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Missions: Développer et maintenir les flux de traitement de données. Participer aux projets de migration de données. Concevoir et implémenter des modèles décisionnels en Star Schema (faits/dimensions). Développer des traitements SQL performants. Concevoir et maintenir des flux Talend . Participer à l'industrialisation des pipelines Data. Gérer les traitements d'initialisation (Init) et les traitements Delta. Réaliser les tests et assurer la qualité des données. Participer aux mises en production dans le respect des bonnes pratiques. Documenter les développements et collaborer avec les équipes techniques et métiers. Environnement technique: Compétences indispensables: Talend SQL avancé Modélisation décisionnelle (Star Schema) Python Vertica ou base de données décisionnelle équivalente Expérience des migrations de données Industrialisation d'un socle Data Gestion des traitements Init / Delta Tests et validation des données Bonnes pratiques de mise en production (MEP) Compétences appréciées: Dataiku Tableau Software

Contexte Dans le cadre du déploiement de plusieurs cas d'usage IA à forte valeur métier, nous recherchons un Data Scientist Senior capable d'intervenir de bout en bout, du cadrage jusqu'à la mise en production. L'environnement est orienté Dataiku avec une forte ambition autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Les projets sont menés dans un contexte industriel exigeant où les enjeux de sécurité, de traçabilité et de gouvernance des données sont particulièrement importants. Vos missions Au sein de l'équipe Data & IA, vous serez en charge de : Concevoir et déployer des cas d'usage IA sur Dataiku ; Développer des agents IA répondant à des besoins métiers concrets avec un fort enjeu de time-to-market ; Collecter, analyser et exploiter des données structurées et non structurées ; Construire, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning ; Intégrer les développements dans les environnements de production ; Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et transformer leurs besoins en solutions opérationnelles ; Assurer le reporting d'avancement et le suivi des livrables en lien avec le PMO ; Participer au transfert de compétences vers les équipes internes ; Contribuer à la veille technologique autour de l'IA, du Machine Learning et des systèmes agentiques. Environnement technique Compétences impératives Dataiku (niveau confirmé à expert) Python (expert) SQL (expert) Français courant Compétences recherchées IA Générative Systèmes agentiques / Agents IA Machine Learning Traitement de données structurées et non structurées Industrialisation de modèles IA

Valorisation des données SAP Identifier, analyser et exploiter les données issues de SAP (MM, SD, PP, CO, PS, BW/4HANA, CDS Views, données transactionnelles et référentielles). Comprendre et naviguer dans la complexité des modèles de données SAP afin de garantir la qualité et la pertinence des données utilisées. Identifier les sources de données les plus adaptées aux cas d'usage métiers. Évaluer la qualité, la cohérence et la richesse des données disponibles. Formuler des recommandations concernant la consolidation, l'enrichissement ou la transformation des données. Développement de cas d'usage Data & IA Explorer et concevoir des scénarios d'analyse avancée et de prédiction. Développer des modèles statistiques et de machine learning répondant à des problématiques métier concrètes. Comparer et évaluer différentes approches algorithmiques en fonction des enjeux opérationnels. Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés s'intégrant dans les processus métiers. Industrialisation et intégration Assurer l'intégration et l'exploitation des données SAP au sein de Dataiku. Industrialiser les développements réalisés au sein de l'écosystème Data et IA de l'entreprise. Participer à l'intégration des solutions dans les systèmes d'information métiers. Contribuer à l'amélioration continue des architectures Data et IA. Accompagnement et gouvernance Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, la DSI et les équipes Data. Accompagner les équipes internes dans la montée en compétence sur les sujets Data, SAP et IA. Assurer le reporting d'avancement des travaux et des livrables en coordination avec le PMO. Réaliser une veille active sur les innovations Data, IA et technologies SAP. Livrables attendus Cas d'usage Data et IA. Modèles prédictifs. Agents IA et workflows automatisés. Recommandations de valorisation des données SAP. Documentation et transfert de compétences. Reporting de pilotage et indicateurs de suivi.

Mission au Luxembourg. Il est impératif et obligatoire de résider 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

Les missions sont : - Analyse, création, évolution et modification des traitements de données (création d'indicateurs & des codes références) - Uniformisation technique des processus de traitement de données - Supervision du bon déploiement des nouveaux processus de traitement - Vérification de la bonne intégration des données et de leurs référencements (mise à jour des glossaires associés) - Mise en place, maintenance et test des jeux de données - Automatisation des programmes avec DataIku - Prise en charge à la réalisation de la Visualisation avec Tableau (Desktop / Serveur) La maitrise de DataIku et de SQL sont indispensables. La maitrise de Tableau et SAS seraient de vrais plus.

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir au sein de la Direction des Systèmes d'Information métier (DSIM) d'un acteur majeur du secteur de l’assurance vie et de la finance. 🎯 Contexte Au sein de la DSIM, vous intégrerez une nouvelle équipe DATA en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l’évolution stratégique du système d’information dédié à l’assurance vie et à la finance. 📌 Missions Conception et développement de pipelines de données (ETL/ELT) pour l’alimentation des entrepôts de données et DataMart (Dataiku, ODI, DBT) Participation à la modélisation des données (MCD, modélisation dimensionnelle) en lien avec les besoins métier Industrialisation des processus de préparation, transformation et gouvernance des données via Dataiku Intégration des données pour leur exploitation dans des outils de visualisation et de reporting, notamment Tableau Maintenance, optimisation et garantie de la performance des flux et de l’infrastructure data Contribution aux phases de qualification, chiffrage et amélioration continue des solutions

Contexte : Dans un contexte d’augmentation du risque Crédit Conso, la Direction des Risques renforce son dispositif d’analyse des flux et des moteurs de risque (défaut, notation, segmentation). L’objectif est de reprendre et fiabiliser les outils existants afin d’améliorer le pilotage des évolutions du coût du risque et d’alimenter les analyses destinées au top management. Missions Reprendre et sécuriser les outils d’analyse des flux existants (audit, documentation, amélioration). Réaliser des études quantitatives sur les moteurs de risque crédit (défaut, notation, segmentation, IFRS). Conduire les analyses des flux de données (provisionnement, notes Bâle 2, déclassements). Produire la documentation et faciliter le transfert de connaissances vers les équipes internes. Identifier et prioriser les chantiers d’amélioration.

Bonjour, Je suis à la recherche d’un Engineer Data à Niort : Missions principales : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) • Participer à la construction et à l’évolution des plateformes DATA • Mettre en œuvre des modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier • Industrialiser les processus de préparation, transformation et gouvernance des données (Dataiku) • Assurer l’intégration des données pour les outils de BI (notamment Tableau) • Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données • Optimiser les performances des flux et des infrastructures DATA • Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des pipelines • Participer aux phases de qualification et challenger les solutions techniques • Contribuer aux projets DATA dans le cadre du modèle DATA de l’entreprise (Assurance Vie)

Je recherche unv Data Platform Engineer – DataOps / SRE (orienté Databricks & Dataiku) une prestation d’accompagnement dans l’objectif de garantir la fiabilité, la performance et l’industrialisation des solutions data au sein de l’équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d’architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu’à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l’architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Responsabilités principales : Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production. Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident. Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien Conception et mise en œuvre des architectures de production pour les nouveaux projets Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) ; Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Alimentation du backlog des Services de production ( CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Connaître les environnements de Production et Containers Apport d’expertise autours de la pratique DEVOPS Connaissance de l'intégration Continue Connaissance des Infrastructures/ serveurs / OS/Base De Donnée /Flux/firewall Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public Maîtrise de l’ordonnancement (Schedulers) Connaissance des pratiques Agile et DevOps Connaissance de l'intégration Continue (Continuous Integration) : Outil de gestion de versions, Référentiel du code source (GitLab, Bit bucket,..), référentiel binaires (Nexus, Artifactory…), orchestration (Jenkins, …). Connaissance de la Livraison Continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d’environnement, déploiement, Infrastucture as code (Ansible, Puppet, Chef) Connaissance des processus et Outils du Time2fix et Time2repair

Nous recherchons un Ingénieur de production spécialisé autour du cloud AZURE pour intervenir chez l’un de nos clients grand groupe. Principales activités : · Création ou mise à jour des environnements cloud & on premise · Gestion de l’intégration, d’installation, de la mise à jour et de l’exploitation applicative dans le cadre des évolutions et des projets, · Expertise Data : Administration des plateformes Dataiku/Databricks couplées au cloud Azure · Migration des applications vers le cloud privé et utilisation de kubernetes · Gestion des chaînes de déploiements via Ansible Tower, Gitlab CI/CD, Jenkins,… · Participation au diagnostic et à la résolution des incidents Opérations en HNO et Astreintes.

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory Groupe, notre client recherche un Service Owner Data pour piloter et faire évoluer plusieurs services stratégiques autour de la Data et de l’IA. Le périmètre couvre notamment : Dataiku DSS Braincube L’objectif est de renforcer la gouvernance, l’exploitation, la résilience et l’adoption de ces plateformes à l’échelle groupe. Objectif du poste Assurer le pilotage opérationnel, la gouvernance et l’amélioration continue des services Data & IA, tout en garantissant leur performance, leur sécurité et leur alignement avec les besoins métiers. Missions Maintenir les standards et garantir la qualité de service Définir et suivre les SLAs et KPIs Piloter les incidents, changements et demandes Garantir la résilience et la disponibilité des plateformes Structurer la roadmap technologique des services Identifier les axes d’amélioration continue Planifier les évolutions et gérer les obsolescences Suivre les usages et la conformité des licences Assurer l’interface avec les équipes techniques, métiers et partenaires Piloter les activités internationales liées au service Accompagner les équipes dans l’exploitation des plateformes Participer à la structuration de l’offre de service et des formations Contrôler la sécurité des données et des accès Contribuer aux sujets RGPD, RBAC, IAM et logging Garantir les bonnes pratiques d’exploitation et de gouvernance Produire une documentation claire et vulgarisée Assurer le transfert de connaissances et l’accompagnement utilisateur Environnement technique Dataiku DSS Braincube AWS (EKS, EC2, S3…) Snowflake MLOps / Data Science / Machine Learning IA Générative ServiceNow RBAC / IAM / SSO / logging

La mission se déroulera au sein de l’activité Reporting La mission consistera à créer des dashboards sous Tableau, préparer la donnée sous Dataiku et migrer des programmes de SAS vers Dataiku Recueillir les expressions de besoin des Directions et organiser / animer les ateliers de cadrage avec les métiers • Réaliser la préparation des données sous Dataiku • Mettre à jour le dictionnaire de données/ Documentation • Développer en mode agile (sprint de 2 semaines, daily meeting, sprint planning, sprint review, retrospective, démonstrations,…) • Créer les dashboards sous Tableau • Organiser la recette avec les métiers • Appliquer les bonnes pratiques de l’équipe en matière de datapreparation/ datavisualisation • Effectuer la migration des projets sous SAS vers Dataiku

Expert Dataiku DSS - Bordeaux COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation CONTEXTE Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Prestations demandées Compétences techniques et métier recherchées : Expérience significative et confirmée en pilotage de programmes et de projets IT transverses Forte culture data : gestion des données en entreprise, flux de données, modélisation Bonne connaissance des SI bancaires Maîtrise des cadres réglementaires liés à la donnée : RGPD (impératif), BCBS 239, DORA, ESG Connaissance des principes d'architecture et d'urbanisme SI Sensibilité aux enjeux de sécurité IT et risques liés aux données Méthodologies Agile et gestion de programme (type SAFe apprécié) Compétences linguistiques Anglais avancé indispensable (collaboration quotidienne avec les équipes BRED-IT à Bangkok). Profil idéal Chef de projet / programme senior (8-12 ans d'expérience minimum), ayant déjà piloté des programmes de conformité réglementaire data (RGPD, BCBS 239 ou DORA) dans un environnement bancaire, à l'aise dans la coordination d'équipes IT offshore et l'interaction avec un DPO. Profil orienté valeur, structuré, rigoureux, capable de tenir une posture de leadership transversal sans lien hiérarchique direct. Livrables attendus Reporting et tableaux de bord du programme, supports de cadrage et de communication, formalisation dans la cartographie SI, plans d'actions et matrices de risques, planning engageant par projet.

La Data Factory recherche un Consultant Data Governance / Expert Collibra pour accompagner le déploiement et l’amélioration de l’offre Collibra auprès des métiers et des équipes IT. La mission consiste à analyser les besoins des utilisateurs, documenter les périmètres data dans Collibra, paramétrer l’outil selon les usages métiers, créer des vues et dashboards, et accompagner les utilisateurs dans la prise en main de la solution. Le consultant animera également des ateliers de formation, des démonstrations et des sessions de travail avec les data stewards, data owners et équipes IT. Il contribuera au support utilisateur, à la collecte des feedbacks, aux tests des nouvelles releases Collibra et à l’amélioration continue de l’offre de service. Compétences attendues : Expérience en data governance / data management Bonne maîtrise de Collibra Capacité à documenter des données, processus, glossaires ou catalogues Animation d’ateliers métiers / IT Support utilisateurs et accompagnement au changement Bonne communication et pédagogie Connaissance des environnements BI / data visualisation appréciée

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles Machine Learning et nécessite une expertise externe afin de sécuriser leur mise en production, leur exploitation et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre les équipes Data Science et Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation industrialisation, MLOps et DataOps, dans des environnements DEV / TEST / PROD. Objectifs et livrables : -Industrialisation des projets Machine Learning développés sous Dataiku DSS -Mise en place et maintien d’une chaîne MLOps robuste et sécurisée -Déploiement et supervision des modèles ML en production -Connexion et gestion des flux de données vers Dataiku DSS -Garantir la performance, la gouvernance et la fiabilité des pipelines data -Accompagnement du passage des POC vers la production -Contribution aux bonnes pratiques MLOps & DataOps Livrables attendus : -Pipelines MLOps industrialisés et documentés -Modèles ML supervisés en production -Connecteurs Dataiku opérationnels -Documentation d’exploitation et recommandations d’amélioration continue Profil recherché : Nous recherchons un expert Dataiku DSS disposant d’une expérience significative en industrialisation de projets Machine Learning et en mise en place de chaînes MLOps. Le candidat doit être capable d’intervenir aussi bien sur les problématiques build que run, avec une forte sensibilité aux enjeux d’exploitation, de sécurité et de gouvernance des données. Une excellente maîtrise de Python, SQL et des outils CI/CD est attendue, ainsi qu’une bonne compréhension des architectures Data et des environnements Cloud (AWS, GCP ou Azure). Le profil doit être autonome, structuré et capable de collaborer avec des équipes Data Science, Data Engineering et Infrastructure.