validés dans le respect du planning -Contribuer au support utilisateurs (traitement des questions reçues par mail) -Participer à la rédaction des user guides métier Profil attendu : -Maîtrise expert de l'écosystème Microsoft Azure : Data Lake, Data Factory, Azure SQL, ---Azure Analysis Services, Power BI Services (8 ans minimum) -Solide expertise DAX et langage M -Capacité à gérer chaque évolution comme un mini-projet en totale autonomie -Anglais professionnel courant – animation de réunions en anglais -Bon relationnel utilisateurs, pédagogie en sessions de démo/test

ContexteTransformer des données sources complexes en données exploitables pour les métiers, dans le respect des standards et de la stratégie data de SNCF Gares & Connexions. Missions principalesComprendre les enjeux métier et les besoins data Modéliser les données Développer et optimiser les traitements en Python / SQL / PySpark Industrialiser, superviser et documenter les traitements Collaborer avec les équipes métier et techniques Être force de proposition Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de la plateforme data Travailler dans un cadre agile

Au sein des équipes Data & Infrastructure, vous interviendrez sur la conception, le développement et le maintien de la plateforme de données qui alimente les modèles de recherche et de trading. L'objectif : industrialiser l'ingestion, le stockage et la mise à disposition de volumes de données massifs (données de marché, alternatives, internes) de manière fiable, scalable et performante. Missions principales Concevoir et faire évoluer les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition). Développer et maintenir les composants de la data platform en Python. Déployer et opérer l'infrastructure data sur AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, etc.). Garantir la qualité, la robustesse et l'observabilité des flux (monitoring, alerting, tests). Optimiser les performances et les coûts de la plateforme. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et les data scientists. Stack technique Langage : Python (impératif) Cloud : AWS Data : SQL, formats columnar (Parquet), orchestration (Airflow ou équivalent) DevOps : Docker, CI/CD, IaC (Terraform un plus)

Almatek recherche pour l'un de ses client, Un Data Engineer Senior Python / Talend sur Clermont-ferrand Compétences techniques python - Confirmé - Impératif Talend - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Compétences requises : - Développement Python, Talend DI, SQL, DBT - PostGres et SQL (DDL et DML) - Modélisation de data, process de nettoyage de données - Utilisation de Archimate - Gestion de configuration avec GitLab - Pratique de la méthodologie Agile : une expérience sur un projet est un plus - Travail en équipe : contexte de travail collaboratif - Communication - Bon niveau d'autonomie et d'adaptation - Anglais lu/parlé/écrit Les compétences suivantes sont un plus : - expérience de construction de chaine CI/CD - automatisation avec Ansible - Talend ESB - connaissance sur les bases no-sql Impératif : --> Profil Data Engineer pas Data Analyste --> Senior uniquement

Bonjour à tous 😀 🚀 Contexte de mission Nous recherchons un Data ingénieur - Référent technique Nifi et Data, vous intervenez au sein d'une équipe Data & IA sur des environnements critiques à forte volumétrie. L'objectif : concevoir, optimiser et sécuriser les flux de données dans un contexte de production exigeant, avec des enjeux forts de continuité de service. 🎯 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (Apache NIFI / Databricks) Optimiser les flux existants (performance, fiabilité, scalabilité) Assurer le RUN et le support (HNO / 24-7) Mettre en place et améliorer les processus CI/CD Superviser les traitements (monitoring, alerting) Participer aux études techniques et POC Produire la documentation et les reportings d'incidents Être force de proposition sur l'amélioration de l'architecture data ✅ Must Have Expertise Apache NIFI Très bonne maîtrise de Databricks Expérience solide sur Azure Bon niveau en Python & Spark Expérience en environnement de production critique (RUN / incidents) Connaissance CI/CD (Git / GitLab) Expérience en monitoring (type DataDog) Bonne maîtrise des bases de données (PostgreSQL) Expérience en Agile / Scrum ➕ Nice to Have Connaissance AKS (Kubernetes) Expérience avec Zookeeper Background sur des projets data à forte volumétrie Culture DevOps / automatisation avancée

Objectifs de la Mission : - Optimiser les usages et la performance des plateformes AWS et Snowflake - Optimiser les processus d'intégration des données - Garantir une gestion des données sécurisée et conforme - Maintenir une documentation à jour pour soutenir les projets de l'entreprise Missions Principales : 1. Administration et gestion de la plateforme AWS - Gestion des incidents : - Diagnostiquer et résoudre les incidents liés à la plateforme AWS. - Mettre en place des actions préventives pour minimiser les risques d'interruption de service. - Conception technique : - Participer à la conception et au développement de composants techniques pour des solutions innovantes. - Développer des solutions permettant le traitement sécurisé de grands volumes de données. - Automatisation des processus : - Créer et maintenir des pipelines CI/CD pour déploiements continus. - Superviser la gestion du dépôt Git (branches, pull requests, merges) pour garantir une collaboration efficace. 2. Administration et gestion de la plateforme Snowflake - Conception de solutions sur Snowflake : - Concevoir et déployer des solutions exploitant pleinement les capacités de Snowflake (multi-cluster, partage de données sécurisé, optimisation des charges de travail). - Élaborer des modèles de données optimisés pour des performances maximales et des coûts maîtrisés. - Mettre en place des architectures de données optimisées - Créer des environnements modulaires et conteneurisés pour faciliter l'expérimentation et le prototypage 3. Intégration et gestion des données - Superviser l'intégration des données provenant de sources multiples et variées (structurées et non structurées). - Effectuer le nettoyage, la validation, et la sécurisation des données avant leur utilisation en aval. - Contribuer à la gestion des référentiels de données internes pour assurer une cohérence dans leur utilisation. 4. Collaboration et documentation - Travailler en coordination avec les équipes de développement et d'exploitation pour aligner les besoins métier et les solutions techniques. - Documenter les processus, architectures et solutions mises en œuvre pour assurer la pérennité et le partage des bonnes pratiques au sein des équipes. - Animer des sessions de sensibilisation ou de formation sur les meilleures pratiques en matière de gestion et d'exploitation des données. 5. Sécurité et conformité - S'assurer de la conformité des solutions déployées avec les politiques de sécurité et les normes internes. - Contribuer à l'amélioration continue des processus liés à la sécurité des infrastructures et des données. - Assurer une veille technologique active pour identifier les opportunités d'amélioration et anticiper les évolutions. 6. Animation de la communauté technique et veille technologique - Participer à l'animation de la communauté technique autour des solutions et infrastructures de données. - Rester à jour sur les technologies et tendances liées à la gestion et manipulation des données. - Proposer des évolutions pour les infrastructures et outils existants en fonction des besoins métier et des avancées technologiques.

Contexte de la missionDans le cadre du développement d'une plateforme Data dédiée à l'analyse des marchés de l'énergie, un grand acteur du secteur renforce son équipe Data Platform afin d'accompagner l'adoption et la montée en charge de ses usages. Cette plateforme centralise et industrialise la gestion de séries temporelles utilisées par des équipes métiers orientées trading, analyse de marché et gestion de portefeuille énergétique. L'environnement est moderne, orienté cloud et data engineering, avec une forte dimension : scalabilité, gouvernance de la donnée, qualité des données, onboarding utilisateurs, automatisation des pipelines. Vous rejoindrez une équipe agile composée d'experts data travaillant en proximité avec les équipes métier et les équipes gouvernance/data office. Vos missionsDévelopper et maintenir des pipelines de données robustes et automatisés Garantir la fiabilité et la disponibilité de la plateforme data Participer à l'industrialisation et au monitoring des flux Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la plateforme Former et onboarder les nouveaux utilisateurs Assurer un support fonctionnel et technique au quotidien Identifier les axes d'amélioration continue via les retours utilisateurs Participer aux sujets de gouvernance et de qualité des données Environnement techniqueAWS Python Architecture Big Data Data Management Systems DevOps Gestion de séries temporelles Monitoring & automatisation

Je recherche unvData Platform Engineer – DataOps / SRE (orienté Databricks & Dataiku) une prestation d'accompagnement dans l'objectif de garantir la fiabilité, la performance et l'industrialisation des solutions data au sein de l'équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d'architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu'à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Responsabilités principales : Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production. Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d'incident. Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien Conception et mise en œuvre des architectures de production pour les nouveaux projets Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) ; Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Alimentation du backlog des Services de production ( CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Connaître les environnements de Production et Containers Apport d'expertise autours de la pratique DEVOPS Connaissance de l'intégration Continue Connaissance des Infrastructures/ serveurs / OS/Base De Donnée /Flux/firewall Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public Maîtrise de l'ordonnancement (Schedulers) Connaissance des pratiques Agile et DevOps Connaissance de l'intégration Continue (Continuous Integration) : Outil de gestion de versions, Référentiel du code source (GitLab, Bit bucket,..), référentiel binaires (Nexus, Artifactory…), orchestration (Jenkins, …). Connaissance de la Livraison Continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d'environnement, déploiement, Infrastucture as code (Ansible, Puppet, Chef) Connaissance des processus et Outils du Time2fix et Time2repair

Lead Data Engineer / Lead Data Platform (H/F)Votre missionEn tant que Lead Data, vous êtes responsable de la conception, de la fiabilité et de l'industrialisation de la plateforme data dans un environnement assurantiel fortement réglementé. Vous combinez un rôle de : référent technique, architecte data, lead d'équipe, garant de la qualité et de la sécurité des données. Vos responsabilitésLeadership & coordinationEncadrer et accompagner une équipe de Data Engineers Définir les bonnes pratiques : qualité des données, documentation, monitoring, versioning Garantir la cohérence des choix techniques avec les équipes DevOps et Architecture Collaborer avec les équipes métiers (finance, actuariat, sinistres, marketing) Data EngineeringConcevoir et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Orchestrer les flux avec Apache Airflow Modéliser les données (schémas étoile / flocon) Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation & DataOpsMettre en place les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests et déploiements Superviser les traitements et gérer les incidents de production Travailler avec les équipes DevOps sur les environnements et la sécurité Profil recherchéFormation supérieure en informatique ou data 7 à 10 ans d'expérience en Data Engineering Expérience significative en rôle de lead technique Une expérience en assurance, banque ou finance est appréciée Compétences indispensablesSQL avancé Python Apache Airflow Git & CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins…) Modélisation de données décisionnelles Bonne culture DataOps / industrialisation Compétences appréciéesSpark / Databricks dbt Docker / Terraform Outils de data quality et observabilité Connaissance RGPD et données sensibles Soft skillsLeadership et pédagogie Excellente communication Vision globale et sens des priorités Autonomie et rigueur Capacité à travailler avec des interlocuteurs techniques et métiers

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Senior – Java / Spark / GCP / SQL. Missions principalesDévelopper et maintenir des pipelines de données Participer à la conception et à l'optimisation des traitements Big Data Intervenir sur les flux de transformation et d'intégration de données Participer aux déploiements et à l'automatisation des traitements Assurer la gestion et l'optimisation des bases de données Collaborer avec les équipes techniques dans un environnement Agile Contribuer à l'amélioration continue des outils et architectures Data

Notre client dans le secteur Aérospatial et défense recherche un/une Data Scientist / AI Engineer (AD/ADAS) H/F Description de la mission : La prestation s'inscrit dans le cadre des activités de simulation des systèmes AD/ADAS du client final et vise à fournir une expertise en Data Science et Intelligence Artificielle pour le développement d'une plateforme d'automatisation intelligente basée sur l'IA générative. • Développement de solutions basées sur les LLM pour l'analyse de données techniques • Conception d'agents IA pour orchestrer des workflows complexes • Automatisation de l'exécution de notebooks et pipelines sous Databricks • Intégration et orchestration de simulations ADAS • Mise en place de workflows robustes (monitoring, gestion des erreurs, reprise automatique) • Génération automatique de rapports et indicateurs de performance • Participer à l'industrialisation des solutions IA dans un environnement cloud GCP

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d'une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l'industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l'optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l'ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l'industrialisation des flux de données, à la mise en place d'architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l'optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d'observabilité, de gestion des incidents et d'amélioration continue. Il contribue également à l'optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d'exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Contexte de la consultation Dans le cadre de l'exploitation, de la sécurisation et de l'amélioration continue de sa plateforme Data, l'entreprise souhaite s'appuyer sur une expertise externe spécialisée autour des technologies Apache Spark, Apache Airflow et Starburst/Trino, déployées et opérées sur une infrastructure Kubernetes. Cette plateforme constitue un socle critique pour l'exécution de traitements de données, l'orchestration de chaînes applicatives, l'exposition de services analytiques et l'interrogation distribuée de données par les équipes métiers, projets et Data. Les enjeux principaux sont les suivants : • garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme ; • améliorer la qualité du support production ; • réduire les incidents récurrents ; • optimiser l'usage des ressources Kubernetes ; • accompagner les équipes métiers et techniques dans leurs usages ; • renforcer les bonnes pratiques d'exploitation, de tuning et d'industrialisation ; • améliorer la performance des traitements Spark, des DAG Airflow et des requêtes Starburst/Trino. La prestation attendue s'inscrit dans un contexte de production, avec des exigences fortes en matière de disponibilité, de maîtrise des incidents, de sécurité, de traçabilité et de performance. __________ 2. expertise technique et opérationnelle plateforme Data reposant notamment sur : • Kubernetes pour l'orchestration des composants ; • Apache Spark pour le traitement distribué de données ; • Apache Airflow pour l'orchestration des workflows ; • Starburst / Trino pour l'interrogation distribuée des données ; • les outils associés de supervision, logs, alerting, sécurité et déploiement. Le consultant interviendra en appui des équipes de production, d'infrastructure, de Data Engineering, d'architecture et des métiers afin d'assurer le maintien en conditions opérationnelles, l'analyse des incidents, l'optimisation des traitements et l'amélioration continue de la plateforme. __________ 3. Objectifs de la prestation La mission devra permettre d'atteindre les objectifs suivants : • assurer un support de niveau expert sur les incidents liés à Spark, Airflow, Starburst/Trino et Kubernetes ; • améliorer la stabilité opérationnelle des workloads Data ; • diagnostiquer et corriger les problèmes de performance, de consommation de ressources ou de fiabilité ; • accompagner les équipes projets dans la mise en production de nouveaux traitements ; • assister les métiers dans l'usage optimisé de la plateforme ; • définir et formaliser des bonnes pratiques techniques ; • optimiser le dimensionnement et l'allocation des ressources Kubernetes ; • contribuer à la réduction des coûts d'exploitation liés à une mauvaise consommation CPU, mémoire, stockage ou I/O ; • renforcer l'observabilité, le monitoring et les procédures d'exploitation ;

Notre client recherche un Data Software Engineer – Talend / Airflow (H/F) afin d'effectuer la mission suivante: La Direction des Systèmes d'Information (DSI) accompagne la transformation numérique et assure le bon fonctionnement des applications métiers qui soutiennent l'ensemble des activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe, la DSI recherche un(e) Data Software Engineer spécialisé(e) dans les flux de données et l'intégration applicative. Votre mission: Au sein de la DSI, vous êtes responsable du maintien en condition opérationnelle de la plateforme d'intégration applicative (API Gateway / ESB) et des flux d'échanges de données entre les différentes applications du système d'information. Vous jouez un rôle central entre les équipes métiers, les éditeurs de logiciels et les équipes techniques afin de garantir la qualité, la disponibilité et la fiabilité des interfaces applicatives. Activités principales: Exploitation et maintien en condition opérationnelle Assurer le RUN de la plateforme d'intégration applicative. Superviser les traitements et flux d'échanges de données. Diagnostiquer et résoudre les incidents de production. Garantir la disponibilité, la performance et la qualité des interfaces applicatives. Mettre en oeuvre les actions de maintenance préventive et corrective. Assurer le suivi des alertes et des indicateurs de fonctionnement. Développement et intégration Concevoir, développer et maintenir les flux ETL/ELT. Développer et faire évoluer les traitements de données sous Talend. Orchestrer les traitements via Apache Airflow ou Polaris/Pola. Participer à l'automatisation des traitements et à l'industrialisation des processus. Réaliser les tests, recettes techniques et mises en production. Relation avec les métiers Recueillir les besoins d'échanges de données des directions métiers. Analyser les anomalies fonctionnelles liées aux interfaces applicatives. Accompagner les utilisateurs dans la résolution des problèmes d'intégration. Participer aux ateliers fonctionnels avec les équipes métiers et les prestataires. Rédiger et maintenir la documentation technique et fonctionnelle. Amélioration continue Contribuer à l'évolution de l'architecture d'intégration. Participer aux projets de transformation numérique de la CIUP. Proposer des optimisations de performance, de supervision et de qualité des données. Participer à la mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et DataOps.

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d'une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l'industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l'optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l'ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l'industrialisation des flux de données, à la mise en place d'architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l'optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d'observabilité, de gestion des incidents et d'amélioration continue. Il contribue également à l'optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d'exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.