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Contexte :Dans le cadre du renforcement d'une équipe en charge de la sécurisation de la clôture comptable, nous recherchons un(e) Consultant(e) AMOA orienté(e) analyse de données et reporting. La mission intervient dans un environnement métier à l'interface entre les équipes Gestion, Comptabilité et Informatique. L'objectif est de contribuer à la détection et à l'analyse des éventuels écarts entre les données métier et les données comptables, d'identifier les situations atypiques et de participer à la fiabilisation des résultats nécessaires à la clôture comptable. Vos missions :Vous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Analyser les données, indicateurs et écarts identifiés dans le cadre de la sécurisation de la clôture comptable ; Suivre l'évolution des indicateurs et analyser les tendances observées ; Contrôler la cohérence, la vraisemblance et la qualité des résultats produits ; Identifier les anomalies et proposer, lorsque nécessaire, des pistes d'amélioration ou d'optimisation ; Ajuster et suivre les plans d'actions associés ; Préparer les supports destinés aux différentes instances de suivi et participer à leur revue ; Réaliser les recettes des états et restitutions nécessaires à l'activité dans le cadre des évolutions ; Exploiter les outils existants pour les contrôles et analyses, notamment Excel, PostgreSQL ou IDEA ; Documenter le dispositif et rédiger les bilans d'activité ; Assurer un reporting régulier auprès des parties prenantes.

Nous recherchons un Data Engineer H/F pour une mission à Nantes. Missions : Recueil et analyse des problématiques liées aux données afin d'identifier les besoins des utilisateurs Cartographie des différentes sources et compréhension des flux de données existants Participation à la définition de l'architecture et de la structuration des données Développement des flux d'intégration et d'alimentation des datamarts à l'aide d'outils ELT Surveillance des traitements et analyse des erreurs ou anomalies rencontrées Mise en œuvre des corrections et des améliorations sur les pipelines Vérification de la fiabilité et de la qualité des données produites Rédaction des documents techniques et formalisation des procédures Contrôle quotidien de l'exécution des flux et suivi des traitements en production

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

Dans le cadre d'un projet DatOps, le consultant interviendra en tant que Data Engineer GCP afin de mettre en œuvre techniquement les besoins métiers en collaboration étroite avec les équipes de production applicative et DevOps. Il sera notamment chargé de développer de nouvelles ingestions de données, de réaliser les traitements de préparation et de transformation des données, ainsi que de maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines. Il contribuera également aux évolutions de la plateforme, à la collecte, au stockage, à l'intégration et à la supervision des données, tout en veillant à leur qualité et à leur sécurité. La mission comprend enfin le maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées et la proposition d'évolutions permettant d'améliorer les infrastructures et solutions Data existantes.

Contexte Mission au sein du département FiPP (Finance Projects & Processes) de la Division Finance d'un grand compte du secteur transport & logistique maritime. Le besoin porte sur la gestion de projets liés à l'impact de la migration vers SAP S/4HANA sur les tableaux de bord BI Qlik Sense Finance et sur les projets de données Finance (datamarts Comptabilité Fournisseurs/AP, Comptabilité Clients/AR, Comptabilité Générale/GL, Contrôle de Gestion). L'enjeu principal est d'assurer une coordination réussie entre l'ensemble des parties prenantes et services impliqués pour garantir la livraison de ces projets. Rôle et responsabilités principales Garantir une action coordonnée entre toutes les parties prenantes et services impliqués dans les projets Gérer efficacement le budget, le planning et le périmètre des projets Produire des rapports réguliers à destination de la direction (problèmes, risques, plans d'atténuation) Coordonner les équipes contributrices : métiers, architecture, conception, domaines applicatifs, développement, tests, déploiement, support de production, formation, gestion du changement Piloter les activités de gouvernance du projet Veiller au respect des engagements contractuels Livrables attendus Inventaire des impacts de la migration LISA S/4HANA sur les tableaux de bord BI Qlik Sense et les datamarts Finance Feuille de route du projet (jalons clés, dépendances, planification de la bascule) Cartographie des parties prenantes (métiers, IT, architecture, développement, tests, déploiement, support) Définition des rôles, responsabilités, propriétaires et responsabilités décisionnelles Rapports d'avancement réguliers (progression, décisions clés, escalades, arbitrages) Registre des risques et plans d'atténuation (responsables, évaluation d'impact, actions de suivi) Plan de test et suivi des tests (périmètre, progression, anomalies, responsabilités, critères de préparation)

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer confirmé pour intervenir sur des sujets d'industrialisation, de qualité et de performance de la plateforme Data. Vous serez en charge de la conception, du développement et de l'optimisation des pipelines Data, tout en contribuant à l'industrialisation des déploiements et à l'amélioration continue de la plateforme. Vos principales missions seront : Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pipelines CI/CD. Mettre en place des mécanismes de monitoring et d'alerting. Garantir la qualité, la traçabilité et la disponibilité des données. Optimiser les traitements Data et les performances BigQuery. Participer à la maîtrise des coûts et à l'optimisation des ressources GCP. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Data. Être force de proposition sur les choix et bonnes pratiques techniques. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles.

✨ Notre entreprise : Argain Consulting Innovation est une marque forte spécialisée en performance des projets, des organisations et valorisation de la donnée au sein de l'écosystème Alan Allman Associates implantée à Paris, Nantes, Lyon, Niort. Nous mettons un point d'honneur à maintenir le lien avec chacun de nos talents et mettons tout en œuvre pour développer et entretenir un fort sentiment d'appartenance. Nous rejoindre, c'est intégrer une équipe à taille humaine dont l'humain est l'épicentre, un cabinet où autonomie, confiance et partage sont des principes forts. 🚀 Nous recherchons un(e) Consultant(e)Data Ingénieur Expert Dataiku et Tableau H/F Vous interviendrez : Chez nos clients, selon le cadre et les objectifs définis afin de : Analyser et valoriser les données Exploiter et analyser des données complexes afin de répondre aux enjeux opérationnels et décisionnels des différentes directions. Identifier des tendances, produire des recommandations pertinentes et mettre en évidence des indicateurs à forte valeur ajoutée. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord interactifs permettant le pilotage de l'activité et le suivi de la performance. Préparer et transformer les données Collecter, fiabiliser, enrichir et consolider les données issues de multiples sources. Développer et maintenir les traitements nécessaires à l'alimentation des environnements décisionnels en ETL et ELT (Dataiku) Garantir la qualité et la cohérence des données exploitées dans les analyses et reportings via l'outil Tableau. Modéliser et construire des indicateurs Recueillir et analyser les besoins fonctionnels des utilisateurs. Définir et mettre en œuvre les indicateurs clés de pilotage (KPIs) via l'outil Tableau. Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données analytiques et décisionnels. Contribuer aux réflexions d'architecture et challenger les solutions proposées afin d'optimiser leur pertinence et leur efficacité. Tester et valider des livrables Élaborer les stratégies de recette et les plans de tests. Réaliser les contrôles de cohérence, de qualité et de performance des données restituées. Accompagner les phases de qualification fonctionnelle jusqu'à la mise en production des solutions. 📊Expertise sur Dataiku. 🧩 Expertise sur Tableau Software 🔄Solide expérience dans la conception, l'industrialisation et l'optimisation de flux ETL/ELT.

Missions principales :Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions d'architecture Data. Définir les architectures fonctionnelles et techniques des projets. Concevoir les flux de données, les échanges entre systèmes et les solutions de stockage et de traitement. Garantir la cohérence des solutions avec l'architecture globale du SI. Accompagner les équipes projets dans leurs choix technologiques et leurs orientations d'architecture. Participer aux différents rituels et instances d'architecture. Préparer et présenter les dossiers d'architecture auprès des instances de gouvernance. Identifier les impacts, risques, contraintes techniques et dépendances liés aux solutions proposées. Challenger les choix techniques des équipes projet et proposer des solutions alternatives lorsque nécessaire. Contribuer à la documentation et à la cartographie des architectures Data. Assurer la cohérence entre les environnements existants et les nouvelles architectures Cloud/Data.

nous recherchons un Data Engineer Python senior pour construire la couche data d'une plateforme mutualisée d'agents IA. L'objectif : fournir aux équipes produit, data et analytics un socle commun pour concevoir, déployer et évaluer leurs agents. Projet de construction, forte criticité, équipe senior de 5 à 8 personnes avec Tech Lead, architecte data et lead software engineers. Vos missions : - Concevoir les pipelines d'ingestion et de normalisation des sources de connaissance exposées aux agents (rafraîchissement incrémental, contrôles de fraîcheur et de qualité) - Industrialiser la couche de recherche : pipelines d'embedding, indexation vectorielle, recherche hybride et re-ranking - Développer les serveurs MCP et connecteurs data mutualisés exposant de façon gouvernée BigQuery et les référentiels aux agents - Construire le datamart d'observabilité agentique (traces, tokens, coûts, latence, taux d'échec outil, feedback) alimentant les dashboards et le framework d'évaluation - Mettre en place les jeux de données d'évaluation versionnés et leurs pipelines de génération - Gérer l'infrastructure as code (Terraform) et les chaînes CI/CD des composants data - Documenter l'architecture, les data contracts et les guides d'onboarding pour rendre les équipes autonomes sur le socle

Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre mission : En tant que Consultant Data & AI Governance, vous accompagnerez nos clients dans leur transformation Data-Driven & AI-Responsible. Dès votre arrivée, vous bénéficierez d'un parcours d'intégration structuré incluant un onboarding personnalisé, un accompagnement par un mentor et une montée en compétences progressive sur les enjeux de Data Governance, AI Governance, Data Management, Data Catalogs et conformité réglementaire. Vous interviendrez auprès de grands comptes pour concevoir, structurer et déployer des dispositifs de gouvernance permettant de valoriser les données et de sécuriser les usages de l'intelligence artificielle. Concrètement, vous allez : 1. Structurer & Opérationnaliser la Data Governance Accompagner les organisations dans la définition de leur stratégie Data et la transformation de leur culture Data. Définir et déployer des cadres de Data Governance alignés avec les enjeux métiers. Construire les modèles de Data Ownership et formaliser les processus de gouvernance associés. Structurer les Data Domains, Data Objects, Data Contracts et glossaires métier. Accompagner le choix et le déploiement de solutions de Data Catalog et de Data Governance. Participer à la mise en place de dispositifs de Data Management et de qualité des données. Concevoir et animer des programmes d'acculturation et de conduite du changement. Développer les communautés Data, les formations, les webinaires et les supports d'adoption. 2. Déployer les dispositifs d'AI Governance Participer à la définition et à l'opérationnalisation des cadres de gouvernance de l'IA. Structurer les cycles de vie des systèmes d'intelligence artificielle (AI Lifecycle). Réaliser des évaluations de risques et contribuer aux démarches de Responsible AI. Définir les rôles et responsabilités des acteurs de la gouvernance IA (AI Owner, AI Steward). Produire et maintenir la documentation réglementaire et méthodologique (Model Cards, Data Sheets, matrices de risques). Accompagner les organisations dans leur mise en conformité avec l'AI Act. Participer à la classification des systèmes IA et à l'analyse des exigences applicables aux systèmes à haut risque. Mettre en œuvre les principes de transparence, de traçabilité et d'auditabilité des systèmes IA. 3. Accompagner les projets GenAI & RAG Participer à la structuration et à la gouvernance de projets d'IA générative et de RAG. Veiller à la qualité et à la traçabilité des données utilisées par les modèles. Renforcer l'explicabilité et la transparence des usages IA. Contribuer à la prévention et à la réduction des biais algorithmiques. Définir les politiques internes d'usage de la GenAI. Mettre en place des bonnes pratiques de gouvernance des prompts et de sécurité des usages.

Delivery data engineering en proximité métier Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch, event-driven ou streaming selon les besoins des produits data. Traduire les exigences fonctionnelles et contraintes techniques en solutions data simples, robustes, scalables et maintenables. Contribuer aux cérémonies de delivery, au chiffrage, à la planification, à la gestion des dépendances et à la sécurisation des engagements des squads. Assurer une collaboration fluide avec les Delivery Managers pour rendre visibles les risques, dépendances, arbitrages et points de blocage. Industrialisation, qualité et fiabilité Mettre en œuvre les « quality gates » : tests unitaires et d'intégration, tests de données, contrôle de schéma, idempotence, stratégies de reprise et validation de la qualité. Appliquer les standards de développement Python, PySpark et SQL, ainsi que les bonnes pratiques Git, CI/CD, revue de code et documentation. Contribuer à l'observabilité des flux : logs, métriques, alerting, lineage, suivi des SLA/SLO et analyse des incidents de run. Participer au diagnostic et à la résolution des incidents ou problèmes de production en lien avec les équipes plateformes, CloudOps et SecOps. Architecture data, Lakehouse et performance Implémenter les patterns d'architecture validés : ingestion, modélisation Lakehouse, architecture médaillon, data products, APIs de données et intégrations réutilisables. Optimiser les traitements Spark/Databricks, les requêtes SQL, les stratégies de stockage et l'utilisation du compute afin d'améliorer performance et coûts. Documenter les choix techniques structurants et contribuer aux ADR lorsque les décisions impactent les standards ou la trajectoire cible. Veiller à la cohérence des solutions avec l'architecture One B2C, les standards Data Engineering & Platforms et les exigences entreprise. Sécurité, gouvernance et conformité Intégrer les exigences de sécurité by design : gestion des secrets, IAM, droits d'accès, chiffrement, durcissement, scans et séparation des environnements. Appliquer les règles de protection des données, d'anonymisation, de minimisation, de traçabilité et de conformité RGPD. Contribuer à la gouvernance opérationnelle des datasets, métadonnées, contrats de données, contrôles d'accès et règles de qualité. Travailler avec les équipes Cybersecurity, Infrastructure, Data Office et Architecture pour garantir l'alignement avec les standards ENGIE. AI-assisted engineering et amélioration continue Utiliser de manière responsable les outils d'ingénierie assistée par IA, tels que Copilot, agents, génération de code, SQL, tests, documentation et aide au debugging. Identifier et proposer des opportunités d'automatisation pour accélérer le delivery, réduire les erreurs et standardiser les pratiques d'ingénierie.

Mission de l'équipe :Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation au sein d'un acteur majeur de l'Asset Management, la mission consiste à accompagner la migration et l'intégration des données de référence vers la plateforme Aladdin. L'objectif est de garantir une transition fiable, cohérente et sécurisée des référentiels de données, en assurant la qualité, l'intégrité et la gouvernance des données tout au long du projet. La mission s'inscrit dans un environnement international, à forts enjeux métier, où la qualité des données constitue un facteur clé de succès. 1. Pilotage de la migration des données de référenceLa mission est responsable de l'accompagnement des travaux de migration des référentiels Security Master et Benchmark vers la plateforme Aladdin. Les principales activités consistent à : Piloter les activités de migration des données de référence. Coordonner les différentes parties prenantes impliquées dans le projet. Assurer le bon déroulement des différentes phases de transition. 2. Définition et gouvernance des donnéesLa mission intervient en collaboration avec les équipes métiers et techniques afin de garantir la qualité des données migrées. Les principales responsabilités consistent à : Recueillir et valider les besoins métiers relatifs aux données. Définir et valider les mappings de données. Veiller au respect des standards de gouvernance des données. Garantir la cohérence et l'intégrité des données tout au long du processus de migration. 3. Validation et sécurisation de la migrationLa mission contribue à la sécurisation des livraisons de données avant leur mise en production. Les principales activités consistent à : Participer aux campagnes de tests. Réaliser les activités de réconciliation des données. Valider les processus de migration. Identifier et analyser les écarts de données. 4. Analyse des données et suivi des indicateursLa mission participe au pilotage de la qualité des données à travers l'analyse de volumes importants de données. Les principales activités consistent à : Analyser de grands volumes de données. Produire les analyses nécessaires aux activités de conversion des données. Suivre les indicateurs de qualité et les KPI liés à la migration. Contribuer à la résolution des anomalies identifiées. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Pilotage de projets Data en environnement Asset Management. Migration des référentiels Security Master et Benchmark vers Aladdin. Coordination des équipes métiers et IT. Définition des besoins, mappings et règles de gouvernance des données. Validation de la qualité, de la cohérence et de l'intégrité des données. Participation aux tests, réconciliations et validations fonctionnelles. Analyse de jeux de données volumineux et suivi des KPI. Contribution au bon déroulement des différentes phases du projet.

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.

Nous recherchons un(e) Lead Transformation Data F/H pour l'équipe d'expertise Data pour le compte de notre client sur les sites du Mans, Niort ou Levallois. Cette équipe joue un rôle central sur l'évolution de l'offre de service Data et la définition des standards, des cadres de référence et des bonnes pratiques Data du SI. Participer de façon active à la définition des évolutions de la plateforme Data permettant de l'accompagner vers une approche hybride en lien avec l'évolution de l'approche DataDriven / DataProduct de la Data du client. Contribuer à la transformation Data du SI en apportant un cadre structurant sur : • Le choix et l'évolution des architectures et solutions Data • Les patterns d'usage • La gouvernance des solutions Garantir la cohérence, la robustesse et la pérennité des solutions Data du groupe en alignement avec les attentes des feuilles de route métier et des orientations du schéma directeur SI. Une équipe de trois experts Data transverse, en interaction forte avec : • les usages métiers et projets • les équipes socles Data, Build (Data Line) et Data Ops • les architectes SI / entreprise La Société devra fournir les prestations suivantes : Participer de façon active à la définition des évolutions de la plateforme Data permettant de l'accompagner vers une approche hybride en lien avec l'évolution de l'approche DataDriven / DataProduct de la Data client. Contribuer à la transformation Data du SI en apportant un cadre structurant sur : • Le choix et l'évolution des architectures et solutions Data • Les patterns d'usage • La gouvernance des solutions Garantir la cohérence, la robustesse et la pérennité des solutions Data du groupe en alignement avec les attentes des feuilles de route métier et des orientations du schéma directeur SI. • Elaborer les cibles et les trajectoires de transformation data, • Garantir la cohérence des solutions de la Plateforme Data, au regard du schéma directeur SI • Challenger les solutions proposées sous l'angle performance, scalabilité et maintenabilité, • Assurer une veille technologique sur les solutions Data du marché, • Contribuer à la roadmap stratégique Data, • Accompagner la diffusion des bonnes pratiques auprès des équipes Et concrètement ? • Porter et animer les réflexions d'évolution de la plateforme Data • Participer à l'évaluation des solutions éditeurs et des choix techniques structurants • Formaliser les guidelines, normes et standards Data • Concevoir et maintenir des patterns réutilisables • Intervenir en support des projets (cadrage, revues d'architecture) • Mesurer et suivre l'alignement des implémentations avec les standards définis Contribution collective • Collaborer étroitement avec les équipes Socles Data, DataOps et Data Line • Contribuer aux décisions d'architecture de la direction • Développer les synergies entre les différentes entités usage de la Data • Promouvoir une culture Data Engineering & Architecture homogène • Valoriser les bonnes pratiques et retours d'expérience

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.