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Data Engineer - CDI - Rennes (35) - 50-55k€ Contexte Notre client, acteur coopératif majeur de la production animale et de l'agroalimentaire, poursuit sa transformation numérique via le programme "Élevage 4.0". Dans le cadre d'une création de poste, l'entreprise recrute un Data Engineer pour internaliser la compétence et structurer l'analyse de données issues des élevages connectés. Missions Rattaché(e) au pôle technique, vous prenez en charge le développement du moteur de données et la mise en place de l'architecture analytique. Vous intervenez de la collecte de la donnée brute jusqu'à sa mise à disposition fonctionnelle. Vos responsabilités principales sont : Orchestration & Pipelines : Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) pour assurer la fiabilité des flux. Configuration de la Stack : Assurer la configuration et le maintien en conditions opérationnelles des outils de l'infrastructure data. Modélisation : Construire les modèles de données, les agrégats et les cubes d'analyse multidimensionnels pour servir les besoins métiers. Restitution : Développer les premiers tableaux de bord fonctionnels (focus sur la pertinence de la donnée et la structure, sans intervention sur l'UX/UI).

Vous êtes un ingénieur de données IA expérimenté et possédez une expertise pratique approfondie de Microsoft Fabric et de l'ingénierie de données Azure moderne ? emagine vous offre l'opportunité de participer au développement, à l'optimisation et à la mise à l'échelle de pipelines de données et d'architectures lakehouse qui permettent la mise en œuvre d'initiatives avancées en matière d'analyse et d'IA au sein d'une équipe internationale. Are you an experienced AI Data Engineer with deep hands‑on expertise in Microsoft Fabric and modern Azure data engineering? emagine has an opportunity for you to support the development, optimisation, and scaling of data pipelines and lakehouse architectures that enable advanced analytics and AI initiatives across a global team. Skills & Experience 10+ years’ experience as a Data Engineer, AI Engineer, or similar role. Strong hands‑on experience with Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Engineering, Data Factory, Data Pipelines). Deep expertise across Azure Data Services: Azure Data Factory Azure Databricks / Spark Azure Synapse Analytics (SQL Pools) Azure Storage / ADLS Gen2 Azure Functions Azure Machine Learning Proficiency in Python and SQL for data processing and transformation. Strong experience building lakehouse architectures and Delta Lake pipelines. Knowledge of modern DevOps/MLOps practices including testing, version control, and automated deployment. Familiarity with governance solutions such as Azure Purview or Fabric governance. Key Tasks & Deliverables You will play a pivotal role in designing and running data engineering capabilities that enable analytics, AI, and ML use cases. Responsibilities include: Data Engineering & Architecture Design, build, and maintain scalable data pipelines on Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows, Lakehouse, Warehouse, OneLake). Develop ingestion, transformation, and orchestration workflows using Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, and Azure Functions. Implement and optimize Delta Lake architectures for both structured and unstructured datasets. Build reusable, production-grade data products supporting analytics, ML, and AI workloads. AI & Advanced Analytics Integration Collaborate with Data Scientists and ML Engineers to operationalize models via Azure Machine Learning, Fabric Data Science, or Databricks. Prepare feature‑engineered datasets for machine learning workloads. Implement MLOps workflows including automated deployments, model monitoring, and pipeline observability. Governance, Quality & Security Implement data quality, observability, monitoring, and lineage frameworks using Fabric and Azure Purview. Ensure compliance with governance, privacy, and security standards. Manage CI/CD pipelines and version‑controlled data code via Azure DevOps or GitHub. Collaboration & Stakeholder Engagement Work closely with business analysts, product owners, and domain experts to define data requirements and deliver high‑value solutions. Maintain documentation of data models, sources, pipelines, and best practices. Provide technical leadership and mentoring across the engineering team. Why join this project? You’ll be joining a collaborative, enabling environment that values innovation while giving you autonomy to architect modern data solutions at scale. Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Support Technique et Expérience Développeur Assurer un support quotidien aux ingénieurs et data scientists. Identifier et contribuer à la gestion de la dette technique ; fournir des outils d'automatisation et de test. Collaborer avec les équipes plateforme pour optimiser l'expérience développeur globale. Adoption de la plateforme et bonnes pratiques Promouvoir l'utilisation efficace des outils et fonctionnalités de la plateforme. Se tenir informé(e) des tendances du secteur et des technologies cloud/données pertinentes. Développement des compétences et animation de la communauté Évaluer les compétences de l'équipe et dispenser des formations ciblées. Animer une communauté de pratique pour présenter les améliorations et partager les bonnes pratiques. Produire de la documentation technique et des supports de formation. Retours d'information et évolution de la plateforme Recueillir les retours des utilisateurs et contribuer à l'amélioration du produit. Valider les livrables d'ingénierie de la plateforme par des tests alignés sur des cas d'utilisation réels. Défendre les intérêts des ingénieurs et des data scientists en interne.

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur la fabrication de cas d’usages Data et le développement des produits associés. L’environnement est transverse, multi-sites, avec des enjeux forts de cohérence, de qualité et d’industrialisation des solutions Data à l’échelle de l’entreprise, en lien avec les équipes métiers et techniques. ➕ Les + de la mission Environnement technique structuré Enjeux Data à forte valeur métier Collaboration avec des équipes techniques expérimentées Mission longue durée 📍 Localisation Vannes / Nantes (1 jour par semaine sur site à Vannes requis) Mission longue

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Spark/Scala sur Bordeaux. Afin de renforcer l'équipe de développement, on recherche un Data Engineer expérimenté et connaissant les technos suivantes : Solutions utilisées : -Socle Big Data (OI1) : *Compute : Yarn *Storage: HDFS (avec chiffrement pour C3), Hive *Sécurité des données: Ranger, Ranger KMS, Ldap, Kerberos Frameworks/langage/outils utilisés : -MoveNAStoHDFS -Moteur d'ingestion v2 -Spark Scala -Dictionnaire de données -Socle Data Science : *DataiKu Automation Frameworks/langage/outils utilisés: -Spark 3 -HQL Localisation : Bordeaux + 2 à 3 jours de présence sur site requise

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer Snowflake (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur du prêt-à-porter. Description 🏢 Le Contexte : Pilotage et Évolution du socle Snowflake Vous rejoignez une équipe Data en pleine transformation. Le socle technologique est désormais en production et nous recherchons un Data Engineer Senior pour reprendre le flambeau, sécuriser le "Run" et poursuivre le développement de la plateforme. L'enjeu est double : assurer une passation fluide avec le consultant sortant (fin de mission fin avril) et accompagner l'arrivée du nouveau Responsable Data (prévue le 9 février) dans l'évolution de la stratégie (replatforming d'apps legacy, architecture cloud). 🎯 Vos Missions : Développement, Run et Optimisation En tant que référent technique Snowflake, vos responsabilités couvrent l'ensemble du cycle de vie de la donnée. 1. Développement & Engineering : Développer et optimiser les pipelines de données complexes. Faire évoluer la plateforme Data pour répondre aux nouveaux besoins métiers. Intégrer les fonctionnalités avancées de Snowflake ( Snowflake Cortex et Snowflake Intelligence IA for SQL ) pour automatiser les analyses. 2. Run & Passation (Priorité court terme) : Assurer la reprise en main complète de l'environnement de production. Récupérer l'historique et les bonnes pratiques lors de la phase de passation (binôme avec le consultant actuel). Garantir la stabilité et la disponibilité des flux en production. 3. FinOps & Performance : Piloter l'optimisation des coûts liés à l'utilisation de Snowflake. Mettre en place des stratégies de monitoring de consommation et de tuning de performance.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Engineer sur Lyon. Compétences : ORACLE impératif SQL impératif Python : c’est un plus mais pas obligatoire Expérience : Participation à des projets liés à la Data et aux Bases de données (injection et exposition des données) Bonne compréhension fonctionnelle Utilisation de GIT pour la gestion de version Niveau recherché : Confirmé (surtout Oracle et SQL, ok pour junior/intermédiaire sur Python) Compétences appréciées (Bonus) : Airflow Apache (ordonnanceur de traitements de données en Python) Trino (exposition des données depuis sources multiples en SQL) Méthodologie Agile SAFE & Scrum Outils de gestion de projet : Jira, Confluence Profil orienté Data Ingénieur On ne recherche pas de profil devsecOps, ni de data architecte Activités : Build 80% & MCO/RUN 20% Conditions de travail : Présentiel souhaité : 2 jours par semaine chez le client Savoir-être : Bonnes compétences en communication Esprit d’équipe : capacité à collaborer efficacement Force de proposition : aptitude à apporter des idées et solutions proactives

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble 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 SQL Oracle (H/F) à Lyon, France. Contexte : Compétences appréciées (Bonus) : Airflow Apache (ordonnanceur de traitements de données en Python) Trino (exposition des données depuis sources multiples en SQL) Méthodologie Agile SAFE & Scrum Outils de gestion de projet : Jira, Confluence Profil orienté Data On ne recherche pas de profil devsecOps, ni de data architecte Activités : Build 80% & MCO/RUN 20% Conditions de travail : Présentiel souhaité : 2 jours par semaine chez le client (les jours ne sont pas affilés) Savoir-être : MUST Bonnes compétences en communication Esprit d’équipe : capacité à collaborer efficacement Force de proposition : aptitude à apporter des idées et solutions proactives

Contexte du poste Dans le cadre d'un projet de refonte de son SI, notre Groupe renforce son dispositif Data au sein de la Direction des Systèmes d’Information. L’objectif est de concevoir, développer et maintenir des flux de données fiables et industrialisés au service des équipes métiers Épargne et Services Financiers. Le poste est rattaché au DAS Épargne & Services Financiers et s’inscrit dans un environnement orienté data, qualité et automatisation. Missions Missions principales En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation des flux de données, dans un contexte finance / assurance à forts enjeux de qualité, de traçabilité et de performance. Concevoir et implémenter le socle data du Master Data Management (MDM) Intégrer et transformer les données issues de différentes sources Sécuriser et industrialiser les flux dans le respect des standards de qualité et de traçabilité attendus Mettre en œuvre des traitements de données (collecte, transformation, stockage) Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux Travailler en lien étroit avec les équipes métiers et IT Contribuer aux bonnes pratiques de développement, d’automatisation et de CI/CD Stack technique Compétences requises (niveau confirmé) Data & traitement : Apache NiFi, requêtage et traitement de données (SQL / NoSQL) Connaissance des formats et protocoles : JSON, XML, CSV, REST API Base de données & stockage : PostgreSQL, Stockage objet (S3) DevOps & industrialisation : GitLab, GitLab CI, Pratiques CI/CD Compétences appréciées Langages & scripting : Python, Bash

Lead Technique Data Missions En tant que Lead Technique Data , vous collaborez étroitement avec des data engineers , data scientists et des équipes transverses (DevOps, IoT, logiciel). Votre mission principale consiste à concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données au cœur des projets d’IA. 1. Gestion et optimisation de la plateforme de données Normaliser et structurer les données : homogénéisation des formats, conception d’ontologies, mise en place de bonnes pratiques garantissant qualité et cohérence. Améliorer continuellement la plateforme : sécurité, scalabilité, optimisation des coûts, supervision et traçabilité. Mettre en œuvre la gestion de versions des données afin d’assurer une traçabilité complète, indispensable dans un contexte de dispositifs médicaux. 2. Développement de pipelines de transfert de données Concevoir et maintenir des pipelines ETL automatisés pour l’ingestion, le nettoyage et la transformation de données de santé. Garantir le respect des exigences RGPD : anonymisation, pseudonymisation et documentation complète des processus. Collaborer avec les équipes métiers pour intégrer de nouvelles sources de données et faire évoluer les pipelines. 3. Facilitation de l’accès aux données pour les data scientists Créer et gérer des datasets versionnés permettant des expérimentations reproductibles. Assurer des transferts de données volumineuses rapides, sécurisés et fiables. Adapter la plateforme aux besoins des data scientists : formats, structuration, enrichissement des métadonnées et support technique. 4. Automatisation et leadership technique Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour des déploiements robustes et sécurisés. Déployer des outils de supervision (tableaux de bord, alertes) pour assurer la stabilité des pipelines. Industrialiser les déploiements des infrastructures data. Apporter un leadership technique : cohérence architecturale, accompagnement des profils plus juniors, revues de code et diffusion des bonnes pratiques. L’équipe Data intervient de manière end-to-end : recueil des besoins, architecture, développement, QA, sécurité, déploiement et opérations, avec une réelle liberté technologique. Compétences et expérienceCompétences techniques Programmation : Python (avancé), Git / GitLab CI. Cloud & Big Data : AWS (API Gateway, Cognito, Lambda, S3, SageMaker, Glue, Athena, ECS), Delta Lake, Databricks. Orchestration & Infra : Airflow, Terraform. Bases de données : MongoDB et solutions de stockage à grande échelle. Standards web : API REST, protocoles HTTP/HTTPS. Compétences relationnelles Rigueur scientifique et forte capacité d’analyse. Aptitude à faire le lien entre data science, ingénierie logicielle et opérations. Capacité à produire une documentation technique claire et conforme aux exigences réglementaires. Expérience Minimum 7 ans d’expérience en ingénierie data, dont 2 ans ou plus sur un rôle senior ou de responsabilité technique. Bonne compréhension des enjeux de cybersécurité et de conformité réglementaire , en particulier pour les données de santé. Maîtrise de l’ anglais technique dans un environnement international. Atouts appréciés (optionnel) MLOps : orchestration, déploiement et supervision de pipelines ML. Connaissance des processus de certification CE / FDA pour logiciels ou algorithmes. Expérience avec des données de santé : signaux électrophysiologiques (EEG, ECG, EMG) ou données cliniques. Infrastructure : Linux, conteneurisation (Docker, registres d’images). Lieu de la mission: Paris TT: 3 jours

Contexte Nous recherchons un(e) Data Engineer pour rejoindre un projet stratégique dans le secteur bancaire. La mission vise à améliorer l’exploitation des données métiers à travers la création et la refonte de dashboards et le développement de solutions analytiques sur le cloud. Missions Comprendre l’environnement et les besoins métiers pour proposer des solutions adaptées S’approprier et optimiser les dashboards existants Collecter, transformer et gérer les données en garantissant leur qualité, intégrité et sécurité Participer à la définition et au suivi des KPI métiers Animer des ateliers et groupes de travail avec les utilisateurs pour collecter les besoins Développer et automatiser les traitements de données Former et accompagner les utilisateurs sur les outils et dashboards Contribuer à l’amélioration de l’expérience utilisateur (UX) et du design des tableaux de bord

1) Description du poste Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, un grand groupe télécom déploie un nouvel espace de données sur la plateforme Google Cloud (BigQuery / Vertex AI), selon une approche Greenfield (reconstruction complète des produits data, sans migration directe du legacy). Le Lead Data Engineer interviendra au sein de la Core Team , équipe transverse chargée de concevoir le socle technique et les données de référence (RCU, Tables Pivots) permettant aux équipes métiers de développer leurs cas d’usage. Missions principales : Architecture & Build Data Concevoir et développer les pipelines ELT pour le Référentiel Client Unique (RCU) et les objets métiers via le framework interne basé sur DBT. Rôle de Scrum Master de la Core Team Garantir l’application du cadre Scrum, l’efficacité de l’équipe et l’amélioration continue. Gouvernance Data Native Appliquer la règle “No documentation, no code” et automatiser l’alimentation du Data Catalog via le code. Pilotage de l’architecture Data Superviser la modélisation data (modèle logique → physique), arbitrer entre besoins métiers et performance/cost BigQuery. Mentoring & Transfert de compétences Former et accompagner les Data Engineers internes via pair-programming, revues de pipelines et ateliers techniques. Livrables & jalons : Pipelines d’ingestion RCU et contrats (DBT, Git, Airflow) Modèles BigQuery optimisés (Star Schema, nested tables) Catalogue de données et dashboards de qualité de données Macro-modélisation RCU 360 Documentation des bonnes pratiques techniques Jalons critiques : MVP RCU et gouvernance data – Fin avril 2026

Job description: Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et industrialisés Mettre en œuvre des processus ETL / ELT en environnement projet Structurer, automatiser et fiabiliser les flux de données de bout en bout Participer à la mise en production et au suivi des traitements data Collaborer avec les équipes métiers et data (analystes, BI, etc.) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques data et de la qualité des données Profil recherché Data Engineer avec minimum 2 ans d’expérience réelle sur Dataiku, en contexte projet et industrialisation (critère indispensable) Excellente maîtrise du SQL Solide expérience des chaînes de traitement de données (ETL / ELT) Capacité à travailler sur des environnements structurés et contraints Une connaissance des outils BI (Tableau, Business Objects) et/ou SAS est un plus Environnement technique (indicatif) Dataiku SQL Outils ETL / ELT Outils BI (Tableau, BO, SAS – selon profils) 3 jours de présentiel sur site Lieu : Niort

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer confirmé.e ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : Tu as 5 ans d'expérience professionnelle en tant que Data Engineer . Tu as de l'expérience professionnelle avec AWS ou GCP . Tu parles anglais à un niveau professionnel. Tu as déjà travaillé avec Airflow et Spark . Missions: Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, scalables et sécurisés Collecter, transformer et intégrer des données issues de sources hétérogènes (APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers, etc.) Mettre en place des architectures data (data lake, data warehouse, data mesh) adaptées aux besoins métiers Optimiser les performances des traitements et garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données Collaborer avec les Data Scientists, Analysts et Product Managers pour répondre aux cas d’usage data Industrialiser les modèles et les flux de données dans des environnements cloud ou on-premise Assurer la surveillance, le monitoring et le support des plateformes data Participer à la veille technologique et à l’amélioration continue des outils et pratiques data engineering Contrat: CDI, statut cadre. Démarrage: fin avril 2026. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂

L'ENTREPRISE La fabrique Vingtcinq accompagne depuis 2010, les ETI et grands comptes de l’industrie et du service dans leur transformation digitale (Applications web, digitalisation des processus interne, data engineering, .. ). Vingtcinq est aujourd'hui reconnue non seulement pour la qualité d'exécution de ses développements , mais aussi pour le cadre de travail offert à ses collaborateurs . Le bien-être de notre équipe est une priorité , et chacun contribue activement à la vie de l'entreprise et à son développement . Forte de son expertise dans le développement d'outils digitaux, Vingtcinq aspire désormais à se démarquer dans le domaine de la data . Cette nouvelle Business Unit, en pleine expansion, se structure grâce à l'esprit entrepreneurial de ses membres. Pour soutenir cette croissance, nous recherchons des esprits audacieux pour rejoindre cette aventure et faire rayonner Vingtcinq sur ce nouveau secteur, pour cela, nous recherchons un(e) data engineer pour renforcer notre équipe . Tu travailleras en étroite collaboration avec l’équipe Data pour répondre aux enjeux de nos clients et développer l’offre Vingtcinq. LA MISSION Mission Principale : Data Ingestion & Transformation (70%) Créer, maintenir et optimiser des pipelines de traitement des données (ETL/ELT) pour collecter, charger, stocker, nettoyer et transformer les données brutes provenant de différentes sources (bases de données, API, fichiers, etc.). Automatiser l'intégration / l’ingestion de données (data warehouses, data lakes et lakehouses) Administrer et configurer des systèmes de stockage de données (datalake, datawarehouse ou lakehouse)(Assurer la scalabilité et la résilience des systèmes de données Travailler avec des outils et technologies pour la gestion des données à grande échelle. Optimiser la performance des base de données Garantir la qualité et l'intégrité des données Surveiller et optimiser des flux de données Mission secondaire : Visualization & technical guidance (30%) Travailler avec l’équipe Business/PM pour enrichir le brief et créer la traduction technique appropriée, être à l'aise pour parler à l'équipe business Conseils pour la résolution de problèmes : En tant qu'ingénieur de données expérimenté, fournir des conseils sur la bonne méthodologie d'implémentation technique des outils internes en accord avec l’équipe Data office Maintenir les tableaux de bord existants (améliorations) Soutenir l'effort de documentation des données en collaboration avec les responsables des données. COMPÉTENCES REQUISES Maîtrise de l’environnement Azure Environnement Cloud & Data : Azure Data Factory (ingestion, orchestration), Azure Databricks (traitements Spark), Azure Data Lake Storage Gen2 Bases de données & modélisation : Azure SQL Database, Modélisation analytique (schéma en étoile, faits/dimensions) Programmation : SQL avancé, Python (Spark, pandas), Scala (apprécié) Sécurité & gouvernance : Azure AD / IAM, Gestion des accès et des données sensibles, Data Catalog (Purview ou équivalent) Industrialisation & supervision : CI/CD : Azure DevOps ou GitHub Actions, Monitoring : Azure Monitor, Log Analytics Business Intelligence : Power BI LE PROFIL RECHERCHÉ Formation Bac+5 ou équivalent vous justifiez d’une expérience de 3 à 5 ans en tant que Data Engineer . Tu es autonome, proactif et as un excellent sens de la communication . Tu es apte à analyser les problèmes de données et à concevoir des solutions techniques adaptées . Tu recherches une structure à taille humaine , avec un fort esprit d’équipe Niveau d’ anglais avancé attendu LES PLUS DE L'OFFRE Nous avons le goût de la qualité et du travail bien fait Nous t’accompagnerons dans ta montée en compétences Chez VingtCinq, nous accordons une importance particulière à l’esprit d’équipe et au bien être de nos collaborateurs LE PROCESSUS DE RECRUTEMENT Entretien avec le DG de VingtCinq Test technique Entretien avec le Directeur Technique

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble 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 H/F à Paris, France. Contexte : Nous recherchons un Data Ingénieur capable d’intégrer des modèles d’IA générative pour créer des Agents IA connectés et déployé sur AWS ou Azure. A. Interface graphique permettant de construire les modèles et de définir les paramètres de simulation B. Coeur de calcul et outil de calcul connecté aux données big data de nos bases de données C. Outil de croisement des bases de données D. Logiciel de visualisation des résultats de simulation E. Outil de simulation des scénarios de régénération Les missions attendues par le Data engineer H/F : L’objectif est de concevoir et d’opérer une plateforme permettant : •Le déploiement d’agents conversationnels et d’outils d’analyse de texte en temps réel, •L’intégration de modèles LLM, •L’utilisation d’architectures cloud évolutives, robustes et optimisées en coûts (serverless, conteneurs, stockage S3, compute EC2, etc.). •Le ou la candidate contribuera également à l’orchestration des modèles via API Gateway, à l’exécution d’APIs serverless via Lambda, ainsi qu’à la gestion du cycle de vie des modèles via SageMaker (ou équivalent Azure Machine Learning). Les taches de cette mission sont : •Concevoir, développer et maintenir des scripts python robustes et scalables basées sur AWS ou Azure (API Gateway, Lambda Functions, App Services, etc.). •Développer des workflows IA robustes, incluant inference pipeline, gestion des prompts, monitoring et optimisation. •Travailler avec le développeur front Profil(s) le(s) plus à même de remplir la prestation (compétences requises et souhaitées) : • Diplôme universitaire en informatique, en traitement de Langage ou dans un domaine connexe (ou expérience équivalente) • Solide maîtrise de python •Connaissances en bases de données SQL et NoSQL. •Expérience en conception d’API. •Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité Web. •Connaissance des pipelines CI/CD, Git, conteneurisation (Docker, Kubernetes). •Atouts : expérience cloud (AWS, Azure, GCP), microservices, tests automatisés. •Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant étroitement avec l’équipe. •Bon sens de la communication et esprit de synthèse. •Curiosité et appétence pour apprendre de nouvelles technologies. •Proactivité dans la résolution de problèmes. Environnement technique : AWS/AZUR/Databricks