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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

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.

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle Générative appliquées à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer pour rejoindre une équipe R&D en charge de concevoir, entraîner et industrialiser des modèles de langage spécialisés. Vous interviendrez sur des projets innovants visant à automatiser l'analyse de menaces, améliorer la détection d'incidents et assister les équipes cybersécurité grâce aux technologies d'IA les plus avancées. Vos missions: Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de langage (LLM/SLM) open source. Réaliser le fine-tuning de modèles tels que Llama, Mistral, Qwen ou équivalents. Structurer, préparer et enrichir les jeux de données d'entraînement. Mettre en œuvre des techniques d'alignement afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations. Concevoir et exécuter des campagnes d'évaluation et de benchmarking des modèles. Développer des pipelines d'entraînement, d'inférence et de validation. Collaborer avec les équipes Data, IA et Cybersécurité pour développer des solutions robustes et industrialisables. Participer à la veille technologique sur les avancées en IA Générative et LLM. Compétences techniques: Python PyTorch Hugging Face LLM / NLP Fine-Tuning LoRA / QLoRA TRL DPO / PPO / GRPO MMLU RAG Vector Database MLOps

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Analyste quantitatif validation modèle H/F à Paris, France. Contexte : Dans le cadre de ses activités au sein du secteur BGC / Finance de marché, le Client cherche un Analyste quantitatif validation modèle de valorisation front office (H/F) pour une mission Commando Equity Markets. La mission se déroule au sein de l'équipe Front Office Commandos Equity Markets, qui travaille en salle de marché à proximité directe de ses clients (Trading, Ingénierie Financière). L'équipe fournit des outils à valeur ajoutée fonctionnelle pour le business. Les missions attendues par le Analyste quantitatif validation modèle H/F : Principaux outils développés par l'équipe : Valorisation de produits financiers Calibration de Market Data Explication de P&L Backtesting Missions et Tâches Principales : Accompagner le métier au quotidien sur de l'exploration et du prototypage (Python + API REST). Prendre en compte directement les besoins du métier (sans MOA intermédiaire). Développer les applications correspondant à ces besoins (C# / WPF / Blazor). Assurer le support et la maintenance de ces applications. Assurer l'harmonisation des outils à travers les différentes zones géographiques où les clients et applications sont répartis. Valider les modèles de valorisation des instruments financiers (produits dérivés) développés par les équipes de R&D Front-Office dans un but de gestion du P&L, de la couverture, ou de calcul de réserves modèles. Valider les modèles de gestion de XVA au titre du risque de contrepartie (CVA/DVA/FVA).

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).

Tech Lead Angular / Python Nantes pour accompagner le développement et la maintenance d'une application stratégique de gestion des utilisateurs et des habilitations au sein d'un écosystème multi-tenant. Cette application permet l'administration des utilisateurs, des droits d'accès ainsi que le déploiement, la configuration et l'observabilité des applications hébergées dans les différents tenants. Le projet est récent, avec une phase de build démarrée il y a environ un an et une première mise en production réalisée récemment. Le collaborateur interviendra à la fois sur la poursuite des développements et sur les activités de maintenance évolutive et corrective. L'équipe est composée de deux personnes, nécessitant un profil autonome, capable d'assurer un leadership technique et d'interagir directement avec les parties prenantes du projet. Missions principales Leadership technique Assurer le rôle de référent technique de l'équipe. Organiser et piloter les activités de développement. Accompagner les développeurs dans les choix techniques et les bonnes pratiques. Participer aux ateliers avec les parties prenantes et contribuer aux décisions d'architecture. Garantir la qualité, la maintenabilité et la performance des solutions mises en œuvre. Développement et expertise technique Participer activement aux développements des fonctionnalités complexes. Concevoir et faire évoluer l'architecture applicative. Développer et maintenir les composants Back-End Python. Développer les interfaces Front-End sous Angular. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité et de gestion des identités. Assurer la qualité du code via les revues de code, tests et standards de développement. Maintenance et exploitation Assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'application. Participer à l'analyse et à la résolution des incidents. Contribuer aux évolutions fonctionnelles et techniques. Mettre en place ou améliorer les mécanismes de supervision et d'observabilité. Participer à l'amélioration continue des processus de delivery. [Offre Tech...ead Devops | Word] Environnement technique Obligatoire Python Angular Keycloak Cloud AWS et/ou GCP Git API REST Apprécié Docker CI/CD Kubernetes Observabilité et monitoring Méthodologies Agile / Scrum

Au sein d'une équipe flux et ordonnancement, nous recherchons un expertise avec forte expérience sur BMC Control-M avec des compétences DevOps. Travailler dans un environnement international, en étroite collaboration avec les équipes MOE, les chefs de projets informatiques ainsi qu'avec notre production basée à Singapour et vous aurez pour missions principales : Du BUILD et projets Maintien en condition opérationnelle du service API de Control-M (Python + Gitlab) Maintien des scripts d'administration de nos middlewares Installation, et configuration des middlewares du périmètre en DEV Participer à la définition des normes et standards Mise en place de la supervision et monitoring des systèmes de transfert Etre acteur sur les besoins d'orchestration Assurer les évolutions des outils et traiter les obsolescences

- Auditer l'architecture et le framework .NET/C# existant. - Comparer les différentes technologies candidates. - Recommander le framework cible et la stratégie de migration. - Auditer la chaîne CI/CD Azure DevOps. - Évaluer l'utilisation de Kubernetes. - Identifier les risques et axes d'amélioration. - Produire un rapport d'audit + roadmap. - Réaliser la restitution auprès des équipes. Livrables attendus:À l'issue des 5 jours, le consultant devra fournir : Rapport d'audit technique Analyse de l'architecture existante Matrice comparative des frameworks candidats Recommandation argumentée du framework cible Préconisations concernant la stratégie de migration Audit et recommandations sur Azure DevOps / CI/CD Audit de l'utilisation de Kubernetes Identification des risques et points de vigilance Roadmap / plan d'action priorisé Restitution auprès des équipes techniques et du management

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Pour l'un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Quant Marché pour intervenir sur le développement d'un pricer de produits structurés destiné à la contrevalorisation côté Market Risk. Le consultant sera impliqué sur l'ensemble de la chaîne de développement : identification et sélection des modèles adaptés aux différents produits, inventaire et analyse des données nécessaires, qualification des données existantes en interne, structuration et constitution des bases de données, ainsi que leur calibration. Il/elle prendra également en charge le développement des modèles de pricing et la réalisation des tests nécessaires à leur validation.

Ingénieur Network Automation (Python & Réseau) Description du poste Dans le cadre d'un programme de transformation des infrastructures réseau, nous recherchons un Ingénieur Network Automation disposant d'une double compétence en développement et en réseau. Vous contribuerez à l'automatisation des opérations d'exploitation afin d'améliorer la fiabilité, la performance et l'industrialisation des infrastructures réseau. Vos missions : Développer des scripts et des outils d'automatisation (principalement en Python). Automatiser les tâches récurrentes d'administration réseau. Automatiser les déploiements de configurations sur les équipements réseau. Mettre en place des solutions permettant la collecte et l'analyse des données des équipements (switchs, routeurs, firewalls, bornes Wi-Fi...). Participer à la supervision des infrastructures et à la gestion des alertes. Interagir avec les API des différents constructeurs afin d'automatiser les opérations. Participer à l'amélioration continue des processus d'exploitation. Connaissance des environnements Cisco et des équipements réseau. Esprit d'analyse, autonomie et capacité à travailler en équipe.

Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ▪ Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ▪ La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ▪ L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ▪ L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ▪ L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement)