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Missions : Cadrer les besoins métier et la vision CA. Identifier et qualifier les sources de données. Construire la Data Patrimony et la roadmap Data. Piloter l'ingestion et l'industrialisation des données avec la Data Factory. Mettre en place les outils de pilotage / Cockpit CA. Piloter planning, budget, risques et parties prenantes. Assurer la coordination entre métiers et équipes techniques. Formaliser les besoins, cahiers des charges et recettes. Contribuer à la gouvernance, architecture et sécurité des données. Challenger les choix techniques et accompagner le delivery. Compétences clés : Gestion de projet Data / BI Data Governance / Data Management Power BI, Azure, Databricks, SQL Power Apps Spark, Python, Scala Méthodes Agile

Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un Architecte IA Senior / Tech Lead Data & AI pour rejoindre une équipe dédiée aux sujets Data & IA dans un environnement international. Missions Définir l'architecture Data & IA à court et moyen terme dans un environnement multi-cloud. Élaborer les guidelines d'architecture et les principes d'intégration des solutions IA. Définir les stratégies Build vs Buy et challenger les solutions éditeurs. Concevoir l'architecture multi-agents et les protocoles d'interaction (MCP, A2A). Cadrer et valider des POC d'interconnexion entre agents. Définir les principes de sécurité, gouvernance et guardrails IA. Mettre en place les principes de gestion des accès, human-in-the-loop, tests et métriques de qualité. Structurer les métadonnées, ontologies métier et approches Graph RAG / Semantic Layer. Contribuer aux RFI/RFQ et challenger techniquement les éditeurs et intégrateurs. Accompagner les sujets MLOps / LLMOps et l'industrialisation des solutions IA. Participer au chiffrage de la trajectoire IA : Capex/Opex, compute, tokens et FinOps. Prendre en compte les contraintes de conformité Data & Cloud dans un contexte international.

Missions : Être la référence technique Data Engineering : définir les standards d'architecture, challenger les choix techniques, industrialiser les pipelines, garantir performance/qualité/sécurité et accompagner les équipes. Profils recherchés : Senior / Expert – Lead Data Engineer / Data Architect / Data Engineering Design Authority Compétences : Architecture Data, batch/streaming, Kafka, Spark, Airflow, Databricks, Snowflake, Cloud, DataOps, gouvernance/sécurité. Anglais B2+

Contexte de la missionAprès la migration des données non-SAP vers Azure,nous souhaitons renforcer son architecture Data, développer de nouveaux cas d'usage métiers et améliorer la gouvernance, la sécurité et la performance de notre plateforme Pour accompagner ces évolutions, elle recherche un Azure Data Engineer Senior, disposant d'une expertise approfondie en Azure Databricks, Databricks Unity Catalog et Azure Data Architecture Missions et responsabilitésConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données avec Azure Data Factory, Databricks et les services Azure. Mettre en place des architectures modernes de données : Data Lake, Delta Lake et Lakehouse. Développer et industrialiser des solutions Data répondant aux besoins métiers, analytiques et Data Science. Participer à l'implémentation et à l'administration de Databricks Unity Catalog : catalogues, schémas, permissions, partage et gouvernance des données. Contribuer au développement d'une stratégie de Data en libre-service (Self-Service Analytics). Garantir la sécurité, la fiabilité, la scalabilité et la performance de la plateforme Data. Surveiller et optimiser la consommation des ressources ainsi que les coûts Azure et Databricks. Automatiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Documenter les architectures, les flux de données et les bonnes pratiques. Assurer la maintenance et l'amélioration continue de la plateforme Azure Data

Contexte Dans le cadre de la transformation digitale et l'accélération de l'usage de l'IA, la direction Project Management souhaite exploiter les avancées de l'IA afin de mieux capitaliser sur l'expérience, les connaissances et l'expertise de ses équipes. Les métiers reposent sur un savoir-faire technique développé au fil de nombreuses années, porté par des experts dont les connaissances sont dispersées dans des documents et bases de données. L'objectif est de développer des cas d'usages d'IA pour valoriser ce patrimoine afin d'assurer la pérennité des compétences et faciliter leur transmission tout en améliorant la performance opérationnelle et en générant des gains financiers.

Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python / Data Engineer passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la conception et au développement de plateformes et de pipelines permettant l'industrialisation de modèles de Machine Learning. Ces solutions couvrent l'ensemble du cycle de vie des modèles : préparation des données et des features, entraînement, tuning, inférence, exposition via APIs et orchestration des traitements dans un environnement cloud. Elles permettent aux Quants et Data Scientists d'industrialiser l'utilisation de modèles avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie.

Dans le cadre du développement des projets Data, nous recherchons un Data Engineer / DataOps pou accompagner les différentes entités dans l'utilisation et l'industrialisation de la plateforme. Missions :Administrer, superviser et maintenir les workspaces Définir, documenter et faire évoluer les standards et bonnes pratiques Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des services proposés aux différentes entités Industrialiser les environnements et déploiements avec des pratiques DevOps / IaC Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks puis formuler des recommandations Veiller au respect des politiques et accompagner leur mise en œuvre Contribuer à la conception et réalisation de use cases Data stratégiques portés par les différentes entités Participer à l'amélioration continue de l'écosystème Data et des processus d'exploitation Compétences techniques :Databricks : administration, configuration et exploitation de workspaces. Python / PySpark / Spark. Git et pratiques de gestion de code. AWS et/ou Azure. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, CloudFormation ou équivalent. DevOps / DataOps : CI/CD, automatisation, industrialisation et déploiement. Environnements Agile : Scrum et/ou Kanban.

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data & Insights pour rejoindre notre équipe. Votre rôle sera de vous assurer que les données sont transformées en insights pertinents et exploitables, contribuant à l'amélioration continue de nos services. Votre travail aura un impact direct sur les problématiques commerciales et stratégiques liées à la Banque Privée. Responsabilités principales : - Prendre en charge le processus de bout en bout, depuis la collecte du besoin jusqu'à la livraison d'insights basés sur les données pour le secteur de la Banque Privée. - Réaliser des entretiens de cadrage avec les demandeurs, identifier les besoins en information et concevoir les solutions analytiques appropriées. - Développer et présenter des analyses de données à l'aide de SQL ou Python, puis traduire les résultats en recommandations concrètes et exploitables. - Piloter des projets visant à développer des opportunités commerciales (commercial leads) basées sur les données et à les déployer auprès des équipes métier et IT. - Suivre les délais et gérer les attentes des différentes parties prenantes afin de garantir une livraison des analyses dans les temps. - Accompagner les équipes transverses dans l'amélioration des parcours clients, de la conversion commerciale et du développement de nouvelles offres.

Rejoignez un grand groupe d'infrastructures et de mobilité de premier plan au sein de sa Direction du Numérique et de la Transformation. Dans le cadre de la refonte globale de son patrimoine décisionnel historique (legacy SAP BI / BODS / BO) vers un écosystème moderne et hybride, vous interviendrez en tant que référent transverse pour concevoir, urbaniser et industrialiser les socles de données par domaine métier, tout en répondant aux enjeux d'hébergement local pour les données sensibles. Vos Missions Principales : 1. Stratégie, Urbanisme & Cadrage MétierDéfinir l'architecture Data cible (Cloud Azure / On-Premise S3) et formaliser la feuille de route de transformation (schéma directeur, trajectoire de migration). Cartographier l'existant (flux, sources, applicatifs décisionnels legacy) et auditer la dette technique. Conduire les benchmarks, POCs et études d'arbitrage (Build vs Buy, Cloud vs On-Premise, dimensionnement FinOps). Cadrer la création de socles de données orientés métiers (approches Lakehouse / Data Mesh). 2. Conception Technique & ModélisationRédiger les Dossiers d'Architecture Technique (DAT) logiques et physiques. Définir les patterns d'ingestion, de transformation et d'exposition (Batch, Streaming, API). Superviser la modélisation des données (MCD/MLD/MPD), les référentiels maîtres (MDM) et la structuration des couches de stockage. Optimiser les performances de bout en bout : du stockage (partitionnement, distribution) jusqu'à la couche de restitution Dataviz. 3. Gouvernance, Sécurité & ConformitéÉtablir les standards de développement, de nommage et de documentation. Structurer la gouvernance : catalogue de données, traçabilité (lineage), référentiel de métadonnées et règles de qualité. Garantir la sécurité et la conformité : gestion des habilitations (RBAC), chiffrement, gestion des secrets, règles RGPD / AIPD et anonymisation des données sensibles. 4. Industrialisation, DevOps & ExploitationPoser les fondations CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform, Azure DevOps). Définir les stratégies de supervision, de monitoring opérationnel et les plans de continuité / reprise d'activité (PCA/PRA).

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

DevOps Senior Data Python, Jenkins, Ansible, Git/GitLab et SQL/NoSQL. Nantes (2 jours sur site / semaine) Une expérience significative en environnement Data / DevOps / Production est recherchée, avec une bonne maîtrise de Python, Jenkins, Ansible, Git/GitLab et SQL/NoSQL. La connaissance de Spark/Scala, Databricks et Azure constitue un vrai plus. Python, TypeScript / JavaScript, SQL / NoSQL, Jenkins, Ansible, Git / GitLab, CI/CD, Spark / Scala, Databricks, Databricks Unity Catalog, Azure Data Lake, Azure Synapse, Datadog, scripting, automatisation, supervision, Cloud, conteneurisation, Scrum / Agile, ITIL Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le consultant interviendra en qualité de DevOps Senior orienté Data au sein d'une équipe Data Engineering. La mission couvre des activités Build et Run : développement et industrialisation des applications, mise en place et amélioration des chaînes CI/CD, automatisation, supervision et maintien en conditions opérationnelles. Le consultant prendra également en charge le support N2/N3, l'analyse des incidents et causes racines, les correctifs, l'amélioration de l'observabilité et l'optimisation des processus d'exploitation. \n\nLe consultant pourra assurer un rôle de Lead Tech / référent technique, accompagner l'équipe et contribuer aux choix et bonnes pratiques techniques. Une expérience significative en environnement Data / DevOps / Production est recherchée, avec une bonne maîtrise de Python, Jenkins, Ansible, Git/GitLab et SQL/NoSQL. La connaissance de Spark/Scala, Databricks et Azure constitue un vrai plus.

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, nous recherchons un Azure Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception, le développement et l'industrialisation de pipelines de données au sein de l'environnement Microsoft Azure. Le consultant participera à la mise en place d'architectures Data modernes, notamment Data Lake, Delta Lake et Lakehouse, tout en collaborant avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métier. Missions principales : - Concevoir et développer des pipelines de données avec Azure Data Factory, Azure Databricks et les services Azure. - Mettre en œuvre des architectures Data modernes : Data Lake, Delta Lake et Lakehouse. - Développer et industrialiser de nouveaux cas d'usage métier. - Participer à la mise en place de stratégies Data en libre-service (Self-Service Data). - Contribuer à l'implémentation et à l'administration de Databricks Unity Catalog. - Gérer la gouvernance des données, les permissions et les accès. - Superviser, optimiser et maîtriser les performances ainsi que les coûts des environnements Azure et Databricks. - Automatiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. - Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et les parties prenantes métier. - Documenter les flux de données, les architectures et les bonnes pratiques techniques.

The Cloud Platform Engineer role involves developing, testing, debugging, and troubleshooting containerized infrastructure. Key responsibilities include building CI/CD pipeline configurations to orchestrate provisioning and deployment of both large and small-scale systems, ensuring solutions are well-engineered, maintainable, and delivered on schedule. The engineer will work with business and engineering teams to deploy new infrastructure in the Azure Platform, monitor the availability, latency, and overall system health, and troubleshoot and resolve issues in development, test, and production environments. Additional duties include communicating status and risks to the product and management teams, and helping to automate and streamline operations and processes. The role requires participation in shift and on-call rotations as per operational policy when required on a 24/7 basis.