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ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à recherche d'un Data App Engineer - Databricks / Python en Pré-embauche. Dans le cadre d'un départ à venir dans les équipes de la Data Factory, nous recherchons un(e) consultant(e) Data App Engineer confirmé, disposant d'une expertise avérée sur Databricks Apps, en modélisation data, et en réalisation d'interfaces. Le profil attendu est un data “full stack”, maîtrisant les concepts d'ingénierie, d'architecture et d'UX/UI, capable de concevoir, construire et maintenir des applications de collecte et de gestion de données, en interaction avec les chaînes analytiques. Le candidat devra être immédiatement opérationnel, justifier d'au moins 2 années d'expérience sur des projets Data App, et démontrer une excellente maîtrise de l'écosystème Databricks, ainsi que des frameworks orientés Data Apps (Dash et idéalement Node.js). Objectifs de la mission : Concevoir et développer des Data Apps, orientées saisie et gouvernance des données référentielles Garantir l'intégration fluide des applications avec les couches analytiques Modéliser des structures data robustes, performantes et sécurisées Industrialiser les flux et orchestrations nécessaires au cycle de vie des données Assurer un haut niveau de qualité UX/UI afin de favoriser l'adoption par les équipes métiers Mettre en place une démarche d'ingénierie pérenne : sécurité, logging, observabilité, CI/CD Périmètre d'intervention : Conception et développement d'applications Databricks Apps (front + logique métier + data pipelines) Création de modèles de données durables, optimisés et gouvernés sous Unity Catalog Mise en place et optimisation de la sécurité Lakehouse, notamment via RLS Conception des flux d'ingestion / exposition / synchronisation entre le Lakehouse (couche analytique) et Lakebase (couche applicative) : synced tables, CDF Développement Python avancé : data processing, API internes, logique applicative Participation aux rituels du delivery et contribution aux bonnes pratiques d'ingénierie Documentation des architectures, process et guidelines Support à l'intégration, aux tests et aux mises en production

ContexteDans le cadre de l'évolution et de l'optimisation de sa plateforme décisionnelle, notre client recherche un Data Engineer SQL & GCP expérimenté afin de renforcer l'équipe en charge du Datawarehouse. Vous interviendrez sur des projets liés à la gestion, à la transformation et à l'optimisation des données, avec un fort enjeu de performance et de qualité des traitements dans un environnement Cloud Google. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir les traitements d'alimentation du Datawarehouse. Développer et optimiser des requêtes SQL complexes sur Teradata et Google BigQuery. Concevoir et maintenir les flux ETL sous PowerCenter et/ou IDMC (Informatica Intelligent Data Management Cloud). Participer à la migration et à l'industrialisation des traitements vers Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données. Participer aux phases d'analyse, de conception technique et de recette. Assurer le suivi des traitements batch et résoudre les incidents. Collaborer avec les équipes Data, BI, Architecture et Métiers dans un environnement Agile. Environnement techniqueBases de données & SQL (60%)SQL avancé Teradata Google BigQuery ETL (20%)Informatica PowerCenter Informatica IDMC Outils & Cloud (20%)Google Cloud Platform (GCP) Control-M Jira Git (apprécié) Profil recherchéMinimum 5 ans d'expérience en Data Engineering. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur de gros volumes de données. Expérience significative sur Teradata et/ou Google BigQuery. Bonne maîtrise des outils Informatica PowerCenter ou IDMC. Expérience dans un environnement Google Cloud Platform (GCP). Connaissance des ordonnanceurs (Control-M) appréciée. Expérience en environnement Agile. Autonomie, rigueur et esprit d'équipe. Compétences indispensablesSQL avancé Teradata Google BigQuery Informatica PowerCenter ou IDMC Google Cloud Platform (GCP) Datawarehouse Optimisation de requêtes SQL Les plusExpérience dans un contexte industriel ou aéronautique. Connaissance des problématiques de migration vers le Cloud. Maîtrise des outils de suivi de projet (Jira). Sensibilité aux bonnes pratiques Data et à la qualité des données.

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes

Contexte : renfort au sein des équipes data, sur un périmètre mêlant développement et exploitation. Environnement exigeant : volumes importants de données financières, forte dépendance des équipes de recherche et de trading à la fraîcheur et à la fiabilité des données. Le rôle : Développement Python sur des projets data / data engineering (évolutions, outillage, industrialisation) Support de production niveau 2 : investigation d'incidents sur les pipelines (analyse de logs, identification des causes, correctifs, replays) Gestion des alertes et suivi des traitements Sujets de data quality : contrôles sur les flux entrants, détection d'anomalies, fiabilisation

Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Data Scientist /ML Engineer confirmé a senior sur Grenoble. CONTEXTE Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé à senior. L'objectif est de moderniser l'architecture existante, d'améliorer les performances d'inférence, d'étendre la solution à de nouvelles typologies d'images et de renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. PRINCIPALES MISSIONS • Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch / TorchServe. • Faire évoluer les modèles de classification et de détection d'objets, notamment avec des architectures YOLO (You Only Look Once). • Étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images. • Optimiser les performances d'inférence et identifier les goulots d'étranglement CPU / GPU / preprocessing. • Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage pour en faciliter l'utilisation par les métiers. • Industrialiser les composants Data Science : qualité de code, tests, déploiement et documentation. • Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture applicative existante. PROFIL RECHERCHÉ Profil Data Scientist / ML Engineer / Computer Vision Engineer disposant d'une expérience significative en Machine / Deep Learning et en industrialisation de modèles, capable d'intervenir à la fois sur les modèles et sur leur industrialisation, avec un bon niveau d'autonomie. COMPÉTENCES CLÉS • Python. • PyTorch. • Computer Vision / Deep Learning. • CNN (réseaux de neurones convolutifs), classification d'images et détection d'objets. • YOLO. • Optimisation et déploiement de modèles sur environnements GPU. • Git, tests, refactoring. COMPÉTENCES APPRÉCIÉES • TorchServe ou autre solution de model serving. • PyTorch Lightning, DDP (Distributed Data Parallel). • Docker, CVAT, LitServe. Interne • MLOps. • Expérience en Machine Vision industrielle.

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Data, nous recherchons un Tech Lead Data Engineering afin d'accompagner les équipes sur les sujets d'architecture, de développement et d'industrialisation des traitements de données. Le consultant jouera un rôle de référent technique et contribuera à la montée en maturité de la plateforme Data. Missions : Définir les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement autour de Databricks et AWS. Concevoir, développer et superviser les pipelines de données de bout en bout. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements Data. Accompagner les Data Engineers dans les développements, les revues de code et la montée en compétences. Participer à la conception des modèles de données et à l'industrialisation des traitements. Collaborer avec les équipes Produit, UX/UI et les métiers afin de challenger les besoins et proposer les solutions techniques les plus adaptées. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, à l'automatisation des déploiements et à l'optimisation des performances. Assurer une veille technologique et recommander les évolutions de l'écosystème Data.

ContexteDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data & IA, un acteur international du secteur de la santé recherche un Consultant Data Platform Engineer afin de renforcer son équipe Data Platform sur un sujet stratégique autour de Databricks et de l'automatisation de l'infrastructure Data. La mission s'intègre au sein d'une équipe Data Platform et Data Engineering responsable de la construction, de l'industrialisation et de la gouvernance de la plateforme de données du groupe. MissionsVous interviendrez principalement sur les sujets suivants : Mise en œuvre et industrialisation de Databricks Unity Catalog Développement et maintien des infrastructures en Terraform Automatisation de traitements et composants sur AWS Contribution à l'évolution de la Data Platform existante Participation à la mise en place des bonnes pratiques d'Infrastructure as Code Collaboration étroite avec les équipes Data Platform et Data Engineering Participation aux choix techniques et à l'amélioration continue de la plateforme Contribution à l'automatisation des déploiements et à la standardisation des environnements

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur du secteur bancaire – Banque d'Investissement, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer Senior. L'équipe intervient sur la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein d'applications métiers, notamment autour de l'exploitation de données issues de documents financiers, de documents de crédit et de différents systèmes internes. La mission s'inscrit dans une forte dynamique autour de l'IA générative, des LLM et des architectures agentiques, avec un objectif d'industrialisation et de mise en production de cas d'usage à forte valeur métier. Localisation : Est parisien – proche banlieue Missions et responsabilitésLe consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir et contribuer à la mise en œuvre de solutions et architectures agentiques permettant de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Concevoir des pipelines IA agentiques capables d'extraire, structurer et exploiter des données provenant de documents et de systèmes internes. Travailler avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et de maximiser l'impact, la pertinence et l'adoption des solutions IA. Concevoir et intégrer des solutions reposant sur des LLM et modèles d'IA générative. Déployer et exécuter des LLM / modèles sur GPU au sein des environnements de développement. Mettre en place des dispositifs d'évaluation, de monitoring et d'observabilité des pipelines agentiques. Définir des métriques permettant d'évaluer la qualité et la fiabilité des réponses et extractions produites par les modèles. Améliorer de manière continue les performances des modèles et des pipelines selon une approche itérative et incrémentale. Définir et mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés afin de garantir la qualité des solutions. Industrialiser les développements Data Science en respectant les standards IT de l'entreprise. Collaborer étroitement avec les architectes, développeurs et équipes de production / DevOps. Assurer la responsabilité technique de certains use cases métiers, jusqu'à leur mise en production. Participer au support technique et au transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueIA / Agentic AI LLM / Generative AI Google ADK LangGraph DSPy Phoenix / Arize Architectures agentiques et multi-agents vLLM Développement Python FastAPI Pytest APIs REST Industrialisation / Infrastructure Kubernetes Jenkins GPU / déploiement de modèles CI/CD Profil recherchéNous recherchons un profil Senior, capable d'aller au-delà de l'expérimentation Data Science et de participer réellement à l'industrialisation de solutions IA. Une expérience significative est attendue sur : IA générative et LLM. Développement Python. Conception de pipelines et/ou systèmes agentiques. Intégration de solutions IA dans des applications métiers. Évaluation et observabilité de modèles ou de systèmes LLM. APIs et architectures applicatives. Kubernetes et environnements CI/CD. Mise en production de solutions Data Science / Machine Learning. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou sur des problématiques documentaires complexes constitue un plus. Qualités attenduesAutonomie et capacité de prise en charge d'un sujet de bout en bout. Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. Curiosité forte autour des évolutions de l'IA générative. Capacité à challenger les solutions et être force de proposition. Culture de la qualité et de l'industrialisation. Communication et capacité de transmission.

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Dans le cadre de l'accompagnement de notre client dans ses projets de transformation Data, nous recherchons un Chef de Projet Data BI / IA capable de reprendre plusieurs sujets stratégiques et d'en assurer le pilotage opérationnel. Vous interviendrez sur des projets combinant Data, Business Intelligence et Intelligence Artificielle, dans un environnement technologique moderne notamment basé sur Microsoft Fabric et Power BI. Votre rôle sera central dans la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques, avec un objectif fort de structuration, priorisation et sécurisation des projets. Missions : Vous prenez en charge le pilotage de la phase de stabilisation de la solution après sa mise en production. Identifier, prioriser et piloter les actions correctives et évolutives. Suivre les anomalies, incidents et demandes d'évolution. Coordonner les échanges entre les équipes métiers, support et techniques. Organiser et sécuriser le transfert vers les équipes d'exploitation. Animer des ateliers de cadrage avec les métiers. Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA répondant à de véritables enjeux métiers. Analyser la pertinence et la faisabilité des différents cas d'usage. Migration vers Microsoft Fabric Piloter le lancement de la phase de réalisation. Travailler en étroite collaboration avec un Data Engineer. Identifier et prioriser les composants à migrer. Construire et suivre la feuille de route de migration. Coordonner les recettes fonctionnelles avec les utilisateurs. Recueillir et analyser les retours. Piloter les ajustements nécessaires. Environnement technique : Microsoft Fabric Power BI Architectures Data modernes Data Engineering Reporting / Business Intelligence Vous n'avez pas nécessairement vocation à réaliser vous-même les développements, mais vous devez être suffisamment à l'aise techniquement pour comprendre les enjeux, challenger les solutions et dialoguer efficacement avec des Data Engineers et autres experts techniques.

Notre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Product Owner IA H/F Description de la mission : Notre client cherche un PO pour animer ses sujets IA. 1. Pilotage produit & technique Coordonner Data Engineers, Data Scientists, Tech Leads et Architectes Piloter les modules IA et les ressources internes Prioriser les besoins et arbitrer les sujets 2. Delivery & coordination Animer les rituels Agile avec les équipes de développement Suivre l'avancement, les risques et les dépendances Assurer la coordination entre les différentes équipes de la DSI 3. Communication & pilotage Assurer la communication avec les parties prenantes Le PO interviendra sur différents métiers sur des sujets variés Adapter son discours aux différents métiers Piloter le budget et les ressources du projet Compétences / Qualités indispensables : Product Owner IA Compétences / Qualités qui seraient un + : /Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Expérience en Data Engineering / Data AnalysisExpérience significative dans le domaine de la Data Engineering et de la Data Analysis, avec une bonne compréhension des enjeux liés à la collecte, la transformation, l'analyse et la valorisation des données. Maîtrise de Dataiku et Python, permettant de concevoir, développer et maintenir des traitements de données et des solutions d'analyse adaptées aux besoins identifiés. Capacité à comprendre et cadrer un besoin métier, à identifier les enjeux et contraintes associés, puis à proposer une solution technique cohérente et adaptée. Autonomie dans le pilotage des sujets, de la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre, avec capacité à organiser les différentes étapes et à assurer le suivi des actions. Aisance relationnelle et capacité à collaborer avec les équipes métier et IT, afin de faciliter la compréhension des besoins, la coordination des parties prenantes et la mise en œuvre des solutions. Capacité à évoluer dans des environnements nécessitant à la fois rigueur technique, compréhension fonctionnelle et coordination avec différents interlocuteurs. Organisation du travail2 jours de télétravail par semaine