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Assurer la performance et l’évolutivité des solutions Data & ML : Concevoir et optimiser des pipelines de données robustes et évolutifs (ETL/ELT). Garantir la qualité des données et leur disponibilité pour les modèles de Machine Learning et les équipes métier. Implémenter des solutions scalables pour le traitement de grands volumes de données. Encadrer techniquement une équipe en forte croissance : Accompagner une équipe de Data Engineers et Data Scientists, en participant activement à leur montée en compétences. Fédérer et guider l’équipe dans un environnement collaboratif et motivant. Assurer l’adoption des meilleures pratiques de développement (DevOps, CI/CD, tests automatisés, monitoring). Aligner les solutions Data avec les standards technologiques du groupe : Veiller à la cohérence des solutions avec les stratégies globales de l’entreprise. Introduire des standards modernes comme l’Infrastructure as Code, l’observabilité et le monitoring avancé. Roadmap produit et décisionnel : Collaborer avec les Product Owners pour prioriser les fonctionnalités liées à la gestion et au traitement des données. Assurer les choix architecturaux et techniques clés pour garantir la sécurité, la scalabilité et les performances des systèmes. Interopérabilité et standardisation : Travailler avec les autres Tech Leads et équipes transverses pour une intégration fluide des solutions au sein de l’écosystème global. Standardiser les pratiques liées aux pipelines de données et au MLOps. Supervision de la production et amélioration continue : Assurer la stabilité et la fiabilité des systèmes de données en production. Participer activement aux revues de code (MOB programming, pair reviews) pour maintenir un haut niveau de qualité technique. Être force de proposition pour des initiatives d’amélioration continue. Support et relation utilisateurs : Être le point de contact clé pour les utilisateurs finaux, comprendre leurs besoins et garantir leur satisfaction. Former les parties prenantes à l’utilisation des solutions déployées. L'équipe, actuellement composée de 5 collaborateurs, est en forte expansion avec des recrutements en cours pour répondre aux objectifs ambitieux du projet. Vous évoluerez dans un cadre mêlant innovation, technologies avancées et défis stratégiques, avec une véritable autonomie pour construire des solutions Data & ML d’envergure. Expertise confirmée en ingénierie des données (5+ ans) avec une solide maîtrise des technologies Cloud (AWS, GCP ou Azure). Compétences avancées en Python, Spark, Kafka, SQL ou outils de traitement des données distribuées. Expérience en MLOps et dans la mise en œuvre de pipelines automatisés. Leadership technique et capacité à encadrer une équipe technique. Forte capacité à communiquer, à collaborer et à prendre des décisions stratégiques.

Data Driven , powerBI/Loocker, Compétences techniques Python,Shell, CI/CD, Airflow, Dataflow - Expert - Expert - Impératif AppEngine, FastAPI - Expert - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Stack technique: GIT, GitHub, bigQuery, Finder, PowerBI/loocker Télétravail 2 jours par semaine - 3 jours en présentiel Le projet ne nécessite pas d'astreintes Mission de 1 an Il est donc préférable que le consultant habite dans la métropole lilloise. Utilisation de la Méthode Scrum, Kanban

Mission Développer et automatiser des produits et algorithmes Data (IA/Machine Learning) pour améliorer les décisions stratégiques au sein du périmètre marketing client. Créer des pipelines de données robustes et garantir la qualité via des sondes et une cartographie détaillée des données (structurées et non structurées). Mettre en œuvre des solutions de DataViz (PowerBI/Looker) pour fournir des insights exploitables et accompagner la stratégie Data du business. Compétences techniques Expertise en Python, Shell, CI/CD, Airflow, Dataflow, AppEngine, et FastAPI. Maîtrise des outils GCP (BigQuery), Git/GitHub, et des solutions de visualisation (PowerBI/Looker). Connaissance des méthodologies agiles (Scrum, Kanban) et des bonnes pratiques de gestion de données. Expérience avérée dans l’industrialisation de modèles ML/IA à grande échelle et la mise en production de pipelines complexes.

TJM A RESPECTER PROFIL 5-10 ans : 450€ +10 ANS : 500€ Contrainte forte du projet Data Driven , powwerBI/Loocker, contexte projet Compétences techniques Python,Shell, CI/CD, Airflow, Dataflow - Expert - Expert - Impératif AppEngine, FastAPI - Expert - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée Nous recherchons un Data Engineer /Scientiste avec la capacité de mettre en place du dataViz (PowerBI/ loocker) Pour mettre en place des produits/Alghoritmes Data avec de l'IA /machine learning au sein du périmètre marketing client Automatiser des process et aider le business à prendre des décisions stratégiques en se basant sur la Data Cartographie des données Datamesh approprié et partagé et son dimensionnement Datamesh avec les sondes qui garantit la qualité de la donnée Qualification et Gestion des données: - Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité - Intègre les éléments - Structure la donnée (sémantique, etc.) - Cartographie les éléments à disposition - Nettoie la donnée (élimination des doublons, ) Stack technique: Python,Shell, CI/CD, Airflow, Dataflow - Expert AppEngine, FastAPI - Expert GIT, GitHub, bigQuery, Finder, PowerBI/loocker Méthode Scrum, Kanban

Gestion et résolution d’incidents N2 et identification des problèmes Maintien en condition opérationnelle des serveurs et systèmes Installation et administration des serveurs Installation et administration des différents progiciels Montée de version des systèmes (patch) Mettre en œuvre l’automatisation, l'intégration et le déploiement continu Création & Mise à jour d’instruction de travail Creation & Mise à jour de la documentation technique Supervision et administration des équipements de stockage (baies de disques, switch SAN) Gestion et l'administration de l'infrastructure de virtualisation Connaissances des environnements Cloud Public. Proposer des pistes d'amélioration aux experts Résolution d'incidents en HNO sous astreinte

🔍 Missions pour l'Ingénieur DevOps : Automatisation des pipelines CI/CD pour accélérer le déploiement des applications tout en garantissant leur fiabilité et leur sécurité. Orchestration des conteneurs avec Kubernetes , assurant la scalabilité et la gestion efficace des microservices. Gestion de l'infrastructure as code (IaC) avec Terraform ou Ansible , permettant une gestion cohérente et reproductible des environnements de production, de test et de développement. Surveillance et optimisation des performances des systèmes en place, en utilisant des outils de monitoring avancés pour prévenir les incidents avant qu'ils ne surviennent. Collaboration étroite avec les équipes de développement et d'opérations pour instaurer une culture DevOps forte, favorisant l'intégration et la livraison continues (CI/CD) . Sécurisation des pipelines de déploiement et de l'infrastructure cloud via des pratiques de sécurité DevOps (DevSecOps) , incluant la gestion des vulnérabilités et la conformité.

Votre 1er projet : Vous accompagnerez notre client historique de la région, dans le domaine de la supply chain. Votre intégrerez une équipe chargée de développer plateformes et outils digitaux dédié à se contexte particulier. Le Sysops sera chargé de la mise en place des stacks technique (infrastructure, delivery, monitoring, ...) pour les environnements applicatifs tout en ayant la responsabilité de les maintenir. Vos missions : Garantir la disponibilité des applications Garantir la sécurité des infrastructures des applications Donner un maximum d'autonomie aux utilisateurs Analyser et résoudre les incidents Aider à la conception des nouvelles plateformes Cloud pour héberger les applications à venir Améliorer le monitoring Automatiser Contribuer au sein de la communauté d’experts interne Vous vous y voyez déjà, pas vrai ? Ça tombe bien, ce n’est pas fini !