Notre terrain de jeu

‍Contexte

Notre client, grande banque internationale, a lancé une transformation de son architecture Data afin de fluidifier l’accès aux données et d’industrialiser les usages IA.

Intervention

• Analyse et optimisation de l’architecture Data existante.

• Définition et mise en place de standards MLOps.

• Conception d’une Data Platform pour gérer qualité, sécurité et gouvernance.

• Support aux projets Data Science & Engineering.

• Accompagnement au changement des équipes IT et métiers.

Contexte

Dans le cadre d’un mouvement vers une nouvelle solution de marché, l’application PLM historique devait continuer d’évoluer pour soutenir les processus de conception produits, mutualiser les connaissances et simplifier la circulation de l’information.  

Intervention

• Développements Java et intégrations Kafka pour les flux évènementiels.  

• Améliorations de la qualité et du delivery (tests, CI/CD) en environnement Spring.  

• Maintenance évolutive et support fonctionnel auprès des équipes métiers et IT.

Contexte

Un leader européen du retail souhaitait réduire sa dépendance à un ETL propriétaire et migrer vers une solution open source plus flexible et moins coûteuse.

Intervention

• Audit de l’existant et analyse des flux ETL.
• Conception d’une architecture cible intégrant métadonnées, supervision et CI/CD.
• Définition d’une roadmap de migration progressive.
• Mise en place de librairies de templates pour standardiser les développements.
• Accompagnement et onboarding des équipes internes.
• Documentation des processus et de l’architecture cible.

Contexte

Le SI Finance comporte plusieurs applications interdépendantes dont les calculs s’enchaînent au moment de la clôture. L’existant manque de modularité et complexifie la maintenance des règles. L’objectif est de concevoir une nouvelle solution robuste, industrialisée et évolutive, garantissant la cohérence des traitements et la qualité des données à l’échelle du groupe.

Intervention

• Cadrage et architecture cible (découpage des domaines, contrats d’interface, orchestration des traitements).

• Plan de migration et stratégie de cohabitation ancien/nouveau pour sécuriser les cycles de clôture.

• Développement et supervision des composants Java / Angular ; exposition des flux et événements Kafka.

• Industrialisation : pipelines CI/CD, observabilité, gestion des environnements et non-régression.

• Constitution de l’équipe : recrutement d’un développeur Back End Java et d’un développeur Front End Angular.

• Déploiements sur AWS et bonnes pratiques de sécurité / conformité adaptées au contexte Finance.

Contexte

Un acteur du luxe a souhaité structurer sa gouvernance de données pour harmoniser les pratiques et renforcer la maîtrise des usages. L’objectif était de doter l’entreprise d’un cadre commun et de rôles clairs en matière de Data.

Intervention

• Conception et animation d’un Business Glossary.
• Structuration de la fonction Data Office et définition des responsabilités.
• Appui opérationnel aux data managers et stewards.
• Élaboration de la roadmap et gestion du backlog produit.
• Animation des comités de suivi et des cérémonies agiles.
• Communication et formation auprès des utilisateurs.

Contexte

Une Digital Factory de plus de 500 talents structurée en 9 équipes produit. L’application mobile Drive & Livraison est critique pour les parcours d’achat, de préparation et de remise. Les enjeux portent sur la scalabilité, la stabilité et un time-to-market soutenu, dans un contexte d’itérations rapides et d’exigences UX élevées.

Intervention

• Développement iOS (nouvelles fonctionnalités, correctifs et refactoring) au sein de l’équipe dédiée.

• Améliorations ciblées de performance et de stabilité sur une application à fort trafic.

• Renforcement de la qualité (revues de code, tests unitaires/UI) et contribution aux bonnes pratiques d’équipe.

• Collaboration étroite avec Produit, Back-end, QA et parties prenantes Plateforme Client pour des parcours commande, suivi et livraison fluides.