Nous recherchons un Data Engineer Data Engineer Confirmé / Senior Compétences techniques: SQL - Confirmé - Impératif TALEND - Confirmé - Important DATAIKU - Confirmé - Important STAR SCHEMA - Confirmé - Important Description détaillée: Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, notre client a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Le Datalab facilite la création de requêtes, et la production de rapports et tableaux de bords évolutifs et adaptés aux besoins des utilisateurs sous le contrôle du client Il s'agit de reproduire au sein du Datalab (Dataiku, Vertica, Tableau Software) une liste de rapports et tableaux de bord existants dans les infocentres actuels conçus à travers des Univers Business Object. Compétences attendues : Relationnel Bon relationnel Capacité à travailler en équipe Capacité à présenter son travail Capacité à travailler en mode sprint et à respecter les délais Outils Très bonne connaissance du modèle en étoile / star schema DATAIKU PYTHON TALEND BDD VERTICA SQL avancé Socle de données De formation data Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de développement d'un socle data industrialisé dans les standard Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de MEP Expérience significative dans les gestions des init et delta de données Sujets attendus avec connaissance théoriques et expérience significative : collecte de données, implémentation du star schema en faits/dimensions dans les règles de l'art Expérience des tests et validation de données (secondaire) Full présentiel sur les premiers mois.
Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.
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
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
Descriptif de mission Contexte Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes.
Dans le cadre de projets de transformation métier à fort impact, notre client — un acteur majeur de son secteur — renforce son équipe Data Insights & Analytics et recherche un(e) consultant(e) expérimenté(e) en analyse et ingénierie de données. Vous intégrerez une organisation Data structurée, au cœur des enjeux de pilotage de la performance, de fiabilisation des indicateurs et d'accompagnement des transformations en cours. Vos Missions Principales: Analyse & Évaluation d'ImpactRéaliser des analyses d'impact des projets de transformation sur les KPIs métier et les processus opérationnels Produire des analyses ciblées en réponse aux besoins métier en constante évolution Fiabilisation & Gouvernance des KPIsRenforcer la fiabilité des KPIs majeurs suivis par l'organisation (Fidélité, Chiffre d'Affaires, Ventes, etc.) Réviser les définitions, règles de calcul et périmètres des indicateurs en lien avec les évolutions métier Identifier et escalader les incohérences et ruptures dans les indicateurs de reporting Reporting & PerformanceConcevoir, maintenir et améliorer les tableaux de bord et reportings de performance critiques Garantir la cohérence des données entre les différentes sources Contribuer aux activités de tests et de validation des évolutions impactant les données et les KPIs Cadrage & CollaborationAccompagner les phases de cadrage de projets en traduisant les besoins métier en exigences analytiques Assurer la cohérence globale avec les frameworks de reporting existants Être l'interlocuteur(trice) privilégié(e) des parties prenantes métier et techniques
Contexte de la mission Au sein de l'international Digital Factory, nous amorçons une transformation profonde de nos processus de delivery pour passer d'un modèle traditionnel à une "Agentic Factory". L'objectif est d'intégrer massivement l'IA agentique au cœur du cycle de vie de nos applications pour atteindre trois objectifs industriels : une documentation technique nativement auto-mise à jour, une couverture de tests automatisés proche de 100%, et un saut historique en matière de productivité et de qualité logicielle. Le premier jalon critique de cette transformation sera l'application immédiate de ces méthodes sur un cas concret et urgent : la reprise en main, la cartographie et la rétro-documentation flash d'une application stratégique complexe en phase de transition RH. Nous recherchons un Architecte IA Senior / Ingénieur IA capable de concevoir cette vision cible tout en délivrant des résultats opérationnels dès ses premiers jours. Missions principales 1. Phase 1 : Sauvetage Tactique et Reverse-Engineering (Urgence Immédiate) Déployer et configurer des environnements d'IA agentique pour le code (type Cursor Enterprise, Claude Code, ou équivalents sécurisés) pour indexer 100% des repositories d'une application stratégique en transition. Automatiser la création de cartographies de dépendances, de schémas d'architecture dynamiques (Mermaid/UML) et de fiches de sûreté technique. Mettre en place un pipeline d'ingestion (LLM/RAG) pour traiter, structurer et rendre interrogeables les sessions de transfert de compétences (transcriptions vidéo, wikis, tickets). 2. Phase 2 : Initialisation de l'Agentic Factory (Moyen Terme) Zéro Dette de Documentation : Concevoir et implémenter les workflows IA permettant de générer et de mettre à jour la documentation technique de manière totalement autonome à chaque commit/pull-request. Qualité Totale (Objectif 100% Tests) : Déployer des agents IA spécialisés dans la génération autonome de plans de tests, de tests unitaires et de bout en bout pour couvrir l'intégralité du patrimoine applicatif. Accélération des Devs : Accompagner et outiller nos hubs de développement (Inde, Mexique) dans l'adoption des agents de codage pour maximiser la vélocité et élever les standards de qualité du code. 3. Phase 3 : Gouvernance et Architecture Cible Définir la stack technologique de la future plateforme d'ingénierie assistée par IA de la Digital Factory. Évaluer, maquetter et arbitrer la solution industrielle cible en fonction de nos assets d'entreprise et des contraintes de sécurité (Scénarios : Databricks, Dataiku, LLM souverains ou outils managés Cloud).
Contexte : Dans le cadre d'un programme de transformation digitale des activités Trésorerie d'un grand groupe international, nous recherchons un(e) Consultant(e) MOA Trésorerie & Reporting Décisionnel disposant de solides compétences en gestion de projet afin d'accompagner le développement de solutions décisionnelles, l'automatisation de reportings et l'optimisation des flux de données issus de plusieurs systèmes de Trésorerie. Vous intervenez en étroite collaboration avec les équipes Métier Trésorerie, les responsables applicatifs et les programmes de transformation pour accélérer la digitalisation des processus de reporting et d'analyse notamment autour de l'Intelligence Artificielle. Vos responsabilités : Recueillir et analyser les besoins métiers auprès des équipes Trésorerie et Finance Rédiger les spécifications fonctionnelles Extraire, transformer et consolider les données provenant de différents systèmes Treasury et Finance Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et reportings décisionnels Automatiser les traitements actuellement réalisés manuellement Définir et mettre en œuvre des modèles de données adaptés aux besoins métiers Piloter des projets BI/Data de bout en bout Assurer la coordination avec les équipes métiers, techniques et les partenaires externes Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données Participer aux phases de recette, déploiement et conduite du changement Documenter les solutions mises en œuvre et assurer le transfert de compétences
MissionsAu sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à 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 d'une grande entreprise du secteur financier. Attention : nous ne recherchons pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions en tant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principalesAdministrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production
Contexte de la mission 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, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté (niveau III) pour rejoindre une équipe DATA Vous interviendrez sur la construction, le maintien et l'optimisation des plateformes et pipelines de données, avec pour objectif de garantir la fiabilité et l'accessibilité de la donnée à l'échelle de l'organisation. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL/ELT) : développement et optimisation de flux de données pour l'alimentation des entrepôts et DataMarts (Dataiku, ODI, DBT) Modélisation : conception et mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie Industrialisation : structuration des processus de préparation, transformation et gouvernance de la donnée via Dataiku Visualisation & Reporting : intégration des données pour exploitation dans des outils BI, notamment Tableau Maintenance & Optimisation : garantir la performance et la qualité des flux et de l'infrastructure data
Bonjour, Nous recherchons un IT Data & integration manager Informations clés📍 Localisation : Nantes (2 jours sur site / semaine) 🏠 Télétravail : jusqu'à 80 % (4 jours / semaine) 📅 Démarrage : 17/08/2026 📆 Fin de mission : 31/12/2026 (mission renouvelable) 💰 TJM maximum : 460 € ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour concevoir, faire évoluer et fiabiliser une plateforme data dédiée au reporting, aux indicateurs métiers, aux usages IA et à la mise en place d'une couche sémantique unifiée. MissionsConcevoir, développer et maintenir les pipelines ETL / ELT. Intégrer des données issues de sources hétérogènes. Concevoir les modèles de données, Data Warehouses et Datamarts. Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Développer la couche sémantique et faciliter les usages BI. Optimiser les performances des traitements et des flux. Produire les livrables techniques et la documentation. Compétences indispensablesPython (expert) SQL avancé Informatica IDMC (forte expertise requise) Data Warehouse / Datamart Modélisation décisionnelle ETL / ELT Google Cloud Platform (BigQuery, GCS) Environnement techniqueCloud : GCP (BigQuery, GCS) Data : Informatica IDMC, Python, SQL BI : MicroStrategy, Qlik, Looker Studio DevOps : Git, GitHub, Jenkins, Terraform Outils : Jira, Confluence Bonus : Dataiku, Vertex AI
Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer Senior pour contribuer à la construction et à l'évolution de sa plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion des flux jusqu'à leur exploitation par les équipes Analytics, BI et IA. Vous serez garant de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données afin de permettre la création d'indicateurs fiables, de tableaux de bord performants et l'alimentation de cas d'usage Data Science et IA. Votre mission consistera également à concevoir une architecture de données robuste ainsi qu'une couche sémantique unifiée facilitant la compréhension et l'exploitation des données par les utilisateurs métiers. Vos missions Data Engineering & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Assurer la collecte, l'intégration et la transformation de données provenant de sources hétérogènes. Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long des traitements. Modélisation Data Analytics & IA Concevoir les modèles de données adaptés aux usages analytiques et décisionnels. Mettre en place et optimiser des architectures de type : Data Warehouse /Datamarts/Schémas en étoile Accompagner les besoins liés aux projets IA et à la valorisation des données. Couche sémantique & Business Intelligence Construire et maintenir une couche sémantique assurant des définitions métiers communes et cohérentes. Collaborer avec les équipes métiers pour structurer les indicateurs et KPIs. Participer à la valorisation de la donnée à travers des outils de datavisualisation. Industrialisation & DevOps Participer à l'automatisation des déploiements et à la mise en place des bonnes pratiques CI/CD. Contribuer à l'amélioration continue de l'écosystème Data.
Contexte : pour un client bancaire nous recherchons un profil pour renforcer le dispositif en charge de la production des reportings prudentiels. Ce renfort intervient dans le cadre de l'internalisation d'un consultant Compétences recherchées : · Production des RWA et ratios Solvabilité · Contrôles de cohérence métier · Analyse des variations trimestrielles / annuelles · Production des rapports COREP crédit · Production de synthèses à destination des comités de validation Solvabilité · Restitutions aux lignes métiers, aux lignes de contrôle, etc. · Contribution aux projets d'évolution de la chaine prudentielle (hors périodes d'arrêté) · Connaissance des outils Moodys Analytics, Dataiku et Qlik Sense sont un plus. Séniorité : minimum 6-8 ans, dont une expérience opérationnelle significative en production sur un périmètre similaire et une profondeur d'expertise normative/méthodologique sur les thématiques listées ci-dessus
