Nous recherchons des Analystes d'Exploitation (H/F) en environnement décisionnel disposant des compétences suivantes : Maîtrise technique avancée : Expertise dans l'administration et le pilotage des outils d'ordonnancement tels que Control-M, Dollar Universe, Autosys ou équivalents, avec une excellente maîtrise des systèmes, réseaux et bases de données. Expérience confirmée avec les solutions ETL/ELT du marché (Informatica, DataStage, SAS DI, SSIS/MS BI, Talend, Azure Data Factory) ainsi qu'une connaissance des plateformes cloud data modernes. SQL, scripting et automatisation : Excellente maîtrise des langages SQL, PL/SQL, T-SQL et Shell (Bash/KSH) pour l'exploitation et l'automatisation des traitements. Maîtrise de Python et PowerShell, avec des connaissances en APIs REST, automatisation des workflows et développement de scripts d'administration. Environnements BI, Data et Cloud : Bonne maîtrise des solutions décisionnelles (Business Objects, Power BI, Tableau, Looker) ainsi que des environnements Windows et Linux (RedHat, Debian). Connaissance des plateformes AWS, Azure ou GCP, des architectures hybrides, des Data Lakes, Data Warehouses et des technologies de traitement distribué telles que Spark. Qualité, DevOps et conteneurisation : Expérience avec les outils de gestion des tests (Quality Center, Mantis, Xray) et des plateformes de gestion de versions (Git, GitHub, GitLab, Azure DevOps). Maîtrise des environnements Docker, Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI) pour le déploiement et l'exploitation des applications. Sécurité, supervision et conformité : Bonne connaissance des bonnes pratiques de cybersécurité, des solutions de supervision et d'observabilité (Grafana, Prometheus, ELK/OpenSearch, Dynatrace, Splunk) ainsi que des référentiels ISO 27001, RGPD, PCI-DSS et des exigences des secteurs réglementés. Automatisation, IA et AIOps : Expérience avec les outils d'automatisation (Ansible, Terraform) et intérêt pour les solutions d'IA appliquées à l'exploitation IT (Copilot, ChatGPT Enterprise, Azure AI, GitHub Copilot). Connaissance des bibliothèques Python (Scikit-learn, TensorFlow, Pandas), des plateformes MLflow, AutoML ou Spark ML, ainsi que des approches AIOps pour l'optimisation des traitements, la détection d'anomalies et l'analyse prédictive. Gestion de projet et méthodologies Agiles : Capacité à évoluer dans un environnement Agile (Scrum, Kanban, SAFe) avec une pratique des outils Jira, Confluence et des méthodes collaboratives favorisant l'amélioration continue et la qualité de service. Expérience sectorielle : Une expérience dans les secteurs Banque, Assurance, Finance, Industrie, Télécoms ou Services constitue un atout majeur, permettant une meilleure compréhension des enjeux métiers, des exigences réglementaires et des environnements critiques.