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RIDCHA DATA est à la recherche d’un DevOps Engineer GCP – Confirmé pour accompagner son client acteur majeur dans le secteur industrie. 1- Descriptif du poste Au sein de l’équipe produit Digital Backbone, l’Ingénieur DevOps qui contribuera au design, construction et aux opérations de la platforme. Le projet se situe aussi dans le cadre de l’ouverture de l’entreprise vers le cloud et la recherche des solutions pour l’échange des données entre les applications en interne et les applications dans le cloud tout en garantissant leur sécurité. Expertises recherchées : • Mise en place des services cloud public (GCP) intranet et usines • Mise en place d’une automatisation de ces services via Ansible et Terraform • Mise en place d’une chaine de CI/CD pour le déploiement de ces services d’un environnement de développement jusqu’à l’environnement de production • Toute mise en place de service s’accompagne d’un monitoring • Gérer un environnement Docker • Gérer sur ces environnements l’aspect sécurité et finops (gestion des couts) • Support L3 sur la plateforme • Support au RUN sur la plateforme. 2- Livrables • Livrable de la platforme Cloud GCP, Intranet et usines. • Documentation technique • Mise en place des dashbord monitorant les services déployés • Site Reliability engineering • Coaching des équipes projets au travers des supports et standard • Support du dev au RUN vis-à-vis des projets livrés.

Aperçu du poste Un(e) Responsable des Matières Premières expérimenté(e) est recherché(e) pour diriger une équipe de laboratoire en charge des tests et garantir que toutes les matières premières soient testées et libérées conformément aux délais de production et de livraison. Vous serez responsable de la planification et de l’anticipation des besoins en ressources (personnel, équipements, capacité) dans un environnement dynamique et réglementé GMP. Responsabilités principales Gérer et encadrer l’équipe de test des matières premières Garantir la réalisation des tests dans les délais afin de respecter les plannings de production Planifier et prévoir les besoins en ressources (personnel, équipements, capacité) Coordonner avec les équipes Qualité, Supply Chain et Production Assurer la conformité aux GMP et contribuer aux audits Exigences Solide expérience en gestion de laboratoire de contrôle qualité / matières premières Compétences avérées en management et en planification des ressources Expérience dans des environnements réglementés GMP (pharmaceutique, biotechnologie, etc.) Anglais courant (le français est un atout)

🎯 Contexte Dans un environnement multi-BUs, multi-outils et multi-processus , une grande organisation renforce sa Direction des Systèmes d’Information Interne afin de structurer et faire évoluer son Système d’Information Corporate. Le poste s’inscrit dans une démarche de transformation SI & Data , avec un fort enjeu d’alignement stratégique, de gouvernance et de valorisation de la donnée. 🚀 Missions principales 🏗 Architecture fonctionnelle & urbanisation SI Définir et faire évoluer l’architecture fonctionnelle cible du SI Maintenir la cartographie fonctionnelle Définir les principes d’urbanisation Garantir la cohérence des flux et processus métiers Contribuer aux choix structurants et aux études d’opportunité 📊 Gouvernance SI & Data Structurer et animer la gouvernance SI et Data Piloter les instances de gouvernance Garantir la qualité et la cohérence des données Mettre en place et suivre les référentiels 🗺 Pilotage de la roadmap SI Consolider la feuille de route SI Identifier et piloter les dépendances entre projets Contribuer aux arbitrages stratégiques Accompagner les métiers et la DSI sur les cadrages complexes 🤝 Accompagnement transverse Assurer la cohérence globale des solutions SI Intervenir sur les sujets à forte complexité ou à enjeux stratégiques Animer les équipes projets (chefs de projet, AMOA, référents data…) Favoriser l’usage et la valorisation de la donnée 🧩 Périmètre fonctionnel SI Finance SI RH & Activité CRM & Connaissance Client Data & IA

Description du poste Dans le cadre du développement de ses plateformes data, l’entreprise recherche un administrateur spécialisé sur des solutions de type CDP et les services de données associés, notamment Private Cloud (PVC), évoluant dans un environnement conteneurisé OpenShift. Rattaché à l’équipe infrastructure ou data platform, le collaborateur intervient sur l’exploitation, l’administration et l’optimisation des plateformes big data, tout en garantissant leur disponibilité, leur performance et leur sécurité. Missions principales L’administrateur est responsable du bon fonctionnement de la plateforme CDP et de ses services data. Il assure l’installation, la configuration et la maintenance des environnements CDP Private Cloud ainsi que des services de données associés. Il prend en charge le déploiement et l’administration des services CDP Data Services (tels que Data Warehouse, Machine Learning ou Data Engineering) en s’appuyant sur l’infrastructure OpenShift. Il surveille en continu les performances de la plateforme et met en place des actions correctives ou d’optimisation afin de garantir un niveau de service optimal. Il participe à la gestion des incidents et des problèmes en analysant les causes racines et en proposant des solutions durables. Il veille à la bonne intégration des composants CDP avec l’écosystème technique existant, notamment les systèmes de stockage, de sécurité et de réseau. Il contribue à l’automatisation des tâches d’administration et de déploiement à travers des scripts ou des outils d’infrastructure as code. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes data, DevOps et sécurité afin de faciliter l’usage de la plateforme et d’assurer sa conformité aux standards internes. Responsabilités techniques L’administrateur assure la gestion des clusters CDP Private Cloud (PVC), incluant leur installation, leur montée de version et leur maintenance corrective et évolutive. Il administre les environnements OpenShift utilisés pour héberger les services CDP Data Services et garantit leur bon dimensionnement. Il configure et maintient les services essentiels tels que Hive, Spark, Impala, HDFS et les services Kubernetes intégrés. Il met en œuvre les politiques de sécurité, notamment l’authentification (Kerberos, LDAP), la gestion des accès et le chiffrement des données. Il supervise les ressources système (CPU, mémoire, stockage) et optimise leur utilisation. Il participe à la mise en place de solutions de supervision et de logging adaptées à l’environnement. Compétences requises Le candidat possède une solide expérience sur la plateforme CDP, en particulier en environnement Private Cloud. Il maîtrise les concepts et l’administration d’OpenShift et des environnements Kubernetes. Il dispose de bonnes connaissances des composants big data tels que Hadoop, Spark, Hive et des outils associés. Il comprend les problématiques liées aux architectures distribuées, à la haute disponibilité et à la performance des systèmes. Il est à l’aise avec les environnements Linux et les outils d’automatisation (shell scripting, Ansible ou équivalent). Une bonne compréhension des enjeux de sécurité des données est attendue. Profil recherché Le poste s’adresse à un profil autonome, rigoureux et capable d’intervenir dans des environnements techniques complexes. Le candidat fait preuve d’un bon esprit d’analyse et de synthèse, et sait travailler en équipe avec des interlocuteurs variés. Une expérience dans un contexte DevOps ou data platform constitue un atout important. Environnement technique CDP Private Cloud (PVC) CDP Data Services (Data Warehouse, Data Engineering, Machine Learning) OpenShift / Kubernetes Hadoop ecosystem (HDFS, Hive, Spark, Impala) Linux (RedHat / CentOS) / Outils de monitoring et de logging

Dans le cadre d’un programme stratégique Data & IA, nous recherchons un Architecte DevOps / FinOps avec une forte expertise GCP. Vous interviendrez sur des enjeux structurants autour de la conception et de l’industrialisation d’architectures Data & IA en environnement cloud et hybride. À ce titre, vous serez en charge de : Concevoir et mettre en œuvre des architectures data robustes et scalables Définir les standards d’architecture (Data, IA, DevOps, MLOps, Cloud) Mettre en place des pratiques de gouvernance des modèles (incluant les LLM) Encadrer les enjeux de conformité, risques et éthique liés à l’IA Structurer et diffuser les bonnes pratiques (Data, Cloud, DevOps) Intégrer une approche FinOps dès la conception des architectures Piloter la performance des pipelines data & IA Optimiser les coûts (Cloud, GPU, workloads IA) Contribuer à la mise en place de modèles de refacturation

Contexte Le Cluster lance l'étude d'un potentiel nouveau Data Lake afin de remplacer l’infrastructure legacy par une plateforme moderne, scalable et pleinement gouvernée. Le nouveau lake s’appuiera sur une architecture Medallion et intégrera les technologies suivantes : TrinoDB, Apache Iceberg, Parquet, dbt, Argo Workflows, Apache Superset, Metabase et OpenMetadata . Missions Analyse de l’existant & migration Cartographier les sources, pipelines et jeux de données actuels (legacy, SQL, fichiers plats...). Définition de la stratégie de migration vers le nouveau lake (bronze -> silver -> gold). Conception des plans de bascule tout en minimisant les interruptions de service. Architecture & ingestion Conception des couches Bronze / Silver / Gold du nouveau Data Lake avec TrinoDB, Apache Iceberg et Parquet. Création de pipelines d’ingestion (batch & near-real-time) depuis les systèmes de crédit. Modélisation & transformation Développement des modèles de transformation dans dbt : scripts SQL, tests automatisés, documentation et versionning. Harmonisation des schémas (normes de nommage, typage, PK/UK) avec les exigences du domaine crédit. Orchestration Implémentation des workflows de migration et de rafraîchissement des données avec Argo Workflows (planification, gestion des dépendances, monitoring). Self-service & visualisation Déploiement des espaces de travail Apache Superset et Metabase pour que les analystes métier puissent créer leurs propres dashboards à partir du nouveau lake. Rédaction des guides d’utilisation et accompagnement de la montée en compétence des équipes. Gouvernance, catalogue & lineage Intégration OpenMetadata pour le catalogage automatique, le suivi du lineage et la gestion des métadonnées (description, propriétaire, sensibilité). Mise en place des processus de data ownership, de versionning et de validation. Qualité & validation Implémentation, dans les modèles dbt, des tests de qualité (not-null, unicité, règles métiers spécifiques au crédit). Mise en place des indicateurs de suivi (freshness, complétude, anomalies) et des alertes automatiques. Sécurité & conformité Application des standards de sécurité du groupe (RBAC, data-masking). Contribution aux audits internes et aux revues de conformité réglementaire. Collaboration inter-équipes Travail en étroite coordination avec les équipes métiers. Participation aux cérémonies projets et aux ateliers de design.

Je cherche pour un de mes client un Data Governance Manager – Stewardship & Adoption sur Bordeaux Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Localisation : Bordeaux Démarrage asap pour 5 mois contexte de la mission et l’équipe Chez mon client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation • approche pragmatique et orientée adoption / impact Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

Contexte : Dans le cadre d’une mission longue chez un grand compte du secteur financier , nous renforçons une équipe Data intervenant sur des référentiels stratégiques au cœur du SI. Le contexte combine enjeux métiers forts , modernisation de la Data Platform , exposition des données via APIs et programme de transformation/migration à l’échelle du groupe . La mission offre une forte visibilité, un environnement exigeant et des sujets Data à impact direct sur les usages métiers (finance, front office, ESG, reporting). Vos missions : En tant que Data Analyst , vous intégrerez une équipe Data Tech en charge de la conception, de l’évolution et de l’exploitation des référentiels de données. À ce titre, vos principales responsabilités seront : Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels des équipes Data et Métiers Comprendre les processus existants et les modèles de données sous-jacents Rédiger des user stories , critères d’acceptation et scénarios de test Réaliser des analyses ad hoc sur les données de référence Contribuer à la modélisation de datasets à partir de sources internes et externes Participer aux travaux de qualité des données et de documentation Contribuer à l’alimentation et à la maintenance des outils de catalogage de données Produire la documentation nécessaire au passage en conditions opérationnelles Ponctuellement, développer des scripts simples en SQL et/ou Python

Missions et responsabilités principales1. Déploiement et industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via des pipelines CI/CD Utilisation d’outils d’automatisation pour l’installation et la configuration des composants Adaptation des architectures selon les besoins projets (dimensionnement, sécurité, performance) Contribution à l’industrialisation des processus (CI/CD, Infrastructure as Code) Déploiement et configuration d’outils de gestion de plateforme Installation et configuration d’interfaces utilisateurs pour les environnements analytiques 2. Stack Big Data administrée Administration et intégration des composants suivants : Service d’annuaire : gestion des identités Service d’authentification : sécurisation des accès Système de fichiers distribué : gestion du stockage Framework de traitement distribué : gestion des ressources et exécution Outil de gestion des accès : politiques de sécurité Moteur de calcul distribué Moteur SQL pour l’accès aux données Base de données relationnelle associée aux services Service de coordination distribué Responsabilités associées : Installation, configuration et paramétrage avancé Gestion des dépendances inter-services Maintien de la cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité 3. Provisionnement et préparation des environnements Provisionnement des machines virtuelles Préparation des prérequis systèmes (OS, stockage, réseau) Automatisation des installations via scripts et outils d’orchestration Gestion des environnements (développement, test, production) 4. Observabilité et supervision Mise en place et maintien de la supervision : Collecte des métriques Gestion et routage des alertes Centralisation et exploitation des logs Visualisation via tableaux de bord Définition et amélioration des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des plateformes Big Data Support technique aux équipes projets et utilisateurs Gestion des incidents et demandes d’évolution Montées de version et correctifs Suivi de la capacité (CPU, RAM, stockage) Documentation technique et mise à jour des procédures Rituels et interactions Participation aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure et exploitation Équipes projets data / métiers Référents sécurité Accompagnement des équipes dans l’usage de la plateforme Environnement technique global CI/CD & DevOps : outils d’intégration et de déploiement continus, gestion de code, qualité Automatisation : outils d’orchestration et scripting Infrastructure : virtualisation, conteneurisation Big Data : écosystème de traitement distribué Observabilité : outils de monitoring, logs et visualisation Points de vigilance Forte interdépendance des composants de la plateforme Sensibilité aux problématiques de capacité et de performance Importance de l’anticipation via la supervision Respect strict des standards de sécurité et des procédures internes Coordination transverse nécessaire pour les déploiements et évolutions majeures Charge estimative Déploiement d’un cluster complet : variable selon dimensionnement et spécificités projet MCO : charge récurrente hebdomadaire Incidents critiques : charge ponctuelle selon criticité

Contexte La Direction des Systèmes d’Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l’exploitation des données. Missions Mener les projets d’intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d’optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger (Anglais) pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d’optimiser les architectures Contribuer à l’amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l’entreprise

🎯 Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique autour de la simulation numérique , une grande organisation industrielle renforce ses équipes afin d’optimiser le développement de produits via des solutions de calcul avancé (HPC). La simulation numérique joue un rôle clé dans la réduction des coûts de prototypage et l’amélioration des performances, en s’appuyant sur un écosystème de logiciels métiers spécialisés (acoustique, thermique, etc.). 🚀 Missions principales Mise en place et maintien d’environnements Linux (Shell / Bash) Développement de scripts pour orchestrateurs HPC (Slurm, LSF) Installation et configuration de postes Windows 10/11 (Batch, PowerShell, XML) Monitoring des ressources (serveurs, licences) Diagnostic des incidents multi-environnements : Windows Linux Orchestrateurs Logiciels de simulation Utilisation de MPI pour le calcul distribué (multi-nœuds) Accompagnement des utilisateurs (support, compréhension des besoins) Participation à des projets en mode Agile Contribution à des environnements Cloud (notamment GCP) 📦 Livrables attendus Documentation technique (conception) Code source développé Tests unitaires et d’intégration

Contexte Accompagner l’équipe Product Management dans l’alignement de la stratégie produit avec les OKR produit Coacher les équipes pour identifier les problèmes utilisateurs et formuler des hypothèses afin d’atteindre les objectifs Insuffler une culture de l’expérimentation en apportant outils et savoir-faire Passer d’une roadmap orientée fonctionnalités à une roadmap orientée valeur et résultats en : Aidant à définir un modèle clair de gouvernance/ownership de la roadmap produit Accompagnant les Product Managers pour répondre de manière constructive aux demandes des parties prenantes Instaurant une culture data-driven avec des indicateurs clairs (ARPU, conversion, rétention) Renforcer la stratégie de monétisation et l’impact business Accompagner les équipes dans l’adoption de pratiques produit modernes (discovery, priorisation, expérimentation)

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue, l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Cyber. Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Cyber . Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Analyste DLP pour accompagner l'équipe dans la sécurisation des données, la réalisation d'analyses opérationnelles et l'optimisation des systèmes de surveillance. Descriptif de la mission : Les missions sont : Évaluation et analyse des événements générés par le contrôle DLP (niveau 1) selon des critères prédéfinis. Révision quotidienne des événements et escalade vers les niveaux 2 pour analyse complémentaire. Identification des points faibles du système de surveillance via l'analyse des problèmes de sécurité. Communication avec le responsable du contrôle sur la détection et la revue des règles spécifiques. Proposition de bonnes pratiques et de solutions de classification pour optimiser la détection. Réalisation du suivi hebdomadaire de l'activité et de la performance. Participation à des projets de sécurité transverses. Réalisation des premières investigations en niveau 2 pour confirmer et évaluer les fuites de données. Participation à la sensibilisation des collaborateurs aux bonnes pratiques de sécurité.

Testeur confirmé avec compétences Data Analyste Compétences techniques Méthodologie de tests - Confirmé - Important Test technico fonctionnels/tests d'intégration - Confirmé - Important DataBricks - Confirmé - Important Environnement azure microsoft - Confirmé - Important Description détaillée Au sein de la Direction des Systèmes d’Informations Mutualisés, vous rejoindrez le Train DATA, en charge des projets BI et Data. En tant que QA doté de compétences en analyse de données, vous intégrerez le pôle Qualité Data . Votre rôle consistera à préparer et exécuter les cas de tests, constituer les jeux de données nécessaires, assurer le suivi des défauts identifiés et contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données. Le Data Lab fonctionne en organisation agile et réunit des équipes pluridisciplinaires favorisant la collaboration et l’autonomie. Vous travaillerez avec des rituels agiles, cadrés, trimestriels et des cycles de réalisation de 3 semaines (sprint planning, affinage, sprint review et daily meeting). Vos missions : - Participer aux ateliers/rituels agiles - Réaliser la stratégie de test - Identifier et réceptionner les environnements de test - Analyser et évaluer les cas d'usage/User Story - Rédiger les plans de test, identifier les prérequis et spécifier les jeux de données - Exécuter les cas de tests - Créer et suivre les défauts avec les différentes parties prenantes - Maintien du référentiel de test - Réaliser le PV de recette - Présentation des sujets en CAB pour passage en production - Une expérience/compétence dans le retail serait un plus. En plus du test fonctionnel, vous serez amené à effectuer des tests d’intégration 2 à 2, des tests de bout en bout ainsi que des tests de surface dans un contexte Data. J’accorde une importance particulière à l’amélioration continue, un principe clé de l’agilité, afin de progresser en permanence et de gagner en efficacité.