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Contexte : La mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au cœur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. MISSIONS : 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Profil & Expertises demandées : • Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Spark • Expériences intégrant delta lake • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques Niveau d’expertise attendu : Sénior : plus de 5 ans d’expérience significative dans le type d’expertise demandé dans le type d’expertise demandé

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

Le/la consultant(e) interviendra sur les activités suivantes : Analyse des besoins client Conception de la solution en lien avec les interlocuteurs métier Réalisation et recette de la solution Assistance à l’exploitation et formation des équipes clientes Supervision des consultants juniors de l’équipe Intervention sur des projets liés à la mise en place d’outils décisionnels et de reporting Contribution à des missions dans des environnements clients variés, auprès de grands groupes et d’ETI

Le/la consultant(e) interviendra sur les activités suivantes : Analyse des besoins client Conception de la solution en lien avec les interlocuteurs métier Réalisation et recette de la solution Assistance à l’exploitation et formation des équipes clientes Supervision des consultants juniors de l’équipe Intervention sur des projets liés à la mise en place d’outils décisionnels et de reporting Contribution à des missions dans des environnements clients variés, auprès de grands groupes et d’ETI

Le/la consultant(e) interviendra sur les activités suivantes : Analyse des besoins client Conception de la solution en lien avec les interlocuteurs métier Réalisation et recette de la solution Assistance à l’exploitation et formation des équipes clientes Supervision des consultants juniors de l’équipe Intervention sur des projets liés à la mise en place d’outils décisionnels et de reporting Contribution à des missions dans des environnements clients variés, auprès de grands groupes et d’ETI

Description: CONTEXTE ET ENJEUX Assurer la continuité architecturale (en binôme avec l’architecte Data Leading) et technique du projet Modernisation Analytics (mise en œuvre d’un Lakehouse en mode hybride Cloud Public et Cloud Privé), en accompagnant les équipes techniques dans la conception, l’implémentation, la documentation et l’alignement avec les exigences transverses (réseau, sécurité, stockage, etc.). MISSIONS PRINCIPALES Au sein de l'équipe Data Architecture, les activités suivantes : Conception et architecture : Analyser les besoins métier et concevoir des architectures data adaptées aux enjeux du groupe financier Définir et maintenir les référentiels d'architecture data (relationnelle et NoSQL) sur environnements hybrides multicloud Concevoir et implémenter des patterns de traitement de données (batch, streaming, event-driven) sur infrastructures hétérogènes Appliquer les principes de réversibilité dans la conception des solutions Challenger les propositions techniques tant sur les aspects infrastructure que sur la modélisation et les use cases métier Plateforme hybride et migration : Concevoir des architectures hybrides intégrant OnPrem (OpenStack, VMware, Baremetal) et Cloud (GCP priorité, AWS) Architecturer la plateforme data sur services établis et solutions containerisées Kubernetes Anticiper et planifier les migrations futures vers OpenShift avec une vision long terme Gérer l'intégration avec le catalogue de bases de données existantes (Vertica, Teradata, Oracle, PostgreSQL…) Collaboration et leadership technique : Travailler en étroite coordination avec l'Architecte Data Leading pour définir la vision et les objectifs architecturaux Contribuer activement à la stratégie d'architecture data du groupe Innovation et Intelligence Artificielle : Accompagner les équipes dans l'intégration de solutions ML/IA et d'IA Générative Évaluer et challenger les propositions techniques des équipes métier Orienter le choix des technologies selon les use cases et le catalogue disponible Documentation et communication : Rédiger des documents d'architecture technique (DAT) et spécifications Créer des diagrammes d'architecture clairs et précis Animer des réunions techniques et présenter les solutions aux parties prenantes Définir et communiquer les standards et bonnes pratiques architecturales Assurer la formation et le mentoring des équipes techniques Formation et expérience : Formation Bac+5 (École d'ingénieur ou Master universitaire) en informatique/data Minimum 10 ans d'expérience en architecture data dans un environnement financier ou similaire Expérience pratique confirmée dans la construction de pipelines, manipulation de données, optimisation de bases de données et conception d'use cases métier Compétences techniques indispensables : Expertise en modélisation de données (relationnelle et NoSQL) et challenger des modèles existants Maîtrise de SQL avancé et Python pour l'analyse et l’automatisation Connaissance approfondie des environnements hybrides : OnPrem (OpenStack, VMware, Baremetal) et multicloud (GCP priorité, AWS) Expertise GCP pour la construction de plateformes data avec services natifs Maîtrise des technologies containerisées (Kubernetes, migration OpenShift) Maîtrise de l'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et pratiques CI/CD Expertise des patterns de traitement de données : batch, streaming, event-driven Connaissance solide des concepts ML/IA et IA Générative Maîtrise de l'implémentation de workloads analytiques et opérationnels Expérience avec le catalogue de bases de données enterprise et open source Expérience avec des orchestrateurs Data (KESTRA, AirFlow) Compétences comportementales : Capacité à challenger les propositions techniques en s'appuyant sur son expérience et la compréhension du contexte Vision long terme et capacité d'anticipation des évolutions technologiques Aptitude à concevoir avec les principes de réversibilité Collaboration efficace et capacité de travail en binôme avec l'Architecte Data Leading Communication (réunions, documentation technique, diagrammes) Maîtrise d'outils de réalisation de diagrammes (Draw.io, Excalidraw, Lucidchart) Adaptabilité aux contraintes et vision interne de l’entreprise Langue : Anglais opérationnel (documentation technique, échanges internationaux) CONDITIONS Localisation : Montpellier (priorisée), Paris Déplacements : Occasionnels selon les besoins projets

CONSULTANT BI DATA EXPERT SSIS SQL SERVEUR AZURE DEVOPS Expérience ciblée : PLUS DE 10 ANS Compétences impératives - Compétences techniques : Conception / Modélisation BI (Flux & modèles de données) Expériences significatives sur la mise en place complète de projets BI Data ETL (conception, modélisation, réalisation) et sur le RUN en environnement Full Microsoft (SSIS, SQL Server : Modélisation, procédures stockées, optimisation SQL, etc.). Connaissance et mise en œuvre de la suite Microsoft AZURE DEVOPS (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD). Anglais professionnel courant - Compétences organisationnelles Expérience significative sur l'implémentation de projets BI d'intégration de données (datawarehouse & datamarts) Avoir la capacité de mener des mini-projets en autonomie tout en étant accompagné par un(e) maitrise d'ouvrage et/ou le métier. Capacité à s'organiser, à s'adapter sur les priorités, à synthétiser l'état d'avancement de ses activités et à remonter les alertes si besoin. - Compétence(s) appréciée(s) : Outils de reporting BI : TABLEAU, IBM Cognos, Power BI Habitué aux relations avec des partenaires offshore Certifications sur la suite MSBI - Descriptif détaillé de la mission : Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. - Environnement technique de la mission : Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Date début de mission : ASAP Durée estimée de la mission : longue - 3 mois (renouvelables)

Dans le cadre du renforcement d’une équipe spécialisée dans les projets data à fort enjeu, nous recherchons un(e) Lead Tech orienté(e) Data Engineering / Data Science capable d’intervenir sur des environnements techniques exigeants et de contribuer à la montée en compétence des équipes. Vous évoluerez au sein d’un contexte stimulant, mêlant développement, traitement de données à grande échelle et accompagnement technique. Vos missions Au quotidien, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des solutions de traitement et d’analyse de données en Python Participer à la mise en place et à l’optimisation de pipelines data performants Travailler sur des architectures distribuées et des traitements volumineux via Spark et Hadoop Assurer la qualité, la maintenabilité et la performance des développements réalisés Collaborer avec les équipes techniques et métiers afin de comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Apporter un rôle de référent technique auprès des équipes Participer aux bonnes pratiques de développement, d’intégration continue et de déploiement Accompagner les collaborateurs sur les sujets techniques avec pédagogie et clarté Environnement technique Python Spark PostgreSQL Hadoop Git / GitLab CI/CD

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data pour un de nos clients, nous recherchons un(e) Tech Lead / Senior Solution Architect Databricks afin d’accompagner la modernisation et l’industrialisation d’une plateforme Data Azure à forte volumétrie. Vous interviendrez dans un environnement exigeant autour des enjeux suivants : • Migration et industrialisation sur Databricks • Gouvernance et qualité des données • Optimisation des performances et des coûts cloud (FinOps) • Accompagnement et montée en compétence des équipes Data 🎯 Vos missions : Data Engineering & Plateforme Data Concevoir et développer des pipelines d’ingestion à forte volumétrie Structurer et faire évoluer une plateforme Data moderne sur Azure Databricks Mettre en œuvre des traitements batch et streaming dans une architecture Lakehouse Industrialisation & DevOps Industrialiser les pipelines et renforcer les pratiques DevOps Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD et automatiser les déploiements Participer à la fiabilisation des environnements de production Architecture & Gouvernance Définir l’architecture cible et garantir les standards techniques Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques d’ingénierie Data Participer aux sujets Data Governance & Data Quality Performance & FinOps Optimiser les traitements Spark Maîtriser les coûts d’infrastructure cloud Améliorer les performances globales de la plateforme MCO & Support Intervenir sur des incidents complexes (support N3) Contribuer au maintien opérationnel de la plateforme

Rejoignez un projet stratégique au cœur de la gouvernance Data ! Dans le cadre de cette mission, nous recherchons un(e) Responsable Opérationnel SI Décisionnel / Big Data capable de reprendre rapidement un périmètre complexe et d'assurer son pilotage opérationnel. Vous intervenez comme interlocuteur central afin de : Reprendre en main un périmètre nécessitant une forte capacité d'analyse et de coordination. Redonner de la visibilité sur les activités, les engagements et les livrables. Mettre en place un pilotage efficace et assurer le suivi des actions. Fluidifier les interactions entre les différents acteurs du dispositif. Coordonner les équipes et les parties prenantes impliquées. Sécuriser les engagements et garantir le respect des livrables. Porter la gouvernance opérationnelle et contribuer à la prise de décision.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Consultant en audit stratégique et conseil technologique IA et Data Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence ASC/5344-9 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur l'audit de la performance, de la qualité et de la conformité des systèmes IA et data, et sur des recommandations d'optimisation et de gouvernance sur l'ensemble des domaines de l'organisation. Activités principales Évaluer la performance, la qualité et la conformité réglementaire des systèmes basés sur l'IA et les données dans tous les domaines de l'organisation (production, rédaction, distribution, support). Comparer les solutions propriétaires aux alternatives open-source et SaaS, en mettant en évidence les compromis techniques, économiques et environnementaux. Fournir des recommandations actionnables pour optimiser les coûts, l'empreinte carbone, l'évolutivité, la sécurité et la maintenabilité. Identifier et quantifier les risques du projet (sécurité, conformité, éthique, intégrité éditoriale, droits d'auteur) et proposer des plans d'atténuation. Guider l'alignement de bout en bout avec les réglementations et standards pertinents (Règlement sur l'IA, RGPD, droit d'auteur, accessibilité, obligations de service public). Fournir une veille stratégique et technologique pour faire émerger les opportunités et menaces émergentes en matière d'IA, de données et d'innovation médias. Renforcer les capacités internes par des ateliers, des sessions de formation et des programmes structurés de transfert de connaissances. Co-créer des feuilles de route et des cadres de gouvernance qui orientent l'adoption de l'IA et des données, en assurant la gestion du changement et l'adhésion des parties prenantes. Produire, structurer et mettre à jour des rapports d'audit, des évaluations de maturité et des tableaux de bord décisionnels pour soutenir une gouvernance transparente et informée par les données.

Missions Maintenance des différents outils gérés par l’équipe. Gestion et optimisation de la base de données PostgreSQL . Mise en œuvre de la feuille de route technique : Transformation des pipelines de données à l’aide des technologies AWS . Développement d’applications, de processus d’automatisation et de pipelines de données. Support et intégration de nouvelles équipes / applications. Gestion du cycle de vie du développement, de l’infrastructure et des déploiements en production ( DevOps ). Support technique et accompagnement des utilisateurs, qu’il s’agisse des équipes IT ou des métiers.

Le/la consultant(e) interviendra sur les activités suivantes : Analyse des besoins client Conception de la solution en lien avec les interlocuteurs métier Réalisation et recette de la solution Assistance à l’exploitation et formation des équipes clientes Supervision des consultants juniors de l’équipe Intervention sur des projets liés à la mise en place d’outils décisionnels et de reporting Contribution à des missions dans des environnements clients variés, auprès de grands groupes et d’ETI

Vous intégrerez une équipe IT pluridisciplinaire et interviendrez sur des projets data et métiers, en lien étroit avec les équipes internes et des partenaires externalisés. Votre rôle au quotidien • Recueillir et challenger les besoins métiers, piloter des projets applicatifs courts • Réaliser un audit et structurer la data (~18 To, vidéos, archives…) • Optimiser le parc applicatif (coûts licences, choix outils) • Mettre en place suivi d’activité, KPI, SLA et accompagner les métiers

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 📍Lieu : Cholet 🏠 Télétravail : 2 jours 📝Contrat : CDI 👉 Contexte client : Dans un contexte de forte croissance des volumes de données et d’évolution vers des technologies Data de pointe, tu interviendras au sein d’une équipe Projets SI. Le poste s’inscrit dans une démarche « Data Driven » long terme, avec un rôle central dans la circulation, la transformation et la qualité des données au sein du système d’information. 👉 Tu auras pour missions de : Analyser les besoins métiers et concevoir les flux de données (spécifications, mapping), en lien avec les chefs de projets métier et techniques Développer et optimiser des traitements ETL/ELT complexes sous Talend (Studio ou Cloud) Sécuriser et fiabiliser les flux via la mise en place de mécanismes de supervision, de gestion d’erreurs et de reprise sur incident Réaliser les tests unitaires et d’intégration et garantir la qualité et l’intégrité des données Assurer la maintenance, les évolutions, la documentation technique et participer aux projets de migration vers des environnements Cloud

Contexte de la mission : Notre client, acteur industriel international, poursuit plusieurs initiatives de transformation et de valorisation de ses données. Dans ce cadre, il recherche un Chef de Projet Sémantique / Modélisation afin d'accompagner la structuration et la modélisation des données métiers. La mission consiste à coordonner les travaux de modélisation sémantique, à recueillir les besoins des équipes métiers et à assurer la cohérence des modèles de données mis en oeuvre. Le consultant évoluera dans un environnement mêlant experts métiers, équipes Data et architectes SI. Responsabilités : - Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs et des équipes métiers ; - Piloter les activités de modélisation et assurer la cohérence des données ; - Coordonner les échanges entre les différentes parties prenantes du projet ; - Participer à la définition des standards et bonnes pratiques de modélisation ; - Assurer le suivi de l'avancement des travaux et le reporting associé.