Nous recrutons deux Analystes d'exploitation (H/F) spécialisés en environnement décisionnel et IA, avec le profil suivant : Compétences en orchestration et automatisation intelligente : Maîtrise des solutions d'automatisation telles qu'Apache Airflow et Autosys, ainsi qu'une solide expérience sur les outils d'ordonnancement classiques ($Universe, Control-M). Une appétence pour l'intégration de modules d'IA dans les flux de travail est un atout. Expertise technique et data pipelines : Bonne connaissance des environnements systèmes, réseaux et bases de données. Expérience significative sur les principaux outils ETL/ELT du marché (SAS, Datastage, Informatica, MS BI) et une familiarité avec les plateformes cloud modernes (Talend, Azure Data Factory, Google Dataflow). Maîtrise des bases de données et analytique avancée : Solide pratique du langage SQL (T-SQL, PL/SQL) et du scripting Shell (Python, Bash) pour l'automatisation. Compétence dans l'administration des bases Oracle, SQL Server, PostgreSQL, et bonne connaissance des solutions analytiques comme Snowflake et BigQuery. Administration des systèmes et plateformes cloud : Maîtrise des environnements Linux (Debian, RedHat) et Windows, avec une capacité à intervenir sur des infrastructures hybrides (on-premise et cloud - Azure, AWS, GCP). Une expérience avec des technologies de conteneurisation (Kubernetes, Docker) est attendue. Outils de versioning et de collaboration DevOps/MLOps : Connaissance approfondie de GitLab, Git, Jenkins et des solutions CI/CD. Maîtrise des plateformes de monitoring (ELK Stack, Grafana, Prometheus). Une expérience avec les principes de MLOps pour la gestion des modèles est appréciée. Développement pour l'analyse de données et l'IA : Aisance avérée avec l'écosystème Python pour la data science (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) et les frameworks de traitement distribué (Spark ML) pour développer et opérationnaliser des solutions prédictives. Sécurité et conformité des données : Bonne compréhension des standards de sécurité informatique (ISO 27001, PCI-DSS, RGPD), avec une vigilance particulière sur la gouvernance des données et la sécurisation des projets d'IA. Gestion de projet en mode Agile : Expérience avérée des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) et maîtrise des outils associés (Confluence, Jira), afin de garantir un pilotage itératif et efficace des projets. Communication et résolution proactive d'incidents : Forte capacité d'analyse, d'identification et de résolution d'incidents complexes, alliée à un bon relationnel avec les interlocuteurs métiers et techniques. Connaissance des domaines métiers : Une expérience dans les secteurs de la finance, banque, assurance ou industrie constitue un plus pour bien cerner les enjeux fonctionnels et contribuer à l'optimisation des processus métiers.