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Python is a powerful and easy-to-learn programming language, widely used in data science, web development, and automation. Its extensive libraries and clear syntax make it a favorite among developers.

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Contractor

Contractor jobAnalytics Engineer (H/F)

Cherry Pick
Published on
BigQuery
DBT
Google Cloud Platform (GCP)

3 months
550 €
Paris, France
En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).
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Contractor

Contractor jobSenior data project manager | security master, benchmarks & aladdin migration

Mon Consultant Indépendant
Published on
Data quality
ETL (Extract-transform-load)
Python

4 months
500-550 €
Brussels, Brussels-Capital, Belgium
Mission de l'équipe : Dans le cadre de l'intégration d'une activité majeure au sein d'un acteur international de l'Asset Management, l'équipe recherche une expertise senior en gestion de projets Data, disposant d'une forte connaissance des données référentielles Asset Management. La mission s'inscrit dans un program me de migration des données et processus vers la plateforme Aladdin, avec un enjeu central autour des référentiels Security Master, instruments financiers et benchmarks. L'objectif est de sécuriser la migration, l'intégration et la qualité des données de référence tout au long de la transition. 1. Migration et intégration des données référentielles La mission interviendra sur la migration et l'intégration dans Aladdin des données de référence liées notamment : · Au Security Master · Aux instruments financiers · Aux benchmarks Le consultant contribuera à garantir l'intégrité, la cohérence et la disponibilité des données migrées. 2. Définition des besoins et mappings Data En collaboration avec les équipes internes, la mission devra : · Définir et valider les besoins en données · Construire et valider les mappings nécessaires à la migration · Identifier les données requises qui ne sont pas disponibles nativement dans le PMS · Définir les modalités permettant de rendre ces données disponibles dans l'environnement cible 3. Spécifications et coordination des équipes Pour les données non disponibles nativement dans le PMS, le consultant devra rédiger les spécifications techniques nécessaires à leur mise à disposition. Il assurera ensuite la coordination avec les équipes concernées, notamment IT, ESG et autres équipes contributrices, afin d'accompagner leur implémentation. 4. Tests, réconciliations et validation La mission participera aux différentes étapes de sécurisation de la migration : · Tests des données et processus · Réconciliations entre environnements · Contrôle de l'intégrité et de la cohérence des données · Validation des processus migrés
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Contractor

Contractor jobData scientist GenAI – LLM, RAG & AI engineering

Mon Consultant Indépendant
Published on
LangChain
Large Language Model (LLM)
Python

12 months
400-460 €
Paris, France
Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.
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Contractor

Contractor jobFormateur- Architecte Microservices (M2 Dev)- Freelance (H/F)

█ █ █ ██ █ █
Published on
Apache Kafka
CI/CD
Data management

Évry, Ile-de-France

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The Data Scientist uses Python to develop machine learning models and analyze large amounts of data.

Data Analyst

The Data Analyst uses Python to manipulate and visualize complex data sets to extract strategic insights.

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