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Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte Plateforme IA capable de concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure logicielle et matérielle nécessaire au cycle de vie des modèles et services IA. L'architecte fera le lien entre les équipes Machine Learning, Software Engineering et DevOps/SRE, en garantissant la performance, la sécurité, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. Mission de 6 mois maximum, avec possibilité de pré-embauche. Missions principalesConcevoir et industrialiser une plateforme IA capable de supporter des usages à grande échelle. Définir et optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Advanced RAG, Graph RAG et Agentic RAG. Concevoir des architectures d'intégration de données expertes dans les modèles d'IA. Mettre en place et optimiser les processus MLOps / LLMOps : déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, notamment dans le cadre du RGPD et de l'AI Act. Piloter l'infrastructure Cloud et l'orchestration Kubernetes. Optimiser la scalabilité, les performances et les coûts d'inférence des modèles IA (GPU/CPU, token management). Participer à la mise en œuvre d'une plateforme répondant aux exigences de souveraineté numérique.

Nous recherchons un Business Analyst Fonctionnel Senior pour une mission longue au sein d'un grand groupe du secteur bancaire. Localisation : Charenton-le-Pont (Île-de-France) Durée : 12 mois Expérience requise : 6 à 9 ans Contexte de la mission : Vous intégrerez une équipe RSE au sein d'une DSI et travaillerez en proximité avec les équipes métier, les Data Analysts et les équipes techniques. Principales missions : Recueillir, analyser et formaliser les besoins métier Rédiger les spécifications fonctionnelles et les user stories Définir les règles de gestion et les indicateurs de suivi Participer aux ateliers de conception Coordonner les échanges entre les métiers, la data et les équipes techniques Définir la stratégie de tests et rédiger les cahiers de recette Réaliser et piloter les tests fonctionnels Suivre les mises en production Accompagner les utilisateurs dans le déploiement des solutions Préparer les supports de formation et de communication Piloter de manière autonome des projets de petite taille Compétences recherchées : Expérience confirmée en Business Analysis fonctionnelle Très bonne maîtrise d'Excel Bonne maîtrise de SQL Expérience des projets SaaS Connaissances de base des enjeux RSE Capacité à gérer un projet de manière autonome Excellentes qualités relationnelles et rédactionnelles Capacité à travailler avec des interlocuteurs métier et techniques

Nous recrutons, pour l'un de nos client dans le secteur Assurance, un(e) Data AnalystLe consultant Data sera rattaché(e) au chef de projet de l'équipe et sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Il/elle sera au cœur du nouveau modèle Data déployé chez le client. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL) : concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart (Dataiku, ODI, DBT). Modélisation : participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie. Industrialisation : industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku. Visualisation et reporting : assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. Maintenance et optimisation : garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.

3. Missions et responsabilités 3.1 — Reprise du poste et plan d'action (priorité immédiate) S'approprier l'existant : modèle de données, scripts et traitements, imports déjà réalisés, référentiel de règles de normalisation et documentation ; Dresser un état des lieux : antennes importées et restantes, anomalies ouvertes, points de qualité à arbitrer ; Proposer dès les premières semaines un plan d'action priorisé (lots, calendrier par antenne, risques), le faire valider par la DSI et le mettre en œuvre. 3.2 - Conduite des imports Planifier et conduire les imports antenne par antenne : extraction depuis l'entrepôt de données, transformation, chargement dans la base ; Garantir la re-jouabilité, les points de reprise (checkpoints), le retour arrière (rollback) et la traçabilité des transformations, sans jamais altérer les données sources ; Développer, maintenir et fiabiliser les scripts et outils d'automatisation de la reprise. 3.3 - Qualité des données Appliquer et enrichir les règles de normalisation (noms de famille en capitales, casse des prénoms et raisons sociales, apostrophes et caractères spéciaux, espaces superflus, codes postaux et numéros de téléphone outre-mer et étrangers) ; Mettre en œuvre les règles de dédoublonnage et les contrôles de cohérence ; Suivre des indicateurs de qualité (complétude, cohérence, doublons) et réaliser des contrôles systématiques avant et après chaque import. 3.4 - Accompagnement des antennes Être l'interlocuteur direct de chaque antenne pour la préparation de son import : inventaire des données, jeux d'essai, validation des résultats ; Expliquer les anomalies détectées de façon claire et pédagogique à des interlocuteurs non techniques, et les accompagner dans leur correction ; Faire preuve d'écoute pour comprendre les pratiques et contraintes propres à chaque antenne, et en tenir compte dans les traitements ; Formaliser les échanges et validations (comptes rendus, points de suivi). 3.5 - Pilotage et reporting Tenir à jour le suivi d'avancement des imports, produire les reportings associés (avancement, qualité des données) et rendre compte régulièrement à la DSI et au Product Owner ; Alerter au plus tôt sur les risques, blocages et arbitrages nécessaires ; S'intégrer dans les rituels agiles de l'équipe et travailler en lien étroit avec l'équipe de développement CRM ; Être en lien direct avec l'équipe de développement pour s'assurer que les données sont correctement intégrées à la base de données cible. 3.6 - Documentation et passation Maintenir une documentation à jour : procédures d'import, runbooks, règles appliquées, limites connues ; Préparer en fin de mission une passation complète permettant la reprise du chantier dans les meilleures conditions.

Nous recherchons actuellement un(e) DBA Confirmé(e) / Senior pour renforcer une équipe DBA dans le cadre d'une mission de 3 mois. 🔎 Profil recherché 🎯 Expertise technique : MongoDB – expertise indispensable PostgreSQL / PGSQL Microsoft SQL Server / MSSQL – idéalement Administration, exploitation et maintien en conditions opérationnelles des bases de données Analyse et résolution d'incidents Surveillance et optimisation des environnements Database ⏰ Disponibilité Démarrage ASAP, idéalement immédiatement Mission de 3 mois 🌙 Astreintes HNO Des astreintes sont à prévoir : En semaine : 19h00 – 8h00 Et/ou le week-end : vendredi 19h00 – lundi 8h00 🏠 Full Remote Si vous êtes intéressé(e) ou si vous connaissez un(e) DBA MongoDB disponible rapidement, n'hésitez pas à me contacter Cordialement

Contexte : Dans le cadre du renforcement de nos équipes IT Finance, nous recherchons un Développeur C# Senior capable de prendre en charge des projets C# de bout en bout dans des environnements critiques liés à la banque et à la finance de marché. Le candidat interviendra sur des systèmes à forte valeur ajoutée, en interaction étroite avec les équipes métiers (Front Office, Risk, Middle/Back Office). Missions principales Prendre en charge et piloter des projets de développement C# (analyse, conception, développement, tests, mise en production) Maintenir et faire évoluer des applications critiques en environnement bancaire / finance de marché Intervenir sur l'intégration et l'évolution de progiciels de marché (ex. Murex, Sophis, etc.) Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées Participer aux phases de spécifications fonctionnelles et techniques Assurer la qualité du code (revues, bonnes pratiques, performance, sécurité) Gérer les incidents de production et proposer des améliorations continues Encadrer et accompagner des développeurs plus juniors si nécessaire Environnement technique Langage : C# / .NET (.NET Core, .NET Framework) Architectures : applications distribuées, services, API, microservices Bases de données : SQL Server, Oracle (souhaité) Outils : Git, CI/CD, outils de monitoring Progiciels Finance de Marché : Murex, Sophis (ou équivalents) Environnements : Windows, Linux (selon projets)

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD