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En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Support & Data Reliability Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine financier. Description🚀 Contexte de la missionAu sein du département Data Technology d'un acteur majeur de la gestion d'actifs et de la finance quantitative, vous intégrez l'équipe en tant que Support & Reliability Engineer (H/F). Votre rôle sera d'assurer la gestion, la robustesse et la fiabilité maximale des systèmes et processus de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Data Engineers, les Data Scientists et les Quantitative Developers pour garantir la disponibilité, la qualité et les performances des pipelines de données critiques. 🎯 Missions principales & Rôle1. Support Data & Opérations : Assurer le support N1 sur le périmètre Data, gérer les alertes en temps réel et résoudre les incidents durant le shift de Paris. Agir en tant que Gatekeeper pour la gestion des mises en production (Data Release Management / CMRM process) et la fiabilité des données. Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité, conformité). 2. Automation, Monitoring & Fiabilité : Maintenir des pipelines de données fiables, performants et scalables (collecte, stockage, traitement, diffusion). Mettre en place un monitoring proactif et continu pour détecter les anomalies de qualité, d'intégrité et de consistance des données. Automatiser les tâches récurrentes pour optimiser l'efficacité opérationnelle et réduire le risque d'erreur humaine. 3. Collaboration Transverse & Conduite du Changement : Collaborer avec les développeurs quantitatifs, Data Engineers et Data Scientists pour comprendre leurs besoins et résoudre les dysfonctionnements. Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données. Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle. 🏁 ObjectifsGarantir la haute disponibilité et la cohérence des pipelines de données en production. Réduire le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents Data durant le shift de Paris. Industrialiser et automatiser les processus récurrents de maintenance et de monitoring.

En bref : Data Engineer (F/H) - CDI - Marignane - Salaire 35-40k brut annuel Notre client, PME dans le domaine industriel, recherche un Data Engineer (F/H) pour développer son activité à Marignane. Vos missions : - Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) permettant la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources. - Modéliser et optimiser les architectures de données (data warehouse, data lake) en lien avec les besoins métiers. - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données (monitoring, tests, gestion des erreurs). - Industrialiser et automatiser les traitements de données en respectant les bonnes pratiques de développement (versioning, CI/CD, documentation). - Travailler en étroite collaboration avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers pour comprendre leurs besoins et mettre à disposition des données exploitables. - Participer à la mise en place et à l'évolution des outils et technologies data (bases de données, orchestrateurs, outils de streaming). - Assurer la sécurité et la conformité des données traitées (gouvernance, RGPD). - Optimiser les performances des requêtes et des traitements (tuning, indexation, partitionnement). - Documenter les architectures, les flux de données et les processus mis en place. - Assurer une veille technologique sur les outils et pratiques data engineering.

Contexte : Dans le cadre de ses activités de gestion et de traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst confirmé pour garantir la qualité, l'intégration et la bonne exploitation des données provenant de sources multiples. Le consultant interviendra notamment sur la qualification des données, leur référencement, leur normalisation et leur intégration au sein du Data Lake. Missions principales : · Garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de gestion de la donnée et à la structuration de son cycle de vie. · Superviser et intégrer des données provenant de sources multiples et de différentes natures. · Contrôler la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser les recettes et contrôles de données. · Identifier et supprimer les doublons. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. · Livrables attendus : · Données intégrées et contrôlées dans le Data Lake. · Résultats des contrôles et recettes de données. · Données qualifiées, normalisées et référencées. · Identification et traitement des anomalies et doublons. · Contribution à la documentation du cycle de vie et de la qualité des données.

Rejoignez une task force de Data Engineers au sein d'un grand groupe du secteur de la grande distribution, pilotant des projets stratégiques majeurs liés à l'optimisation du pricing, de l'assortiment, des planogrammes personnalisés et des systèmes d'assistance augmentée. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne, travaillerez avec DBT et SQL sur des volumes de données massifs, et contribuerez à la transformation analytique du groupe. Au cœur de cette mission, vous participerez à la construction et l'évolution d'une plateforme de données moderne, en garantissant l'excellence technique, la scalabilité et la maintenabilité des architectures déployées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de Data Scientists et d'Analytics Engineers, dans une approche agile et itérative, au sein d'une communauté Data active et engagée. Le contexte est celui d'une transformation data stratégique majeure : le groupe s'appuie massivement sur l'analytique, le machine learning et les systèmes agentiques pour optimiser ses opérations métier et créer de la valeur différenciée. Votre expertise sera déterminante pour soutenir cette ambition. Responsabilités : - Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité, leur maintenabilité et leur évolutivité - Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour transformer et manipuler des bases de données à très grande échelle - Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe, en assurant leur stabilité et leur performance - Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles analytiques et prédictifs - Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés, versioning) au sein de l'équipe - Participer activement à la communauté Data de la plateforme : partage de connaissances, tech talks, veille technologique et montée en compétences collective Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

Dans le cadre du développement de ses produits data et IA, un grand compte recherche un Product Owner expérimenté pour piloter des produits basés sur le machine learning et l'IA générative dans un environnement agile exigeant. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La gestion du backlog produit : recueil des besoins, rédaction des user stories, priorisation par la valeur ▪ Le cadrage des cas d'usage IA avec les métiers et l'évaluation de leur faisabilité avec les équipes techniques ▪ La coordination des équipes pluridisciplinaires : métiers, data scientists, développeurs, IT ▪ L'animation des ateliers et des rituels agiles ▪ Le suivi de la delivery et la garantie de la qualité des livrables ▪ La définition et le suivi des KPI produit : adoption, valeur métier, performance des modèles, coûts ▪ La gestion du cycle de vie spécifique aux produits IA : phases d'expérimentation, critères de passage en production, amélioration continue des modèles

ContexteDans le cadre de projets de transformation Data auprès de grands comptes, notamment dans le secteur bancaire et financier, nous recherchons un(e) Business Analyst Data disposant d'une expérience de l'environnement Dataiku. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers, Data et IT afin de contribuer à la conception et au déploiement de solutions permettant d'exploiter et de valoriser les données. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la Data. Animer des ateliers avec les métiers, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et équipes IT. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et exigences Data. Identifier et analyser les différentes sources de données. Participer à la définition des règles de gestion et de transformation des données. Réaliser des analyses de données afin de valider les besoins et identifier les écarts. Contribuer à la conception et à l'évolution de workflows Dataiku. Participer à la préparation, transformation et exploitation des données dans Dataiku DSS. Contrôler la qualité, la cohérence et la complétude des données. Participer à la définition des règles de Data Quality. Réaliser des requêtes et analyses SQL. Définir les scénarios et cas de tests. Piloter ou réaliser la recette fonctionnelle des solutions Data. Identifier et suivre les anomalies de données. Participer à la documentation des flux, traitements, règles de gestion et Data Lineage. Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions.

Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Contexte : Dans le cadre de ses activités liées à la gestion et au traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst capable de garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. Le consultant interviendra sur les systèmes applicatifs dédiés à la gestion et au traitement des données, avec un rôle central dans leur intégration, leur qualification et leur exploitation. Missions principales : · Garantir la qualité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer la maîtrise et la qualité d'utilisation des données, notamment en matière de référencement, normalisation et qualification. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie, dans le respect des réglementations en vigueur. · Superviser et intégrer des données de différentes natures provenant de sources multiples. · Vérifier la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser la recette des données. · Contrôler et traiter les problématiques de doublons et de qualité des données. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. Livrables attendus : · Données intégrées et qualifiées conformément aux exigences de qualité. · Résultats de recette et contrôles qualité des données. · Analyses et actions de correction liées aux anomalies et doublons. · Éléments de suivi du référencement, de la normalisation et de la qualification des données. · Contributions à la politique de gestion et au cycle de vie des données. · Reporting et documentation relatifs à la qualité des données.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Rejoignez une grande maison du secteur du luxe en tant que Data Engineer GCP. Vous intégrerez une équipe moderne et ambitieuse travaillant sur l'infrastructure et l'orchestration de données critiques, dans un environnement cloud-natif structuré autour de Google Cloud Platform. Vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Votre expertise en BigQuery, Terraform et DBT sera centrale pour garantir la qualité, la scalabilité et l'efficacité des solutions d'ingestion et de transformation de données. Vous collaborerez étroitement avec les équipes data science et analytics pour fournir des données fiables et bien structurées, tout en contribuant à l'évolution de l'architecture technique et des bonnes pratiques au sein de l'équipe. Le projet s'inscrit dans une démarche d'optimisation et de modernisation de la plateforme de données, en suivant une méthodologie Agile. Vous participerez à des sprints réguliers, contribuerez à la documentation technique et serez impliqué dans les revues de code et les améliorations continues de la base de code. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT haute performance en DBT, optimisés pour BigQuery - Gérer l'infrastructure cloud (GCP) en tant que code via Terraform, en respectant les principes d'Infrastructure as Code - Optimiser les requêtes BigQuery et les modèles de données pour performance et coût - Assurer la qualité et la fiabilité des données ingérées et transformées - Documenter les architectures, les processus et les solutions mises en place - Collaborer avec les data analysts et data scientists pour comprendre les besoins métier - Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'équipe - Maintenir et monitorer les pipelines en production, gérer les incidents et les améliorations Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. Nantes L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.