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Mission au Luxembourg. Il est impératif et obligatoire de résider ou être proche frontière LUXEMBOURG Nous recherchons un(e) consultant(e) expérimenté(e) pour administrer et faire évoluer une plateforme Dataiku DSS au sein d’une équipe Data Science & AI. Vous contribuerez également à des projets techniques transverses (OpenShift, DevOps, MLOps, LLMOps). Missions : Administration, maintenance et optimisation de la plateforme Dataiku DSS Automatisation des opérations via Python (monitoring, upgrades, gestion utilisateurs) Support aux utilisateurs (data scientists, analystes, métiers) Collaboration avec les équipes infrastructure (OpenShift / Kubernetes) Développement de composants réutilisables (plugins, recettes, indicateurs) Rédaction et mise à jour de la documentation technique Participation à des projets DevOps, MLOps, LLMOps Profil recherché : Bac+3 à Bac+5 en informatique, data engineering ou équivalent Expérience >6 ans en administration de Dataiku DSS en environnement de production Maîtrise de Python, scripting, CI/CD Connaissances en OpenShift, Kubernetes, Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) Autonomie, rigueur, esprit analytique Expérience dans le secteur bancaire appréciée

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Nous à la recherche d'un "Product Owner Data" pour un client dans le secteur de l'assurance Avec des déplacements à Niort. Description Contexte de la mission Au sein du groupe, la Direction des Systèmes d’Information Métier assure la maintenance et l’évolution du système d’information assurance vie et finance. Dans le cadre de la stratégie de transformation Data 2025–2026, le groupe renforce son équipe de développement Data et recherche un Product Owner Data expérimenté. Rattaché(e) au Centre de Data Management, vous serez un acteur clé du déploiement des cas d’usage Data et de la valorisation de la donnée. Votre rôle consistera à identifier, prioriser et piloter les produits Data (RPA, IA, Data Science, MLOps, DataViz) en lien avec les directions métiers (actuaires, conseillers, gestionnaires, etc.) et les équipes techniques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des produits, de la détection des besoins métiers jusqu’à la mise en production, dans une approche orientée valeur et amélioration continue. Objectifs et livrables Placer la valeur au centre des usages Data : challenger les directions métiers sur leurs besoins quotidiens et leurs priorités. Animer les comités Data et les ateliers de cadrage autour des sujets Data Science, IA, RPA et MLOps. Identifier les besoins techniques et fonctionnels en lien avec les domaines Data (RPA | IA | Data Science | MLOps | DataViz). Définir les éléments de valeur (quantitatif, qualitatif, expérience collaborateur) et produire les supports de cadrage associés. Accompagner la rédaction et la priorisation des solutions Data et IA. Définir, suivre et piloter les indicateurs de performance (KPIs) des produits livrés. Contribuer à la construction d’une culture Data IT forte au sein du groupe. Être force de proposition sur les orientations techniques, fonctionnelles et méthodologiques. Profil du candidat Compétences demandées Compétence Niveau de maîtrise RPA / Confirmé ★★★★☆ MLOps / Confirmé ★★★★☆ Tableau / Confirmé ★★★★☆ Dataiku / Confirmé ★★★★☆ Data Science / Confirmé ★★★★☆ Technologies et mots-clés : #UIPA #DATAIKU #DATAVIZ #TABLEAU #SQL #CLOUD #BO #IA #RPA

Description : Livrables : • Concevoir et mettre en œuvre des solutions data pour soutenir les objectifs business. • Analyser et interpréter des données complexes afin d’en extraire des informations exploitables. • Collaborer avec des équipes inter fonctionnelles pour identifier et résoudre les défis liés aux données. • Développer et maintenir des pipelines de données, des modèles et des outils de reporting. • Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. • Fournir une expertise technique et des conseils aux parties prenantes pour soutenir les prises de décisions fondées sur les données. Expertise : • Diplôme de niveau Bachelor ou Master en informatique, data science ou domaine connexe. • Plus de 5 ans d’expérience en data engineering, data analytics ou rôle similaire. • Expérience avérée dans la livraison de solutions data dans un environnement dynamique. • Maîtrise des technologies et architectures data modernes, telles que les plateformes cloud, les frameworks big data et les solutions de data warehousing. • Expertise en langages de programmation tels que Python, SQL et Spark. • Maîtrise de la modélisation de données, des processus ETL et des techniques de transformation de données. • Expertise des plateformes cloud orientées data (ex. : AWS, Azure, Google Cloud). • Maîtrise des outils de visualisation et de reporting (ex. : Power BI, Tableau). • Connaissance approfondie des bonnes pratiques en matière de sécurité, gouvernance et conformité des données.

Contexte : Dans le cadre du projet Data de l'un de nos clients, nous recherchons un Ingénieur Production Data chargé d’assurer le lien entre les environnements Infra/DevOps sur AWS et les plateformes Big Data, en coordination avec l’architecte cloud, le tech lead et les data engineers. Missions principales : Administration et exploitation de la plateforme Data : Assurer l’administration des composants clés de la plateforme Data (Dataiku & CloudBeaver) Garantir la disponibilité, la performance et l’évolution des environnements d’analytique et de data science. Accompagner les utilisateurs dans la mise en œuvre des bonnes pratiques et l’industrialisation des projets métiers. Evolution et gérer le maintien en conditions opérationnelles de l’environnement analytics et data science axé sur Dataiku (DSS, Fleet Manager, Spark sur EKS) Accompagnement utilisateurs sur les best practices et l’industrialisation des projets métiers. Support et expertise technique : Prise en charge de la résolution des incidents affectant les environnements Data. Apporter un appui technique aux équipes internes sur les choix d’architecture et d’implémentation. Réalisation des audits techniques, analyses de performance ou preuves de concept afin d’optimiser les solutions existantes. Évolution et modernisation de l’infrastructure : Évaluation de l’existant et proposition d'une trajectoire de modernisation vers des architectures cloud natives. Intégrer les pratiques DevOps (Infrastructure as Code, CI/CD, automatisation) et FinOps dans les nouveaux déploiements. Conception et implémentation de nouveaux schémas d’acquisition et de traitement de données (micro-batch, streaming, event-driven, transactionnel).