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L'environnement technique du projet est moderne et exigeant. Il repose sur un socle cloud GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Composer) et s'appuie sur les bonnes pratiques de l'ingénierie logicielle (CI/CD, versioning Git, automatisation des tests, documentation technique). Le Data Engineer travaille en étroite collaboration avec les Data Analysts, les Data Scientists et les équipes métier afin de s'assurer que les données livrées répondent aux besoins business tout en respectant les exigences de qualité, de performance et de sécurité., * Concevoir et maintenir des pipelines de données scalables sous Apache Beam et Airflow * Implémenter des workflows batch et temps réel sur GCP (BigQuery, Dataform…) * Contribuer à l'optimisation des performances des traitements et au monitoring * Participer à la structuration de l'infrastructure via Terraform et Docker * Collaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes produit * Apporter une expertise sur le langage Java dans un environnement cloud data, ESN Nos domaines d'actions concernent : - les déploiements informatiques : câblage, téléphonie sur IP(IPBX, 3CX), infrastructures Télécom (routeurs), pc, tablettes, serveurs, baies de stockage, TPV, terminaux bancaires, systèmes de comptage, de billetterie électronique, de gestion de parking, de contrôle d'accès, vidéo surveillance, objets connectés, étiquettes électroniques RFID, dotation de smartphones, déménagements de parc, gestion de data-center, effacement de données, bornes multimédia, Wifi, caméras, vidéoprojecteurs, murs d'images, systèmes de visioconférence, tableaux numériques, Smart TV, IO/T, remodeling de caisses, imprimantes, mfp, copieurs,.., - l'infogérance avec la délégation d'intervenants en mode planifié auprès de vos clients, - le ticketing avec des interventions à J+1 ou J+2

i. Mise en production fiable * Déploiement de modèles LLM à grande échelle * Versioning de modèles et rollback * A/B testing et shadow deployment ii. Monitoring post-déploiement * Suivi de la dérive des données ou des performances * Feedback loops et supervision humaine (RLHF / RLAIF) iii. Expérience utilisateur * Optimisation du temps de réponse * Contrôle du coût d'inférence * Design de produits LLM-friendly (chatbots, copilotes, etc.), i. Communication interdisciplinaire * Travailler avec data scientists, ingénieurs backend, juristes, PM, etc. ii. Veille technologique * Suivi actif des publications (ArXiv, Hugging Face, OpenAI, etc.) * Capacité à expérimenter et intégrer de nouvelles approches rapidement iii. Gestion de projet * Planification et exécution de projets LLM à long terme * Priorisation entre performance, coût, et éthique, v. RAG (Retrieval-Augmented Generation) * Intégration avec bases vectorielles (FAISS, Weaviate, Qdrant) * Construction de pipelines RAG efficaces vi. Sécurité et conformité * Détection d'aléas (jailbreaks, prompt injection) * Gestion des données sensibles (anonymisation, PII) * Conformité RGPD, audits des modèles

MySQL PySpark Python Quality of service (QoS) Tableau de bord Publiée le 07/07/2025, Vous interviendrez sur un projet stratégique visant à améliorer la qualité de services TV et Internet grâce à la mise en place et l'analyse d'indicateurs de performance avancés. Contexte de la mission Au sein d'une équipe projet à taille humaine (3 personnes), vous serez chargé(e) de : * Générer, superviser et analyser un ensemble d'indicateurs de qualité et de performance (KPI). * Assurer un suivi fin de la qualité de services (QOS) et non uniquement de la qualité de diffusion (QOD). * Automatiser et enrichir le patrimoine de données et les tableaux de bord existants. Vous contribuerez directement à l'amélioration continue de l'expérience client dans le domaine des services Télécom. Objectifs et livrables * Surveillance continue de l'évolution des KPI techniques, fonctionnels et de performance. * Analyse et reporting de l'évolution de ces indicateurs. * Maintien en condition opérationnelle et adaptation du patrimoine de données (scripts, KPI, dashboards). * Création de nouveaux indicateurs pertinents, en lien avec les équipes métiers et techniques.

Intégré au GMA Delivery Center (feature team Data & Market Analysis), vous développez et industrialisez les pipelines de données qui alimentent les outils d'analyse marché, les modèles de prévision de prix et les rapports destinés aux traders et analystes. Responsabilités * Recueillir les besoins du Product Owner et challenger les solutions existantes. * Concevoir et implémenter de nouveaux pipelines (ingestion, stockage, supervision, restitution). * Garantir la qualité des données (référentiel, déduplication, validation). * Documenter l'architecture, les rôles et les processus de production. * Assurer le support technique auprès des analystes et data scientists.

En tant que Data Ops Data Hub, le Consultant contribuera activement à la construction et l'exploitation de notre Plateforme Data Hub sur GCP. A ce titre, en collaboration forte avec le reste de l'équipe Data Hub et du CCOE Cloud, vous participerez aux activités suivantes : Provisionning de l'ensemble des capacités utilisées sur la Plateforme (Iac / Terraform) Livraison des composants logiciels en Production sur la Plateforme : o Garant de la documentation d'exploitation des traitements, dont procédures de reprise des traitements (DLI), o Garant d'une planification optimale des traitements sur la Plateforme (cohérence de l'ordonnancement sur l'ensemble de la Plateforme), o Automatisation des pipelines CI/CD, Exploitabilité de la Plateforme : o Gestion des incidents, niveau 1 et escalade au besoin, dans le respect des niveaux de service validés, o Contribution à la définition des niveaux de service (SLA), o Gestion de la supervision/observabilité sur la Plateforme : (logging/monitoring/alerting) => Reporting, o Finops (suivi des coûts de RUN) et plan capacitaire => Reporting, o Suivi des performances de la Plateforme => Reporting, o Exploitation des assets en lien avec la résilience/continuité de la Plateforme, o Astreintes/Interventions.

* Conception d'outils Big Data : Contribution active à la conception, au développement et à l'amélioration d'outils de traitement de données massives, couvrant l'ensemble du cycle de vie des données : ingestion, traitement, analyse et restitution. * Définition des besoins techniques : Collaboration étroite avec les utilisateurs de la plateforme Data pour comprendre les besoins métier et garantir un alignement optimal entre les solutions développées et les attentes fonctionnelles. * Développement sur Databricks et AWS : Réalisation de développements avancés sur les plateformes Databricks et AWS, en utilisant notamment les technologies suivantes : Python, SQL, Spark et Airflow. * Intégration des pratiques FinOps : Mise en œuvre de bonnes pratiques FinOps dans le développement afin d'optimiser les coûts, les performances et l'utilisation des ressources sur AWS. Utilisation d'outils tels que dbt, GitLab CI/CD, et autres solutions DevOps. * Audit et accompagnement transverse : Réalisation d'audits techniques et de revues de code au sein des équipes, avec pour objectif de renforcer la maîtrise des enjeux techniques et de favoriser l'adoption de stratégies FinOps efficaces.