Vue d'ensemble Statistiques salaires profession "Data Software Engineer en France"

Notre client est la centrale d'achat d'un grand Groupe de la grande distribution.Le projet de recrutement s'inscrit dans une réinternalisation des équipes data.En tant que Data Engineer/Architecte, vos missions seront les suivantes :Être responsable de la conception et de la gestion de l'architecture des données sur la plateforme GCP,Vous définissez l'architecture, les normes et bonnes pratiques,Vous prenez en compte les besoins fonctionnels afin d'établir le design,Vous sélectionnez et configurez les Services GCP,Vous concevez les solutions pour la gestion de données en streaming ou batch,Vous participez à la sécurisation des données sur GCP et à la mise en place de pipelines CI/CD,Vous échangez régulièrement avec les diverses équipes IT et Data du Groupe.

Organisme de prévention dans le BTP. Un peu moins de 400 Collaborateurs sur toute la France.DSI de 20 personnes, équipes DATA de 3 personnes vocation à s'élargir jusqu'a 5.Vos missions en tant que Data Engineer seront de :Définir et mettre en oeuvre la stratégie de données de l'entreprise, en collaboration avec les parties prenantes internes pour répondre aux besoins métier à long terme,Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs, en utilisant des outils comme Apache Spark, Synapse et des bases de données SQL/NoSQL,Identifier et établir des partenariats avec des solutions innovantes pour offrir des solutions optimales, en suivant les tendances du domaine,Intégrer des modèles d'IA et de machine learning dans notre infrastructure de données en garantissant leur scalabilité, fiabilité et performance,Identifier et résoudre les problèmes de performance liés à l'entrepôt de données en mettant en place des techniques d'optimisation et des bonnes pratiques,Assurer la sécurité et la confidentialité des données en conformité avec les réglementations en vigueur, en mettant en place des mesures de protection appropriées,Surveiller en permanence les performances de l'entrepôt de données, en identifiant les problèmes potentiels et en effectuant des tâches de maintenance régulières pour assurer la disponibilité continue des données.

Nous sommes……RATP Cap Île-de-France, une filiale privée du Groupe RATP.Nous transportons 30 millions de voyageurs chaque année sur le territoire francilien.Notre expertise s’étend sur plusieurs modes de transport collectifs : bus, ferroviaire, tramway, etc.Nous proposons des solutions performantes et innovantes et offrons à nos collaborateurs une multitude d’opportunités pour apprendre et se développer.Nous recherchons……notre Data Engineer (F/H) pour porter la responsabilité de la gestion des flux de données, de l'ingestion, du traitement et du stockage des données au sein de notre entreprise. Ce rôle joue un rôle essentiel dans la création d'une infrastructure de données solide et fiable pour soutenir les besoins analytiques et opérationnels de l'entreprise.Vous êtes toujours intéressé(e) ? Alors, on vous dit tout : • Vous participez à la construction et la mise en place d’une infrastructure de données agile et évolutive pour faciliter l’intégration des réseaux de transport mis en concurrence en Île-de-France,• Afin de garantir une source fiable de données pertinentes pour alimenter les analyses, les rapports et les prises de décision, vous coordonnez la collecte, l’agrégation et la normalisation des données provenant de diverses sources internes et externes pour assurer une disponibilité constante,• Vous contribuez à l’amélioration de la qualité et la cohérence des données pour des décisions plus précises,• Vous mettez en place les bonnes pratiques pour protéger les données sensibles et garantir la conformité aux réglementations. Profil: Vous avez…• Un diplôme en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans un domaine connexe.• Une expérience préalable en tant que Data Engineer ou dans un rôle similaire (le cas échéant).Vous êtes le candidat idéal si : • Vous avez une excellente maîtrise des langages de programmation Python et SQL, avec la capacité de rédiger et d'optimiser des requêtes complexes,• Vous savez utiliser les outils et technologies suivantes :o Apache Airflow : Expérience significative dans la conception et la gestion de workflows d'ingénierie des données avec Airflow.o Snowflake : Solide compréhension de la plateforme de data warehousing Snowflake, y compris la modélisation des données et les opérations ETL,o Amazon Web Services (ex. Service de stockage S3)• Vous avez une bonne compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles, des connaissances dans les bonnes pratiques de sécurité des données,• Vous avez des compétences en gestion de projet et en résolution de problèmes, des capacités à travailler en équipe et à communiquer efficacement et de bonnes capacités d’analyse et relationnelles.Les bonnes raisons de nous rejoindre (et bien d’autres à découvrir) : ● Des évolutions de carrière au sein de notre groupe,● Un environnement respectueux, collaboratif et ouvert,● La possibilité d’avoir jusqu’à 3 jours de télétravail par semaine.Les défis de la mobilité sont immenses et passionnants. Rejoindre RATP Cap Île-de-France, c’est agir collectivement pour une meilleure qualité de ville et c’est accompagner les enjeux majeurs de notre époque pour la mobilité de millions de franciliens. Alors rejoignez-nous !

Description du sujetContext The European Commission requests its Member States to provide it annually with the number of injured and seriously injured individuals (defined by the MAIS3+ criterion based on the Abbreviated Injury Scale or AIS) from road traffic accidents. In France, several systems are in place to collect information on road traffic injuries, including healthcare services, law enforcement, and departmental fire and rescue services (DFRS). None of these sources provide a comprehensive count. Therefore, annual figures on road morbidity must be estimated from incomplete data. For the past 15 years, these estimations have been conducted at Umrestte using a capture-recapture (CRC) modeling approach [1], which allows for the analysis of data common to multiple sources, and for the extrapolation of what is being observed in terms of recording practices, to estimate the number of individuals being recorded by none of these sources.To carry out this modeling, the Umrestte team have relied up to now on data from law enforcement and on the Rhône (medical) Registry of road traffic accident victims. This Registry records road accident victims in the department almost exhaustively, by gathering data from all public and private healthcare services in Rhône or neighboring departments. This includes both hospitalized victims and those visiting emergency units, and comes with by a detailed description of injuries and their severity coded with the AIS, therefore with the severity criterion MAIS3+. Note that the medical data from the Medicalization of Information Systems Program (PMSI), which is available at the national level, can hardly be used since the road accident victims are identified with the "external cause" variable, which is missing at 60% [2]. On the law enforcement side, the BAAC data are available at the departmental and national levels. This data contains specific information about the accident and the injured road user; the severity of the injuries is not characterized according to the MAIS3+ criterion, but according to the following categorization: unharmed/hospitalized/injured but not hospitalized/deceased. The estimation approach carried out at Umrestte is the following: modeling by CRC is carried out at the Rhône department level using data from the Registry and BAAC, which allows estimating the underreporting rate of BAAC, and deducing correction factors. These correction factors are then applied to the BAAC data at the national level, accounting for the biases associated with them; in other words, we are adjusting these data in order to estimate the total number of injured and seriously injured road users in mainland France [3].Yet, we have observed for several years an underestimation of our national estimates: the estimated figures are lower than the national number of road casualties reported by the departmental fire and rescue services.This underestimation may have several causes, the most likely being the following. Among the six conditions that need to be met for the CRC method to be valid [1,4,5], one is unlikely to be met: the assumption of homogeneity of capture (i.e. the same probability of recording all casualties). Some recording biases have indeed been observed in the BAAC data (e.g. the probability of recording depends on certain characteristics of the accidents and the casualties: cyclists, motorcyclists, casualties without third parties, and minor injuries in particular are under-recorded [6]); these biases can be accounted for in the modeling. Though, the recording practices of the police (and their biases) need to be consistent throughout the national territory for the projection at the national level to be valid. In recent years, modifications in the BAAC data collection method have created heterogeneities: a recording rate increase was observed in 2017 in the military police zone, much stronger in the Rhône than overall in France; and in 2018, an alteration of the classification hospitalized/non-hospitalized was identified in the data reported by all military police, national police and municipal police forces, with classification practices varying from one department to another (this alteration has led this criteria to being no longer labeled by the public statistics authorities). Ultimately, the low recording rate of casualties in the BAAC heightens the error that can result from these biases, since these biases are multiplied by the proportion of casualties that need to be estimated (estimated to be 75% at the national level).This leads us to consider using other data sources for carrying these estimations. The data from the departmental fire and rescue services seem to be an interesting option. Like the BAAC, they are available at the national level, at least in an aggregated form; they are much closer to completeness than the BAAC (279,413 victims recorded in 2019 by the DFRS compared to 70,490 in the BAAC), and they seem to reveal much more consistent recording practices over time (annual variations below 3% besides the Covid-19 period, compared to -10% observed between 2012 and 2013 in the BAAC for instance), which may allow to stabilize the estimation parameters which have been up to now constantly evolving. At the Rhône level, the DFRS data has already been linked to the Registry data. Yet, extrapolation to the national level could be hindered by the fact that several variables that are included in the Rhône DFRS databases are not necessarily reported in all departmental databases (for instance, mode of transport, presence of a third party, or age of the casualty are not always recorded).For this PhD proposal, the research hypotheses are as follows:The BAAC data display significant limitations in terms of completeness, recording homogeneity, and recording biases, which, when used as a basis for estimating the national number of injured and seriously injured road users, lead to substantial estimation errors.The DFRS data are more robust (i.e. stable, complete, and possibly with small bias) than the BAAC data. Using these data would allow significantly improving the national estimates of the number of injured and seriously injured road users. [1] Hook & Regal (1995). Capture-recapture methods in epidemiology: methods and limitations. Epid. Reviews. [2] Zullo et al. (2021). Estimated number of seriously injured road users admitted to hospital in France between 2010 and 2017, based on medico-administrative data. BMC Public Health. [3] Amoros et al. (2022). Linked police and health data: how to apply capture-recapture to correct for under-reporting and bias. 7th IRTAD Conference.[4] Gallay et al. (2002). The capture-recapture applied to epidemiology: Principles, limits and application. Revue d’Épid. et de Santé Pub. [5] IWGDMF (1995). Capture-recapture and multiple-record systems estimation I: History and theoretical development. Intern. Working Group for Disease Monitoring and Forecasting. Am J Epidemiol.[6] Amoros (2007). Les blessés par accidents de la route : estimation de leur nombre et de leur gravité lésionnelle, France, 1996-2004. Thèse université Lyon 1. Objectives of the thesisThe objectives of the thesis are as follows:Develop an R program that allows for the parameterization of the capture-recapture modeling; this would facilitate its application to various databases and enable to easily change the list of variables included in the models.Estimate the national number of injured and seriously injured road users using a two-source capture-recapture method, relying on DFRS and the Rhône Registry databases.Estimate the national number of injured and seriously injured road users using a three-source capture-recapture method, relying on DFRS, BAAC, and the Rhône Registry databases.Compare the results obtained and estimate the benefit of using the DFRS data. TimelineWe plan the following timeline for this thesis:Year 1:Literature reviewPreparatory work before applying the twosource CRC method to the DFRS and Registry data: (1) identify the variables that can be used for data linkage between the two sources; (2) estimate the quality of data linkage; (3) ensure the conditions for applying the CRC method are met; (4) identify the variables that influence the probability of recording casualties; and (5) adapt the method for predicting the proportion of MAIS3+, which was developed originally on the BAAC database, to the DFRS database.Implementation of the twosource CRC method in R.Year 2:Application of the twosource CRC method to the DFRS and Registry data, and extrapolation to national DFRS data.Preparatory work before applying the threesource CRC method to the DFRS, BAAC, and Registry data: estimation of the quality of data linkage between the three sources, and ensuring the conditions for applying the CRC method are met.Implementation of the threesource capture-recapture method in R.Year 3:Application of the threesource CRC method to the DFRS, BAAC, and Registry data, and extrapolation to national DFRS data, and to the BAAC date.Comparison of the road morbidity estimates obtained from two sources and from three sources of data.Thesis writing.--------------------- FRANCAISContexteLa Commission Européenne demande à ses États Membres de lui fournir annuellement le nombre de blessés et de blessés graves (définis par le critère MAIS3+ reposant sur l’échelle Abbreviated Injury Scale, ou AIS) de la circulation routière. En France, plusieurs dispositifs permettent de recueillir des informations sur les blessés de la circulation : les services de soins, les forces de l’ordre, et les services départementaux d’incendie et de secours (SDIS). Aucune de ces sources n’effectue un décompte exhaustif. Les chiffres annuels de la morbidité routière doivent donc être estimés à partir de données parcellaires. Depuis 15 ans, ces estimations sont réalisées à l’Umrestte en utilisant une modélisation par approche capture-recapture (CRC) [1] qui permet d’analyser les données communes à plusieurs sources, et d’extrapoler ce qui est observé en termes de pratiques d’enregistrement, pour estimer le nombre de blessés n’étant enregistrés par aucune de ces sources.Pour réaliser cette modélisation, l’Umrestte se base sur les données des forces de l’ordre, et sur les données du Registre (médical) du Rhône des victimes d’accidents de la circulation routière. Ce Registre recense les victimes d’accidents de la route survenus dans le département de manière quasi-exhaustive, auprès de tous les services hospitaliers, publics et privés, du Rhône ou limitrophes; ce recensement concerne aussi bien les victimes hospitalisées que celles qui consultent aux Urgences, et est accompagné d’une description précise des lésions, et de leur gravité codée avec l’AIS, donc du critère de gravité MAIS3+. Notons que les données médicales du Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI), disponibles au niveau national, sont difficilement utilisables puisque l’identification des blessés de la route s’y fait avec la « cause externe », qui n’est renseignée qu’à 40% [2]. Côté forces de l’ordre, les BAAC sont disponibles à l’échelle départementale et nationale. Ces données contiennent des informations précises sur l’accident et l’accidenté; la gravité des blessures n’y est pas caractérisée selon le critère MAIS3+, mais selon la catégorisation : indemne/blessé hospitalisé/blessé non hospitalisé/décédé. L’approche d’estimation réalisée à l’Umrestte est la suivante: la modélisation par CRC est réalisée au niveau du département du Rhône en utilisant les données du Registre et des BAAC, ce qui permet d’estimer le sous-enregistrement des BAAC, et d’en déduire des facteurs correcteurs. Ces facteurs correcteurs sont alors appliqués au niveau national aux données BAAC, après prise en compte des biais qui leur sont associés; autrement dit, on effectue un redressement de ces données afin d’estimer le nombre total de blessés et de blessés graves en France métropolitaine [3].Or, nous observons depuis plusieurs années une sous-évaluation de nos estimations nationales : les chiffres estimés sont inférieurs aux effectifs annuels de blessés de la route remontés par les SDIS.Cette sous-estimation peut avoir plusieurs causes, dont la plus vraisemblable est la suivante. Parmi les six conditions d’application de la méthode CRC [1,4,5], une n’est pas vérifiée : l’hypothèse d’homogénéité de capture (i.e. une même probabilité d’enregistrement pour tous les blessés). Certains biais d’enregistrement sont en effet observés dans les données BAAC (eg. la probabilité d’enregistrement dépend de certaines caractéristiques des accidents et des accidentés : les cyclistes, les motards, les accidentés sans tiers, et les blessés légers sont notamment faiblement enregistrés [6]); ces biais peuvent être pris en compte dans la modélisation. Il faut cependant que les pratiques d’enregistrement par les forces de l’ordre (et leurs biais) soient homogènes sur tout le territoire national pour que la projection au niveau national soit valide. Or, ces dernières années, des modifications dans le mode de recueil des données BAAC ont généré des hétérogénéités : une hausse du taux d’enregistrement a été constatée en 2017 en zone gendarmerie, bien plus forte dans le Rhône que dans l’ensemble de la France; et en 2018, pour les trois forces de l’ordre, une altération du classement hospitalisé / non-hospitalisé a été identifiée, avec des pratiques de classification variant d’un département à l’autre (cette altération a par ailleurs conduit ce critère à ne plus être labélisé par l’autorité de la statistique publique). En dernière instance, le faible taux d’enregistrement des blessés dans les BAAC décuple l’erreur qui peut découler de ces biais, puisque ces biais sont multipliés par la part des blessés qui doit être estimée (que l’on évalue à 75% au niveau national).Cela nous pousse à envisager d’utiliser d’autres données pour réaliser nos estimations. Les données des SDIS sont une piste intéressante. Comme les BAAC, elles sont disponibles à l’échelle nationale, à minima sous forme agrégée; elles sont bien plus proches de l’exhaustivité que les BAAC (279 413 victimes enregistrées en 2019, contre 70 490 dans les BAAC), et semblent de plus indiquer des pratiques d’enregistrement plus homogènes dans le temps (variations annuelles inférieures à 3% hors période Covid-19, contre -10% observé entre 2012 et 2013 dans les BAAC par exemple), ce qui pourrait permettre de stabiliser les paramètres d’estimation (à ce jour en constante évolution). Au niveau du Rhône, les données des services incendies et secours ont déjà été liées aux données du Registre. Certaines variables présentes dans la base de données du Rhône ne sont cependant pas disponibles dans toutes les bases départementales (le mode de déplacement, la présence d’un tiers, ou l’âge du blessé par exemple), ce qui pourrait gêner l’extrapolation au niveau national.Pour la thèse que nous proposons, les hypothèses de recherche sont les suivantes :Les données BAAC présentent des limites importantes en termes de complétude, d’homogénéité d’enregistrement, et de biais d’enregistrement, qui, lorsqu’elles sont utilisées comme base pour l’estimation nationale du nombre de blessés et de blessés graves de la circulation routière, génèrent d’importantes erreurs d’estimation.Les données SDIS sont plus robustes (i.e. stables, complètes, et possiblement peu biaisées) que les données BAAC. Utiliser ces données permettrait d’améliorer considérablement les estimations nationales du nombre de blessés et de blessés graves de la circulation routière.[1] Hook & Regal (1995). Capture-recapture methods in epidemiology: methods and limitations. Epid. Reviews. [2] Zullo et al. (2021). Estimated number of seriously injured road users admitted to hospital in France between 2010 and 2017, based on medico-administrative data. BMC Public Health. [3] Amoros et al. (2022). Linked police and health data: how to apply capture-recapture to correct for under-reporting and bias. 7th IRTAD Conference.[4] Gallay et al. (2002). The capture-recapture applied to epidemiology: Principles, limits and application. Revue d’Épid. et de Santé Pub. [5] IWGDMF (1995). Capture-recapture and multiple-record systems estimation I: History and theoretical development. Intern. Working Group for Disease Monitoring and Forecasting. Am J Epidemiol.[6] Amoros (2007). Les blessés par accidents de la route : estimation de leur nombre et de leur gravité lésionnelle, France, 1996-2004. Thèse université Lyon 1. Objectifs de la thèseLes objectifs de la thèse sont:Développer une programmation sous R permettant un paramétrage de la modélisation par approche capture-recapture, afin de faciliter son application à diverses bases de données et de pouvoir aisément faire varier la liste de variables prises en compte dans les modéles.Estimer le nombre national de blessés et de blessés graves de la circulation routière par une méthode capture–recapture à 2 sources en utilisant les données SDIS et Registre du Rhône.Estimer le nombre national de blessés et de blessés graves de la circulation routière par une méthode capture–recapture à 3 sources en utilisant les données SDIS, BAAC et Registre du Rhône.Comparer les résultats obtenus, et estimer le bénéfice apporté par l’utilisation des données SDIS. Calendrier de thèseIl est prévu le calendrier suivant :Année 1 :Revue de la littératureTravail préparatoire à l’application de la méthode CRC sur données SDIS et Registre : (1) identifier les variables utilisables pour le chainage des données entre les deux sources; (2) estimer la qualité du chainage; (3) vérifier les conditions d’application de la méthode CRC; (4) identifier les variables influençant la probabilité d’enregistrement des blessés; et (5) adapter la méthode de prédiction de la proportion de MAIS3+, conçue pour les données BAAC, aux données SDISImplémentation de la méthode CRC à 2 sources sous RAnnée 2 :Application de la méthode CRC sur données SDIS et Registre, et extrapolation sur données SDIS nationaleTravail préparatoire à l’application de la méthode CRC sur données SDIS, BAAC et Registre : estimation de la qualité du chainage entre les 3 sources, et vérification des conditions de validité de la méthode CRCImplémentation sous R de la méthode de capturerecapture à 3 sourcesAnnée 3 :Application de la méthode CRC sur données SDIS, BAAC et Registre, et extrapolation sur données SDIS nationales, et BAAC nationalesComparaison des estimations de morbidité routière obtenues à partir de 2 sources et à partir de 3 sources de donnéesRédaction de la thèse  Nature du financementContrat doctoralPrécisions sur le financementPrésentation établissement et labo d'accueilUniversité Gustave Eiffel - Site de Lyon-BronGustave Eiffel University is a public institution with a scientific, cultural, and professional focus. It is a major player in European research on urban and territorial development, transportation, and civil engineering. It was established on January 1, 2020, through the merger of Ifsttar (French Institute of Science and Technology for Transport, Development, and Networks) and the University of Paris-Est Marne-la-Vallée. Gustave Eiffel University has campuses across France and conducts research and expertise work within its departments. The disciplines covered are diverse, including mathematics and computer science, civil engineering, social sciences, economics, management, and communication. The covered research areas have a strong societal impact, particularly focusing on transportation and infrastructure studies aimed at improving people's mobility conditions and contributing to the sustainable development of societies.Umrestte (Epidemiological Research and Surveillance Unit on Transportation, Work, and Environment, UMR T 9405 Gustave Eiffel University, Lyon Campus, and Lyon 1 University) is a joint research unit between Gustave Eiffel University and Lyon 1 University. It carries out epidemiological research and surveillance missions in the fields of road trauma, environmental health, and occupational health.Site web :http://www.univ-gustave-eiffel.frIntitulé du doctoratDoctorat en épidémiologiePays d'obtention du doctoratFranceEcole doctoraleÉcole Doctorale interdisciplinaire sciences-santé (EDISS)Profil du candidatMaster's degree or Engineer in Epidemiology, Statistics, or Biostatistics with:- A professional experience in statistics, biostatistics, clinical research, epidemiology- Proficiency in statistical software and data management tools (SAS, R, STATA, etc.)- A good level of written and spoken English- Analytical, synthesis, and scientific writing skills in French and English- Rigor and ability to collaborate with team members and partners- Interest in research workKnowledge in medical field and/or accidentology and/or transportation is a plus.Date limite de candidature  30/06/2024

Notre client est un acteur leader de son domaine d'activité présent dans plus de 80 pays.Ce poste de Head of Data Lab & Software Factory se situe au sein de la DSI corporate de notre client, mais dans un rayonnement d'intervention et d'influence très large au sein du Groupe et des filiales. Pour ce poste de Head of Data Lab & Software Factory, vos missions seront très variées :Vous pilotez une équipe d'une petite quinzaine à l'instant T composée d'externes et d'internes et surtout d'Experts Techniques : Devops, Experts Kafka, Data Engineer, Développeurs,Vous accompagnez cette équipe tant sur la partie technique que sur la propension à évangéliser au sein du Groupe et vous êtes notamment le garant de la mise en place des bonnes pratiques pour transformer l'usine de développement du Groupe,Vous apportez de l'accompagnement, du support sur les produits choisis et développés au sein du Groupe et à l'international,Vous êtes le garant des engagements et de la qualité de service (respect des délais de traitement),Vous prenez en main les sujets d'innovations au sein du Groupe : Eco-conception et green IT en général, vous amenez la cybersécurité (ISO27001 - Devsecops) dans tous les processus de développement, vous co-animez la gouvernance IA du Groupe.Votre quotidien est un bon mélange entre lead des bonnes pratiques - design - développement technique - management - support - veille technologique active - suivi et reporting - gestion des budgets.

Description du sujetL'objectif de cette thèse est d'évaluer l'utilisation des mémoires magnétiques pour les applications spatiales en tirant profit de leurs avantages de densité, de non volatilité et de leur insensibilité aux radiations ionisantes.Depuis plusieurs années, la place des applications spatiales dans le monde devient stratégique au plus haut niveau des états (diplomatique, financier, technique, etc.). Le domaine du durcissement aux radiations est très sensible pour de nombreuses raisons, notamment de sécurité. La procédure de qualification des procédés et des technologies est extrêmement précise et sélective. C'est pourquoi la migration d'une technologie CMOS vers une technologie CMOS plus récente dans le domaine du spatial est complexe et prend du temps. En microélectronique, on peut distinguer deux familles de circuits intégrés. La première est liée aux ASIC (Application Specific Integrated Circuit) et la seconde famille, sur laquelle nous nous concentrons pour cette thèse, est celle des FPGA (Field Programmable Gate Array) qui est dédiée à l'électronique numérique. Le principal avantage des FPGA est qu'ils sont reprogrammables. Ces circuits sont composés de plusieurs cellules logiques élémentaires programmables reliées entre elles par un système d'interconnexions également programmable. Un FPGA est donc principalement composé d'éléments de mémoire pour programmer la fonctionnalité du circuit ainsi que de cellules logiques permettant d'effectuer les calculs. En effet, un défaut survenant dans la mémoire modifie en permanence le fonctionnement du FPGA. Ils sont traditionnellement basés sur les technologies de mémoire SRAM (volatile et peu dense) ou Flash (énergivore). Les solutions actuelles de durcissement des circuits sont complexes et coûteuses, reposant sur l'augmentation de la taille des transistors et sur la multiplication des blocs, combiné à la sélection par vote majoritaire. Les mémoires magnétiques MRAM (Magnetic Random Access Memories) peuvent apporter des solutions dans ce domaine. Les MRAM sont bien connues pour être très peu sensibles aux radiations, presque aussi denses qu'une mémoire DRAM, presque aussi rapides qu'une mémoire SRAM et très économes en énergie, puisqu'il s'agit de mémoires non volatiles. Cela signifie que les données sont conservées même lorsque l'alimentation du circuit est coupée. L'ensemble de ces avantages rendent l'utilisation de la MRAM pertinente pour les applications spatiales. Toutefois, il y a eu très peu d'études jusqu'à présent proposant les MRAM intégrées dans des circuits durcis.L'objectif de cette thèse est donc d'évaluer l'utilisation de la MRAM en tant que mémoire de configuration ou d'interconnexion dans les FPGA, et en particulier utiliser ces dispositifs magnétiques comme moyen d'améliorer et simplifier la mise en œuvre des techniques de durcissement standard pour les applications spatiales. Plusieurs générations de MRAM seront considérées dans le cadre de la thèse (STT: Spin Transfer Torque, SOT: Spin Orbit Torque, VCMA: Voltage Controlled Magnetic Anisotropy) afin d'améliorer la performance et la robustesse face aux radiations. Ce travail sera validé par différentes méthodes de simulation: premièrement par l'utilisation d'un modèle d'injection de faute (déjà développé) et deuxièmement par l'utilisation d'un logiciel spécifique Tradcare fourni par la société TRAD, permettant la simulation électrique avec injection de tout type de particules.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------The aim of this thesis is to evaluate the use of magnetic memories for space applications, taking advantage of their density, non-volatility and insensitivity to ionizing radiation.For a number of years now, space applications have played a strategic role at the highest levels of government (diplomatic, financial, technical, etc.). The field of radiation hardening is highly sensitive for a number of reasons, not least safety. The qualification procedure for processes and technologies is extremely precise and selective. This is why the migration from CMOS technology to more recent CMOS technology in the space sector is complex and time-consuming. In microelectronics, two families of integrated circuits can be distinguished. The first is related to ASICs (Application Specific Integrated Circuits) and the second family, on which we focus in this thesis, is that of FPGAs (Field Programmable Gate Array), which is dedicated to digital electronics. The main advantage of FPGAs is that they can be reprogrammed. These circuits are made up of several elementary programmable logic cells linked together by a system of interconnections, also programmable. An FPGA is therefore mainly made up of memory elements for programming the circuit's functionality, and logic cells for performing the calculations. A fault in the memory can permanently modify the FPGA's operation. They are traditionally based on SRAM (volatile and not very dense) or Flash (energy-hungry) memory technologies. Current circuit hardening solutions are complex and costly, relying on increased transistor size and block multiplication, combined with selection by majority vote. Magnetic Random Access Memories (MRAMs) can provide solutions in this field. MRAMs are well known for being very insensitive to radiation, almost as dense as DRAM, almost as fast as SRAM and very energy-efficient, since they are non-volatile memories. This means that data is retained even when the circuit's power supply is cut off. All these advantages make MRAM relevant for space applications. However, there have been very few studies to date proposing MRAMs integrated into hardened circuits.The aim of this thesis is therefore to evaluate the use of MRAM as configuration or interconnect memory in FPGAs, and in particular to use these magnetic devices as a means of improving and simplifying the implementation of standard hardening techniques for space applications. Several generations of MRAMs will be considered in the thesis (STT: Spin Transfer Torque, SOT: Spin Orbit Torque, VCMA: Voltage Controlled Magnetic Anisotropy) to improve performance and robustness against radiation. This work will be validated by various simulation methods: firstly, by using a fault injection model (already developed), and secondly by using specific Tradcare software supplied by TRAD, enabling electrical simulation with injection of all types of particles.------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Début de la thèse : 01/10/2024WEB : https://www.spintec.fr/research/spintronic-ic-design/Nature du financementContrat doctoralPrécisions sur le financementConcours pour un contrat doctoralPrésentation établissement et labo d'accueilUniversité Grenoble AlpesEtablissement délivrant le doctoratUniversité Grenoble AlpesEcole doctorale220 EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)Profil du candidatLe candidat doit être titulaire d'un master ou d'un diplôme équivalent, délivré par une université ou une école d'ingénieurs. Les compétences doivent couvrir la conception de circuits intégrés analogiques au niveau du circuit, de préférence en utilisant Cadence. Des notions de conception numérique seraient un atout. Le niveau d'anglais doit permettre au candidat de lire et de rédiger des articles scientifiques, ainsi que d'assister à des discussions techniques en anglais.The candidate should have a master degree or equivalent, from university or engineer school. Skills should cover microelectronics full-custom/circuit level design preferably using Cadence. Digital design notions would be an asset. The level of English should allow the candidate to read and write scientific articles, as well as attending technical discussions that could be in English.Date limite de candidature  31/05/2024

Notre client recherche un Data Engineer pour intégrer sa DSI interne, poste directement rattaché au Responsable Etude et Projet.Vous souhaitez travailler avec des collaborateurs qui partagent la même passion pour la technique.Les locaux sont situés à Creteil, poste en CD.En tant que Data Engineer, vous aurez comme missions :Centraliser les sources de données dans un DataLake,Participer aux initiatives de gouvernance des données en assurant la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données dans un Datawarehouse,Récupérer des données d'une plateforme par des appels APIs (Postman...),Récupérer les données NoSQL (MongoDB) vers MariaDB,Répondre aux demandes ponctuelles (extraction, mise à jour, insertion) des équipes opérationnelles,Restituer les données en mettant en place des Dashboard pour suivre les KPIs. Missions non limitatives.

En tant que Data Engineer, vous assurez la performance et la sécurité de la plateforme de données.Vous aurez comme missions :Assurer la gestion de la base de données en utilisant des systèmes tels que Snowflake et BigQuery,Faire évoluer la plateforme data et veiller au maintien en condition opérationnelle,Participer à l'optimisation des performances,Assurer la sécurité des données,Veiller à la bonne intégration des données en collaborant avec les équipes de développement,Sauvegarder les données et rédiger la documentation.Vous êtes issu d'un cursus Bac +5 minimum en informatique, avec au moins 5 ans d'expérience comme Data Engineer ou Administrateur de Base de Données.Vous maîtrisez les outils Snowflake et/ou Bigquery, ETL et DataHub.La maîtrise de l'anglais est indispensable.

Au croisement d’enjeux essentiels et captivants, rejoignez un groupe à la dimension internationale,champion de la croissance bas carbone et activement engagé dans la lutte contre le réchauffementclimatique ! Rejoignez nos équipes qui développent et maintiennent les applications du Groupe EDF ! Une direction dynamique, à l’écoute de ses équipes et avec des méthodes de travail innovantes. Le Centre de Compétences Solutions Lab. est un département dont la vocation est de faire émerger et d'industrialiser de nouvelles solutions numériques au service des métiers du Groupe. Vous rejoindrez le groupe Intelligence Artificielle-Data Management au service des métiers du Groupe EDF dans leur transformation numérique.Votre mission ?En tant que Data Platform Engineer, vous accompagnerez les équipes en binôme avec le system architect sur des missions de mise en place de projets orientés Data et IA et contribuerez particulièrement à la mise en place des plateformes data modernes pour le Groupe, notamment les plateformes Cloud (GCP, Cloud interne) :Analyser les besoinsAnimer les ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins des équipesDéfinir les méthodologies de déploiement et plans de migrationContribuer aux dossiers d’architecture et spécifications techniquesTrès bonne compréhension de l’écosystème Cloud et des pratiques DevOps.Construire les architectures de donnéesContribuer à l’implémentation des briques data dans le respect du cadre d’architecture, descontraintes cybersécurité et de conformité réglementaire (RGPD)Contribuer à faire évoluer le cadre de cohérence technique data : principes d’architecture,technologies, langages technique, patterns, bonnes pratiques … ;Contribuer à la mise en œuvre des solutions de briques dataTravailler avec les équipes DevSecops pour la mise en place de pipeline et automatisationEtudier les évolutions vers des architectures containerisées pour la plateforme interneEtudier les scénarios de migrations possibles ou l'intégration de services managés Cloud ausein des socles existantsParticiper au support des briques data conçues et réaliséesEt après ? Cette mission est un moyen idéal d’accroître votre valeur professionnelle, vos compétences et de progresser dans la filière numérique (pilotage, expertise, projet, management) ou vers d’autres directions du Groupe.Notre équipe fonctionne en mode agile, avec 50% de télétravail par semaine, du management visuel et surtout le plaisir de collaborer sur des sujets innovants.De formation Bac+5 (école d’ingénieur ou équivalent universitaire), vous avez au moins 3 ans d'expérience dans la gestion de projets informatique, de préférence dans l’automatisation.Vous êtes familier(e) avec les problématiques run et sensible à la qualité du delivery.Compétences attendues :Expérience en gestion de projet notamment agileConnaissances sur les nouvelles technologies (connaissance d’une technologie d’automatisation appréciée)Capacité à conceptualiser et à formaliser un processusCapacité à abstraire la complexité technique face au métierBonne aisance rédactionnelle et oraleBon relationnel, pédagogie et goût pour le travail en équipeEsprit d'analyse, sens de l'écouteCuriosité et appétence pour la découverte de nouveaux domaines, adaptabilitéOrganisation, capacité à travailler sur plusieurs projets en parallèleA l’aise sur les langages SQL, Python (optionnel : Java, Scala)Bonne connaissance du framework de calcul distribué Spark et de solution ETLPratique sur les différentes briques de stockage (SQL, DWH, NoSQL, Searchengine,Streaming...).Bonnes connaissances de développement Cloud, IaaC, des chaînes CI/CD, machine learning.Contribuer à la veille technologique permettant de proposer des idées novatrices pour le périmètreMaîtrise d’au moins un Cloud Provider (GCP, AWS…).Une expérience avec des outils d’automatisation d’infrastructure (Terraform, Ansible, Pulumi...).Être à l’aise avec au moins un outil de CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions…)Une bonne connaissance de Docker et de Kubernetes serait un plus.Notre processus de recrutement : Un entretien de présélection avec le cabinet de recrutement partenaire Un test psycho technique Un entretien avec ton futur manager Un entretien avec le chef du département et la responsable recrutement. Conformément aux engagements pris par EDF SA en faveur de l’accueil et de l’intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous.Ville : nanterre

please apply only via this link : https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/metroscope/jobs/junior-modeling-engineer_parisMetroscope helps industry players operate their assets in a sober way. We believe in efficient, local and conscious industry. We leverage AI to fight waste, pollution and uncertainty, turning industry into a force for progress, innovation and sustainability.Our AI is installed on more than 60 industrial assets already and detected more than 2TWh of energy losses last year, in Europe and North America.Metroscope is a member of the EDF GroupMISSIONSYou will join the Operations department, whose mission is to deploy the Metroscope software at our customers' sites, as well as to maintain and continuously improve the diagnostic methodology. The department is divided into 3 teams: Project Management, Process and Data Science.As a member of the Process team, your missions will be:Study and understand the operation of our industrial customers' thermodynamic plants and cycles (nuclear power plants and CCGTs).Participate in the development of our in-house modeling library (library evolution, writing new components, academic partnerships, etc.) and in the improvement of our practices.Build physical numerical models of complex industrial installations using the modeling library, in direct collaboration with operators.Contribute to codes designed to enhance the value of industrial data.Participate in the extension of Metroscope's technological perimeter.This list is not exhaustive. You will be part of a small team of 6 people involved in high-stakes projects for Metroscope, which will give you autonomy and room for initiative.Your work will be partly operational (working on our customers' power plants) and partly R&D (improving our methods and increasing our scope). Last but not least, don't forget your safety shoes, because modeling is all about getting to know the field!PREFERRED PROFILYou are an engineer with a solid background in the physical sciences, particularly thermodynamics,You have previous experience in modeling physical systems, ideally in Modelica,You are familiar with the use of Python for scientific purposes.You have a grounding in statistics that you can rely on it to make sense of the large quantities of customer data. Rigor and perseverance will be your allies in analysis!You're passionate about the energy sector and want to help our customers improve their performance and meet the challenge of the energy transition.You're curious, autonomous and thrive on solving complex technical problems in an industrial environment. You'd like to regularly go out on site in direct contact with the operating teams.As our customers are both French and foreign, fluency in English is essential.If, after reading this description, you're not sure that you're the right person for the job, we strongly encourage you to apply and tell us what motivates you and what you'd like to bring to Metroscope!WHY JOIN US?A positive impact on the climate. We are committed to the energy transition and contribute to the energy efficiency of industrial players, particularly power plants (nuclear, gas, etc.)A human, positive and caring work environment, which values cultural exchangesVille : 63 boulevard Haussmann

Our client is a LegalTech with 70 employees working to make international law and arbitration more transparent and accessible. Founded in 2018, the company is a search engine for international law and arbitration. They use artificial and collaborative intelligence to collect and structure global legal data (they have and maintain two main products).Leading international law firms, governments and corporations around the world use this company's AI technology to conduct in-depth legal research and due diligence with confidence.To continue their expansion, they have just raised EUR10 million in funding.They are now looking for a Data Engineer to join the new Impact Team to work specifically around LLMs and ship more organic experiences to their users.Localisation : Paris (75008) - Partial remote possible.Technical surroundings : Python, Go, Nuxt.js, Vue.js, Node.js, Symfony with JQuery, Docker, Git and Gitlab, PostgreSQL, Elasticsearch, Neo4j and Redis.Salary : 50 000EUR - 60 000EUR + BSPCE (stock-options).As part of your duties, you will be responsible for :- Create, test, maintain, and consume internal & external APIs (mainly Python, a little bit of Go),- Write conception Proposals, RFC and analysis,- Help to create Proof Of Concept, Minimum Viable Product,- Implement new features and fix bugs,- Work on LLM application (llama-3, GPT-4, Mixtral, etc...),- Do prompt engineering, few short learning and fine-tuning.

Recrutez rapidement les meilleurs experts en informatique avec Michael Page Technology. Nos consultants spécialisés en recrutement IT associent outils de sourcing innovants, approche directe et conseil personnalisé pour recruter vos talents IT en CDI, freelance, management de transition ou intérim. Michael Page Technology répond à vos enjeux de recrutement en infrastructure, développement, data, IA, cloud, cybersécurité, projets, etc.Notre client, un Groupe familial leader de son activité, recherche un Data Engineer pour intégrer sa DSI. En tant que Data Engineer, vous assurez la performance et la sécurité de la plateforme de données.Vous aurez comme missions :Assurer la gestion de la base de données en utilisant des systèmes tels que Snowflake et BigQuery,Faire évoluer la plateforme data et veiller au maintien en condition opérationnelle,Participer à l'optimisation des performances,Assurer la sécurité des données,Veiller à la bonne intégration des données en collaborant avec les équipes de développement,Sauvegarder les données et rédiger la documentation.

Notre client, grand grouge français de travail temporaire recherche un développeur Back-End senior / Data Engineer (H/F) pour mener à bien la mise en place d'un middleware qui entraînera une refonte complète du système d'information de l'entrepriseCette mission implique la gestion à la fois des angles transactionnels et décisionnels du système. L'objectif ultime est le découplage et la digitalisation de l'architecture et des processus métiers de l'entreprise, dans une démarche de CI/CD (Intégration Continue / Livraison Continue).Responsabilités :• Concevoir, développer, et déployer le middleware en utilisant des technologies telles que Spark, Python, Kafka, Kubernetes, etc.• Assurer l'intégration et la compatibilité du middleware avec l'environnement Cloud de l'entreprise.• Collaborer avec les équipes techniques et métier pour comprendre les besoins et les exigences.• Assurer la supervision et la résolution des problèmes liés à l'architecture.• Mentorat des membres de l'équipe junior pour les aider à monter en compétences sur les technologies et les concepts utilisés.

Description du poste Description de l'emploi :Envie de déployer vos ailes ? Et si votre aventure commençait avec nous ?Nous vous offrons l'opportunité de travailler dans une entreprise leader mondial dans son domaine, axée sur le numérique, à la pointe de la recherche et de l'innovation.Une offre d'apprentissage intitulée "Apprenti Ingénieur Assurance Qualité Logiciel (H/F)" vient d'ouvrir au sein du département Service Clients sur le site de Toulouse/Blagnac.Vous rejoindrez le département « Innovation et Solutions Numériques » en charge de développer des solutions logicielles numériques améliorant les opérations aériennes.Cet apprentissage consistera à : supporter la définition d'une stratégie cross-équipe qui permettra de mesurer la performance globale de nos solutions logicielles et de nos livraisons.Cet apprentissage débutera en septembre/octobre 2024 et durera 1, 2 ou 3 an(s).Ce poste nécessite une habilitation de sécurité ou nécessite d'être éligible à une habilitation par des autorités reconnues.Tâches et responsabilités :Vous serez sous la responsabilité d'un manager qui vous aidera à identifier vos objectifs professionnels et vous accompagnera dans le développement de vos compétences.Vous contribuerez aux principales activités suivantes : Encadrer les bonnes pratiques internes d'AQ,Définir et suivre les KPI de qualité,Mettre en œuvre des outils-cadres qui évaluent la qualité,Consolider la rédaction des cas de tests au sein des équipes,Analyser les meilleures pratiques du marché,Soutenir les équipes agiles dans la planification et l'exécution de campagnes de tests,Faire rapport et communiquer sur les activités et les résultats d'assurance qualité entre les équipes ;Faciliter la collaboration entre les équipes à travers des présentations et des ateliersAssurer une entrée en service robuste de la solution numérique,Intégrer les processus d'assurance qualité/de test dans le cycle de développement actuelCompétences et prérequis :Vous intégrerez une formation de niveau BAC+ 4/5 dans le domaine du Génie Logiciel ou équivalent pour un apprentissage de 1, 2 ou 3 ans.Vous disposez des connaissances et compétences suivantes :Formation en génie logiciel (Master et supérieur).Familiarité avec les bases des environnements modernes : plateforme basée sur le cloud, UX/UI, CI/CD, sécurité, big data, IA.Une expérience du codage est un atout majeur.Compréhension du développement agile (SAFe, Scrum)Connaissance des tests unitaires, de régressions, d'acceptation, tant en méthodologie qu'à travers les outils courants du marché.Compréhension des cas de tests, automatisation des testsEsprit analytique : Être capable d'analyser les causes profondes et de proposer des solutions ;Écouter et comprendre les besoins Dynamique et proactifCompétences linguistiques :Anglais : courantFrançais : courantNotre processus de sélection :Toutes les candidatures sont examinées par un recruteur. Si votre candidature est retenue par le recruteur lors de ce premier examen, vous serez invité à réaliser un entretien vidéo différé.Celui-ci sera consulté puis partagé avec le responsable si votre candidature est présélectionnée.Le responsable organisera des entretiens avec les candidats présélectionnés avant de sélectionner le candidat final pour l'apprentissage.---------------------------------------------------------------------Want to spread your wings? What if your adventure begins with us?We offer you the opportunity to work in a world leader company in its field, focused on digital technology, at the forefront of research and innovation.An apprenticeship offer entitled "Apprentice Software Quality Assurance Engineer (M/F)" has just opened within the department of Customer Services on Toulouse/Blagnac site.You will join the department "Innovation and Digital Solutions" in charge of developing digital software solutions improving the airline operations.This apprenticeship will consist in: Support the definition of a cross-team strategy that will help measuring overall performance of our software solutions and deliveriesThis apprenticeship will start in September / October 2024 and will last 1, 2 or 3 year(s).This position requires security clearance or requires being eligible for clearance by recognized authorities.Tasks and responsibilities:Framing internal QA best practices, define & monitor quality KPIsImplement frameworks tools that assess qualityConsolidate test cases writing across the teamsAnalyze market best practices Support agile teams in planning & executing test campaignsReport & communicate on cross-team QA activities and results; facilitate cross-team collaboration through presentations and workshopsYou will be under the responsibility of a manager who will help you to identify your professional objectives and support you in the development of your skills.You will contribute to the following main activities:Ensuring robust entry into service of digital solutionEmbed quality assurance / testing processes in the current development cycle Skills & Prerequisites:You will integrate a BAC+ X level training in the field of Software Engineering or equivalent for an apprenticeship of 1, 2 or 3 years.You have the following knowledge and skills:Software engineering education (Master and above). Familiarity with basics of modern environments: cloud-based platform, UX/UI, CI/CD, security, big data, AI. Experience of coding is a strong plus. Understanding of agile development (SAFe, Scrum)Knowledge of Unit, Regressions, Acceptance testing, both in methodology and through common tools of the market. Understanding of test cases, test automationAnalytical mind: Be able to analyze root causes and propose solutions; Listen and understand the needsDynamic & proactiveEnglish: intermediate/advanced/negotiation/fluentFrench: intermediate/advanced/negotiation/fluentOur selection process:All applications are reviewed by a recruiter.If your application is retained by the recruiter during this first review, you will be invited to conduct a deferred video interview. This will be viewed and then shared with the manager if your application is shortlisted. The manager will organize interviews with the shortlisted candidates before selecting the final candidate for the apprenticeship.Cet emploi exige une connaissance des risques de conformité potentiels et un engagement à agir avec intégrité, comme base de la réussite, de la réputation et de la croissance durable de la société.Unité légale :AIRBUS SASType de contrat :Alternance-------Niveau d'expérience :DébutantFamille d'emplois :Management de programmes et de projets En soumettant votre CV ou votre candidature, vous autorisez Airbus à utiliser et stocker des informations vous concernant à des fins de suivi de votre candidature ou de futurs emplois. Ces informations ne seront utilisées que par Airbus.Airbus s'engage à assurer la diversité de sa main-d'œuvre et à créer un environnement de travail inclusif. Nous accueillons toutes les candidatures, quels que soient le milieu social et culturel, l'âge, le genre, l'invalidité, l'orientation sexuelle ou les croyances religieuses des postulants.Airbus est depuis toujours attaché à l'égalité des chances pour tous. En tant que tel, nous ne demanderons jamais aucun type d'avance de frais…

Ciril GROUP, éditeur de logiciels et hébergeur Cloud, attire chaque année de nouveaux talents. Nous souhaitons mettre les compétences et savoir-faire de nos 450 collaborateurs au service d’une vision d’entreprise engagée : innover pour les hommes, en pensant la technologie comme un levier de transformation, d’accompagnement et de modernisation.Tenter l’expérience Ciril GROUP, c’est rejoindre l’un des acteurs majeurs de l’innovation française en matière de systèmes d’information métier et géographique interopérables, innovants, puissants, mais aussi en matière d’hébergement Cloud Haute Qualité, Haute Sécurité.Avantages : * RTT * Tickets restaurants * Mutuelle * Intéressement * Plan d'épargne entreprise * Remboursement des transport à 50%Sous la responsabilité du responsable infrastructures et services managés, vous participerez à la mise en œuvre, l’administration et l’amélioration des pipelines de données et des bases de données pour nos solutions décisionnelles. Dans le cadre de vos missions, vous devrez notamment : * Travailler en équipe pour assurer la gestion et l’exploitation des solutions décisionnelles des clients (bases de données, ETL, dataviz), * Participer au support clients, * Participer aux missions du service en réalisant, notamment, des prestations d’installation et de rédaction des procédures d’exploitation, * Suivre la supervision des pipelines de données afin d’assurer la disponibilité et la sécurité de nos infrastructures, * Participer à l’automatisation et l’optimisation des pipelines, * Réaliser de la veille technologique et être force de proposition.Ainsi, en tant que spécialiste de la donnée, vous êtes capable de mettre en œuvre et maintenir un ensemble de pipelines de traitements de données, d’industrialiser et automatiser le nettoyage des données selon les spécifications retenues ainsi que de mettre en place une démarche de création de modèles d’analyses pour de la détection et de correction d’anomalies.De plus, vous participerez également activement à des projets variés comme la mise en place de solution décisionnelles, de flux inter-applicatifs ou de reprises de données métiers pour les clients Ciril GROUP ou pour notre plateforme interne. Voici quelques exemples : * Participation aux phases d’analyse et de définition du cahier des charges, * Etude des solutions techniques avec les différents acteurs (internes, clients ou prestataires), * Modélisation des structures de bases de données dédiées au projet, * Réalisation des phases de validation avant mise en production, * Rédaction de documentations, de procédures et de supports de formations, * Formation.Issu(e) d'une formation dans le domaine de l’informatique, vous disposez des compétences et connaissances suivantes : * Un ou plusieurs SGBD : SQL Serveur, Oracle, PostgreSQL * Un ou plusieurs langages de Scripting : ASP.net, Python, R, Bash, Yaml, Powershell, WinRM * Un ou plusieurs ETL : OXIO DI, FME, Talend Open Studio, GDAL, DBT * Un ou plusieurs outils de reporting / dataviz : Business Objects, QlikSense * Connaissances des systèmes d'exploitation suivants : Windows, LinuxUne connaissance des outils Docker, Airflow, Ansible, Jenkins et Keycloak sera valorisé.Vous recherchez la structure dans laquelle vous pourrez vous épanouir et donner un sens à votre travail ? Vous souhaitez devenir acteur sur les sujets qui nous concernent tous (environnement, sécurité, citoyenneté) ? Quels que soient votre parcours, vos attentes ou vos centres d’intérêt, les sujets que nous traitons vous concernent. Nous agissons pour vous. Alors rejoignez-nous !Poste CDI plein temps à Grenoble/Meylan (38).Rémunération en fonction de la formation, des compétences et de l’expériencePourquoi nous rejoindre ?Forfait Mobilité Durable pour les cyclistes, covoitureurs et covoiturés (20€ nets mensuels) Charte télétravail 12 jours de RTT par anParticipation aux résultatsIntéressementConvention collective Syntec (prime de vacances, jours d’ancienneté…)Carte titres restaurantPrise en charge de la mutuelle à 54%Démarche RSE Bonne ambiance de travail et locaux agréablesEvènements d'entreprise (tournois sportif, soirée gaming…)Management de proximité Equilibre vie professionnelle/vie personnelleCSE (arbre de Noël, site avec des réductions…) Un réinvestissement de 15% de notre CA en R&DCIR/IND

Rejoins l'aventure be normal en tant qu'Ingénieur.e Data !

Our client is a LegalTech with 70 employees working to make international law and arbitration more transparent and accessible. Founded in 2018, the company is a search engine for international law and arbitration. They use artificial and collaborative intelligence to collect and structure global legal data (they have and maintain two main products).Leading international law firms, governments and corporations around the world use this company's AI technology to conduct in-depth legal research and due diligence with confidence. They are leveraging LLM models to revolutionize legal research and build valuable products for our users.To continue their expansion, they have just raised EUR10 million in funding. They are now looking for a Senior Fullstack Engineer to join the new Impact Team to work specifically around LLMs and ship more organic experiences to our users.Localisation : Paris (75008) - Remote possible.Technical surroundings : OVH/AWS, Python, Go, Node.js, Vue.js, Nuxt.js, LLM, Docker, ElasticSearch, PostgreSQL.Salary : 60 000EUR - 70 000EUR + BSPCE (stock-options).As part of your duties, you will be responsible for :- Create, test, maintain, and consume internal & external APIs (mainly Python, a little bit of Go),- Create and update GUI, utilizing Storybook for UI components in isolation and ensuring consistency across applications,- Optimize web applications for maximum speed and scalability, while ensuring web accessibility standards are met,- Write Architectural and implementation Proposals, RFC and analysis,- Help to create Proof Of Concept, Minimum Viable Product,- Work with the Product/Business to maximize the outcome by delivering awesome Software,- Ship Quality Software: Unit/Integration/End2End Test and risk assessment,- Own parts of the system (intimate understanding of SLI/SLO/SLA).