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Nous recherchons un(e) Lead Data Platform Engineer pour rejoindre une Digital Factory innovante et contribuer à la conception et au développement d'une plateforme d'ingestion de données moderne et évolutive. Missions principales Concevoir et développer une plateforme d'ingestion de données générique en Python sur Microsoft Fabric. Automatiser les pipelines de données et garantir leur qualité et leur fiabilité. Déployer et gérer l'infrastructure avec Docker, DBT, SQL et des outils DevOps (CI/CD, monitoring, alerting). Collaborer étroitement avec les équipes Data & IA pour industrialiser les nouveaux cas d'usage. Compétences requises Expertise avancée en Python et son écosystème (Poetry, Pytest, Pandas). Maîtrise de Docker, SQL, Git, et des bonnes pratiques DevOps (CI/CD). Expérience avec Microsoft Azure (Microsoft Fabric est un plus). Expérience en ingestion et transformation de données à grande échelle. Bon relationnel, esprit collaboratif et veille technologique active. Profil recherché 5 à 8 ans d'expérience en tant que Platform Engineer / Data Engineer avec une forte appétence pour la construction de plateformes de données. Expérience dans un environnement cloud (Azure idéalement). Une expérience dans la création de plateformes d'ingestion in-house serait un vrai plus.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme. Participation aux nouveaux projets BI. Contribution aux développements de workflows en python au sein de l'équipe DataHub Core Platform. 💡Responsabilités principales : · La mission consiste à : Participation au projet DQF (Data Quality Framework) Développement des modules python communs qui seront utiles à tous les projets Participation au projet Data Lineage

🚀 Opportunité – Expert Hadoop / Cloudera CDP / Ansible (H/F)Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Big Data stratégique d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un Expert Hadoop / Cloudera CDP pour intervenir sur des projets d'évolution, d'industrialisation et de maintien en conditions opérationnelles d'une infrastructure critique. Vos missionsAdministrer, maintenir et optimiser des clusters Hadoop (Cloudera CDP). Assurer la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme Big Data. Automatiser les déploiements, patchs et configurations avec Ansible et Terraform. Participer aux montées de version des composants Hadoop. Intervenir sur des incidents complexes et contribuer aux task forces techniques. Déployer de nouvelles fonctionnalités d'infrastructure. Collaborer avec l'éditeur et les équipes techniques internes. Produire et maintenir la documentation technique. Environnement techniqueHadoop / Cloudera CDP 7.1.x Apache Kafka Apache NiFi Spark Ansible Terraform / Terragrunt Shell scripting GitHub / AWX Profil recherchéSolide expérience d'administration de plateformes Hadoop / Cloudera. Très bonne maîtrise d'Ansible et de l'automatisation d'infrastructure. Expérience sur Kafka, NiFi et Spark. Bonne connaissance des environnements Linux et des pratiques DevOps. Capacité à intervenir sur des problématiques techniques complexes et à accompagner les évolutions d'une plateforme Big Data. Informations complémentaires📍 Localisation : Île-de-France 🏢 Mission en présentiel 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée (12 mois renouvelables) 📩 Si cette opportunité vous intéresse, n'hésitez pas à me contacter en message privé ou à envoyer votre CV.

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

En tant qu'architecte fonctionnel / AMOA vous contribuerez sur des projets de la phase de cadrage jusqu'au déploiement en production au sein du périmètre Data Gouvernance Usage. Vous travaillerez en collaboration avec les chefs de projets, les urbanistes fonctionnels, la MOA et les métiers. Les périmètre concernés sont les suivants :Décisionnelle et BI, Bureau Etudes des Projets Décisionnel, Projet de mise en place des nouvelles briques décisionnels, Pilotage des projets, Projet de refonte du datawaharouse existant. Vos missions consisteront à contribuer: Etude des besoins Participer à la tenue à jour de la cartographie applicative du SI Décisionnel et opérationnel Participer à la définition de la trajectoire urbanistique du SI Décisionnel & opérationnel à court et moyen terme Analyser les expressions des besoins, des modèles de données, Assister la MOA et le métier durant les phases de cadrage des besoins Assurer l'affinage avec la MOA Identifier et Instruire les demandes d'évolutions et/ou les nouveaux projets et s'assurer de la faisabilité de la solution proposée en coordination avec les chefs de projets, les éditeurs, les Ingénieurs Data et les experts solutions Concevoir et porter les solutions technico- fonctionnelles Proposer une trajectoire Contribuer au macro- chiffrage et participer aux comités de projets Réaliser la modélisation de donnée Apporter son expertise fonctionnelle lors de l'élaboration de la stratégie de test. Co -construire les spécifications fonctionnelles avec les ingénieurs Data Accompagner l'équipe sur les aspects fonctionnels tout au long du projet Participer à la recette avec la MOA Faire le lien avec les urbanistes Etre en support aux développeurs Travailler sur les parties données (Oracle) et le volet QLIK (Tableau de bord

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. CENISIS Agency, data agency qui accompagne depuis 26 ans les grands comptes dans la gestion, la gouvernance et la valorisation de leurs données, recrute un Data Analyst Expérimenté(e) en CDI à Lille pour intégrer une équipe data e-commerce et contribuer à la valorisation des données ainsi qu'au développement de cas d'usage IA. La personne intervient sur des sujets data et BI à fort enjeu business, autour du pilotage e-commerce et de l'évolution des outils de reporting. Principales responsabilités : maintenir et faire évoluer le dashboard référent e-commerce (architecture complexe sous Power BI), gérer les évolutions (modification de tables, ajout de champs, enrichissement des contenus), assurer la fiabilité et la qualité des données des reportings, traiter des problématiques data via SQL et Python, contribuer à des projets IA (analyse, expérimentation, cas d'usage) et collaborer avec les équipes métiers e-commerce pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées.

***Data Quality Analyst - Ile-de-France - Hybride*** RED Global est à la recherche d'un Data Quality Analyst pour rejoindre l'un de ses clients en région Parisienne dans le cadre de leur projet de migration vers SAP S/4 Hana. Détails de la mission : Démarrage : ASAP Localisation : Région Parisienne - Hybride Durée : 3 mois renouvelable Langues : Français courant, Anglais professionnel Si vous souhaitez recevoir de plus amples informations sur le poste , n'hésitez pas à nous envoyer votre candidature.

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.

Dans le cadre d'un projet stratégique en Banque / Finance, nous recherchons 2 Tech Leads Big Data / Data Engineering expérimentés pour rejoindre une équipe intervenant sur des sujets à fort enjeu autour des environnements BFI et Risk. 🎯 Profil recherchéExpérience confirmée en Big Data / Data Engineering Bonne connaissance des environnements Banque de Financement et d'Investissement (BFI) et des problématiques Risk Capacité à évoluer dans des environnements techniques complexes et à accompagner les équipes 💻 Compétences techniques indispensablesSpark / PySpark / Scala Python Hive / SQL Elasticsearch / Kibana Jenkins Ansible Oozie Méthodologie Agile 🚀 Vos missionsConcevoir et développer des solutions Big Data performantes Accompagner les équipes sur les choix techniques et les bonnes pratiques Participer à l'industrialisation des traitements et à l'optimisation des performances Intervenir sur des projets stratégiques à fort impact dans le secteur bancaire 📍 2 postes à pourvoir immédiatement 👉 Vous êtes intéressé(e) ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en message privé.

La golden source des moteurs régaliens du groupe est une brique vieillissante basée sur une techno DataStage et une BDD Exadata Oracle montre quelques limites qui nécessitent une refonte, comprenant une sortie de l'ETL Datastage. Un cadrage doit être lancé pour porter cette ambition de refonte qui va concerner plusieurs parties-prenantes en plus des acteurs DSI. Nous avons besoin de nous renforcer avec un profil de directeur de projet technique avec des compétences de tech lead data.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Expert Data et méthodologie à côté de Rennes. Enjeux business : -Accélérer le time-to-market des solutions et produits -Améliorer la prédictibilité des projets et la maîtrise des délais -Renforcer l'alignement entre besoins métier et livrables techniques -Optimiser l'allocation des ressources data Enjeu technique : -Faciliter la collaboration inter-équipes (data, IT, architecture, métier) Enjeux organisationnels : -Sensibiliser et former les équipes projet ou porteurs de projets (Epic Owner, Business Owner, Product Owner) aux enjeux data -Adapter la méthodologie projet existante pour y intégrer les considérations data -Embarquer la gouvernance de donnée dans la méthodologie projet avec l'appui de la cellule Data Gouvernance -Développer l'autonomie des responsables de projet dans l'identification des prérequis data -Alimenter une culture data transversale au sein de l'organisation -Former les équipes agiles à des réflexes organisationnels adaptées à la data -Améliorer la communication et la transparence sur la relation entre les métiers et le pôle data. Objectif principal : Concevoir et initier le déploiement d'une méthodologie projet agile spécifiquement adaptée aux projets data, intégrant des pratiques pédagogiques, adaptables, et efficientes. Cette méthodologie doit pouvoir s'intégrer dans un cadre plus global de Lean Portfolio Management et une démarche d'étude et Cadrage 360 de projets. Objectifs opérationnels : -Analyser l'existant et identifier les axes d'amélioration -Définir un framework méthodologique pragmatique et outillé -Former les populations porteuses de projets et accompagner la conduite du changement -Créer les outils et templates nécessaires au déploiement -Piloter la mise en œuvre sur un projet pilote -Accompagner la production et la mise en place du cadre de gouvernance Data Localisation : à côté de Rennes / 3j par semaine sur site

PROPULSE IT recherche un Architecte DATA. Pour soutenir la sélection et la mise en œuvre d'un nouveau système CRM et d'une plateforme d'automatisation marketing, le client recherche un expert capable de préparer l'avenir et de développer davantage le modèle de données client et consommateur, et d'établir un plan d'intégration et une feuille de route. - Conception de bases de données Traduire le modèle consommateur canonique existant en une base de données concrète. Définir et documenter les entités, attributs et relations dans un dictionnaire de données. Assurer de la qualité des données et de la cohérence sémantique. Intégration et cartographie fonctionnelle Cartographier fonctionnellement les données des consommateurs à travers les différents systèmes B2C. Développer des cartographies et des transformations à partir des CRM, e-commerce, POS (physique), fidélisation et automatisation marketing vers la base de données consommateurs. Définir les approches de transformation et de standardisation. - Architecture et feuille de route Finaliser l'architecture de l'application autour des données des consommateurs : systèmes, processus et dépendances. Ajuster le modèle de données lorsque cela est nécessaire, en tenant compte des limites des systèmes existants. Élaborer une feuille de route pour relier les différents systèmes par phases.

Tes missions : L'objectif -> Faire de l'infrastructure data le socle technique sur lequel repose chaque décision produit, chaque insight client et chaque avancée IA. Architecturer et optimiser l'infrastructure data cloud pour supporter les besoins data/IA croissants du client Concevoir et faire évoluer les pipelines de données haute performance Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données Être un partenaire technique des équipes Tech, Product, Business et IA, traduire les besoins fonctionnels en solutions robustes et scalables Participer activement à la montée en maturité data de l'équipe : bonnes pratiques, documentation, revues de code, etc. Localisation : Lille, 3jours de présentiel par semaine.

ContexteDans le cadre de l'évolution d'une application de Gestion Électronique de Documents (GED) intégrant des workflows métiers, nous recherchons un Développeur Full Stack pour participer au développement de nouvelles fonctionnalités, à l'optimisation des performances et à la modernisation de l'architecture applicative. Vous interviendrez sur une application développée en Groovy/Grails (basé sur Java Spring) côté Back-End et React côté Front-End, avec des enjeux liés à la conteneurisation, aux performances et à l'expérience utilisateur. Vos missionsDévelopper de nouvelles fonctionnalités liées à la GED. Concevoir et faire évoluer des workflows métiers personnalisables. Améliorer l'interface utilisateur développée en React. Participer à la conteneurisation de l'application avec Docker. Contribuer aux déploiements et aux tests sur des environnements Kubernetes. Optimiser le stockage, l'indexation et les performances des bases de données. Améliorer les mécanismes de recherche via Elasticsearch. Rédiger la documentation technique. Développer et maintenir les tests unitaires et d'intégration. Participer aux bonnes pratiques de développement et d'intégration continue. Environnement techniqueBack-EndGroovy Grails Java Spring Front-EndReact Bases de données & RecherchePostgreSQL Elasticsearch SQL / NoSQL DevOpsDocker Kubernetes GitLab CI/CD Git TestsJUnit Spock Jest

Contexte : Le projet Data Lake était initialement porté par la Branche Grand Public et Numérique (BGPN) de [COMPANY]. Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data vers Azure (projet Data Cloud) l'équipe Data Cloud et IA Factory (DIAF) arrive à une étape clé de ce projet structurant pour l'ensemble du Groupe [COMPANY] : • Mise en production et ouverture aux utilisateur de la version 1.0 de Data Cloud (Azure Darabricks) • Stabilisation d'ODLG (Cloudera) • Migration progressive d'ODLG vers la nouvelle plateforme Data Cloud • Accompagnement des branches sur la décroissance et l'optimisation des consommations Azure • Rapprochement vers une gouvernance i-TEAM • Intégration dans les processus de supervision et de support i-TEAM • Réflexion sur la mise en œuvre d'un nouveau Catalogue de Services • Accompagnement et soutien de l'équipe dans cette transformation La mission consiste à intégrer l'équipe DIAF sur un rôle transverse pour apporter un support dans les processus de stabilisation et de migration. La prestation inclue : • Analyse des résultats l'audit Cloudera et accompagnement de l'équipe dans le suivi du plan de remédiation • Renfort des actions liées à AIG • Soutien aux équipes socle Data Cloud et ODLG • Soutien aux équipes Outils & Usages • Analyse et optimisation des ressources sur Cloudera et Data Cloud • Accompagnement des plans de migrations et optimisation 1. Gestion des obsolescences Le prestataire devra s'assurer de la maintenabilité des versions liées au support des éditeurs ou de l'image middleware PaaS/IaaS proposée : Gestion de l'obsolescence des socles et images 2. Livrables / Résultats attendus • Suivi évaluation et CR des activités liées à l'audit Cloudera • Analyse et plan de mitigation des "requêtes lourdes" Cloudera • Proposition d'optimisations des séquences des job avec plan de mise en œuvre et suivi des actions • Suivi et reporting décroissance et décommissionnement ODLG • Bonnes pratiques de migration on-remise -> cloud 3. Cadre technique de la prestation : environnements techniques, outils et niveaux de maîtrise souhaités. Niveaux de compétences attendus : ? 0 : pas de connaissance ? 1 : connaissance de base ? 2 : pratique quotidienne ? 3 : expertise avérée. ? Jira 3 ? Cloudera 3 ? Azure 3 ? Databricks 3 ? Redhat 3 ? GitLab 3 ? Terraform 3 ? Pyhton 3 ? Dremio 3 4. Cadre fonctionnel de la prestation La réalisation des prestations requiert les compétences approfondies dans les domaines fonctionnels ci-dessous. ? Data model 3 ? Data Management 3 ? Data Viz 2 ? Sys admin 3 ? Data migration 3

Contexte : Dans le cadre du développement d'une plateforme Data Fabric stratégique, nous recherchons un Responsable de Ligne de Service Data Virtualisation afin d'assurer l'exploitation, la gouvernance et l'évolution d'une plateforme basée sur Denodo. Vous interviendrez au sein d'une équipe Data Excellence et serez le référent opérationnel des services de virtualisation de données, en collaboration avec les équipes Data Architecture, Data Engineering, Analytics et les directions métiers. Vos missions : Piloter les lignes de service Data Virtualisation et garantir leur disponibilité. Administrer et faire évoluer la plateforme Denodo. Organiser l'onboarding des nouveaux utilisateurs (droits, environnements, formations). Accompagner les métiers dans l'expression de leurs besoins et rédiger les cadrages fonctionnels. Concevoir et faire évoluer les architectures logiques de données. Réaliser les revues de design avant les mises en production. Piloter les incidents, problèmes et changements selon les processus ITIL. Assurer le support fonctionnel et technique auprès des utilisateurs. Produire les reportings de performance, disponibilité et qualité de service. Environnement technique : Denodo (obligatoire) Data Virtualization Data Fabric Data Architecture Data Modeling Gouvernance des données Data Quality ITIL ITSM / Ticketing SELF-IT (ou outil ITSM équivalent) SQL Architecture d'entreprise