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Data Engineer - Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. - Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions pour permettre d’atteindre leurs objectifs. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering : • Modélisation de données : conception de modèles relationnels, dimensionnels et Data Vault • ETL / ELT : conception et optimisation de pipelines robustes, gestion des dépendances • Qualité & gouvernance des données : data lineage, data quality checks, catalogage, gestion des métadonnées • Architecture data : compréhension des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.)

Vous êtes un Data Scientist expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? Emagine vous offre l'opportunité de guider et de diriger le développement de structures et d'outils efficaces afin de créer des applications d'IA fiables et dignes de confiance dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Scientist with expertise in Gen AI and Python? Emagine has an opportunity for you to guide and lead the development of effective structures and tools to create reliable, trustworthy AI applications within a global banking environment. As part of an AI-focused emagine team working on Gen AI initiatives that leverage LLMs and advanced techniques to solve complex business problems. You will work on unstructured data from sources such as legal documents and financial trading policies, building solutions that enable accurate and reliable outcomes. Main Responsibilities Lead the design and implementation of Gen AI solutions for text-based and LLM-driven use cases. Develop Python-based tools for data ingestion, modelling, and manipulation of large volumes of unstructured data. Define effective structures and frameworks to ensure reliability and trustworthiness in AI applications. Collaborate with legal and compliance teams to process and model complex datasets. Key Requirements 5+ years of experience in Data Science including international corporate environments. Strong expertise in Python and hands-on experience with LLMs (e.g., Lama 7DB, GPT-4 API). Familiarity with vectorization, chunking, and advanced data modelling techniques. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details Work is a minimum of 3 days per week on-site (8th). Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

🔎 Contexte de la mission Intervention au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un acteur bancaire. Mission réalisée dans une équipe de données transverses opérant en support des directions : Finance Marketing Crédit L’équipe n’intervient pas sur des sujets cybersécurité , mais se concentre sur : Les enjeux réglementaires Le reporting opérationnel et financier La mise à disposition de données à d’autres équipes (dont IA et modernisation Azure) 👥 Organisation Équipe de 10 à 15 personnes (mix France + offshore Inde) 3 internes / plusieurs prestataires externes Encadrement par un IT Lead ⚙️ Environnement technique Cloud & orchestration Azure Azure Databricks Azure DevOps (CI/CD) Data pipeline Python (Airflow, FastAPI) SQL / PostgreSQL Spark DataVault (modélisation) DBT (prochainement intégré) Fichiers via couche FTP Visualisation & automatisation Power BI (rationalisation en cours) Power Automate Azure AI / ML (projets IA à venir en 2026) Gouvernance & data Data Store Domain Atlas Autres informations 📍 Localisation : Paris 8ème 🕒 Durée estimée : 3 ans 🗓️ Démarrage souhaité : ASAP selon disponibilité 🗣 Langue de travail : anglais courant (collaboration avec équipes offshore)

Contexte de la mission Le client mettre en place son portail employé et ses services RH dans ServiceNow ECPRO et HRSD. Cela permettra de remplacer plus de 10 applications existantes. Nous avons besoin du soutien d’un analyste métier, expert en ServiceNow HRSD et plateforme ECPRO, pour mener des études ponctuelles, proposer des solutions, en collaboration avec plusieurs parties prenantes. The client will implement its employee portal and its HR services in ServiceNow ECPRO and HRSD. This will allow to phase out more than 10 existing applications. We need the support of a business analyst, knowledgeable in ServiceNow HRSD, ECPRO platform to lead ad hoc studies, propose solutions, in interaction with multiple stakeholders.

L’AI Coach agit comme facilitateur et conseiller pour accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle. Missions principales : Identifier et prioriser les cas d’usage IA. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre de solutions IA (Copilot, LLMs…). Former, sensibiliser et évangéliser autour de l’IA responsable. Garantir l’alignement avec les objectifs business et la gouvernance IA du groupe.

We have a new requirement for Generative Ai Engineers to work for a client of ours. This role has been deemed Inside IR35 and work will be completed remotely. Experience in the following required: * Implementing AI/ML pipelines for model training, validation, and deployment (using tools such as MLflow, Vertex AI, or Azure ML). * Manage model evaluation, drift monitoring, and continuous improvement processes. * Optimize inference performance and cost (e.g., model compression, quantization, API optimization). * Ensure compliance with AI ethics, security, and governance standards. * Prepare and curate training datasets (structured/unstructured text, images, code). * Apply data preprocessing, tokenization, and embedding generation techniques. * Work with vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS, Chroma) for semantic retrieval use cases. * Partner with business stakeholders to identify and shape AI use cases. * Contribute to the creation of a strategic AI adoption roadmap and reusable AI Workbench / platform components. * Support POCs, pilots, and full-scale implementations with agile delivery. * Document and present solution designs, technical findings, and results to leadership and clients. To be considered please submit an up-to-date CV. LA International is a HMG approved ICT Recruitment and Project Solutions Consultancy, operating globally from the largest single site in the UK as an IT Consultancy or as an Employment Business & Agency depending upon the precise nature of the work, for security cleared jobs or non-clearance vacancies, LA International welcome applications from all sections of the community and from people with diverse experience and backgrounds. Award Winning LA International, winner of the Recruiter Awards for Excellence, Best IT Recruitment Company, Best Public Sector Recruitment Company and overall Gold Award winner, has now secured the most prestigious business award that any business can receive, The Queens Award for Enterprise: International Trade, for the second consecutive period.

🎯 Contexte Dans le cadre du maintien opérationnel d’un périmètre applicatif interne utilisé par plusieurs milliers de collaborateurs, nous recherchons un Service Delivery Manager / Incident & Change Manager capable de piloter les processus ITIL, d’assurer la coordination avec les équipes techniques, et de garantir la qualité du service rendu. La mission s’inscrit dans un environnement complexe, fortement ITILisé, avec des enjeux forts de suivi des incidents majeurs , gestion des changements , résolution des problèmes récurrents , et amélioration continue . 📦 Livrables attendus Mise à jour complète des outils ITSM (ServiceNow, outils internes de gestion de crise) Documentation opérationnelle à jour Traçabilité et historiques des modifications Reporting régulier : KPI, SLA, backlog, plans d’actions Participations aux cérémonies Agile & comptes-rendus associés 🛠️ Missions principalesGestion des incidents & crises Piloter le processus de gestion des incidents, incidents majeurs et crises Assurer une résolution rapide et efficace Coordonner les escalades techniques & garantir le respect des SLA Gestion des changements Analyser et valider les demandes de changement Organiser et animer les CAB Superviser les mises en production et la qualité des releases Gestion des problèmes Identifier, analyser et suivre les problèmes majeurs / récurrents Piloter les plans d'actions pour éliminer les causes racines Contribuer à la réduction du backlog Reporting & pilotage Produire les KPI, SLA, états de backlog, suivis des incidents Assurer un reporting clair, structuré, régulier Amélioration continue Collaborer avec l’équipe Process & Tools Contribuer à la standardisation et à l’évolution des processus ITSM Participer aux réunions Agile pour fluidifier la coopération transverse 🧰 Compétences requisesTechniques & ITIL Très bonne connaissance des processus ITIL (certification appréciée) Maîtrise des outils ITSM : ServiceNow, outils internes équivalents Compétences en diagnostic d’incidents complexes Expérience en gestion opérationnelle, exploitation, coordination IT Connaissances IA (requis dans le cahier des charges) Compréhension des concepts : Machine Learning, Générative AI, RAG, LLM, agents, prompts, hallucinations Capacité à formuler des requêtes efficaces pour outils IA Connaissance des enjeux RGPD et éthiques liés à l’IA Langues Français courant (impératif) Anglais courant en contexte professionnel (impératif) Certification Safe obligatoire

Contexte : Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d’industrialisation. Missions : Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning). Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines, model registry, monitoring). Participation à la construction de solutions génératives ou prédictives (LLM, NLP, time series, recommendation…). Préparation, exploration et structuration de datasets à grande échelle. Déploiement, optimisation et suivi des modèles en production. Compétences recherchées : Très bonne maîtrise de Python , Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Expertise Vertex AI (training, notebooks, pipelines, endpoints). Connaissance des environnements GCP (BigQuery, Storage, Pub/Sub). Solides compétences en statistiques, math appliquée et optimisation. Expérience avec LangChain / LangGraph / LLM (souhaitée). Profil attendu : 3 à 8 ans d’expérience en Data Science ou ML Engineering. Capacité à vulgariser et à proposer des solutions adaptées au besoin métier. Forte autonomie et sens du delivery.

Vous êtes passionné(e) par l’innovation et les défis techniques ? Vous avez une solide expérience en Machine Learning et en industrialisation de modèles ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🔍 Vos missions : ✅ Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’IA performants ✅ Optimiser leur intégration dans nos systèmes ✅ Développer des solutions scalables en Python ✅ Assurer la mise en production et le déploiement ✅ Collaborer avec les équipes Data Science et développement En termes de compétences, sont notamment attendus une maîtrise de : Infrastructure cloud Produits Docker Python et des librairies Machine et Deep Learning (Pytorch, TensorFlow, Fastai, ...) FastAPI Grands Modèles de Langage (LLM) Expérience en création d'outils IA

Missions principales : Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités du plan de travail (workplan). Contribuer à la rédaction des spécifications techniques et à la documentation associée. Prendre part à la construction et à l’évolution d’une plateforme data intégrant la gouvernance, l’ingestion, la transformation, le stockage, l’exposition et l’analytique. Intervenir sur les aspects RUN et BUILD de la plateforme en soutien à l’équipe existante. Garantir la sécurité, la performance et la scalabilité des solutions déployées sur le Cloud AWS. Participer à la mise en place de solutions Gen AI au sein de l’écosystème Data/Cloud. Compétences techniques requises : Cloud AWS : maîtrise approfondie des services IAM, S3, DynamoDB, Lambda, API Gateway . Databricks et sa composante AI (Genie) . Développement Backend Python , avec une solide expérience en API / webservices / routes . Maîtrise d’un framework Python (idéalement AWS Powertools for Lambda , Flask ou FastAPI ). Infrastructure as Code : expertise en Terraform et bonne culture DevOps . Expérience dans la mise en œuvre de plateformes data (gouvernance, ingestion, transformation, stockage, exposition, analytics). Excellente capacité de communication écrite et orale en anglais . Compétences appréciées : Certifications AWS : Solutions Architect Associate , Data Engineer Associate et/ou Developer Associate . Connaissances en Power BI , services réseau , Collibra ou React . Sens de la collaboration, autonomie et approche orientée solution. Objectifs et livrables : Contribution à la définition et au développement des features du workplan. Livraison de composants applicatifs fiables et documentés . Participation active aux revues techniques et réunions d’équipe . Support dans la gestion opérationnelle (RUN) et l’ amélioration continue (BUILD) des solutions Cloud & Data.

Project Manager with Digital Banking Operations and Artificial Intelligence AI We are seeking a Project Manager with Digital Banking Operations and Artificial Intelligence (AI) Projects experience to join our Client a bank based in Central London. This is a full-time role located in London, with flexibility for some remote work. As an AI project manager, you be responsible for overseeing and managing the implementation of AI projects within our digital banking operations. You will collaborate with cross-functional teams to define project goals, develop project plans, allocate resources, track progress, and ensure timely and successful delivery of projects. Experience and Qualifications Previous experience in project management, preferably within the banking or financial services industry Strong understanding of digital banking operations and Artificial Intelligence AI technologies Proven track record of successfully delivering complex projects on time and within budget Excellent communication and interpersonal skills, with the ability to effectively collaborate with cross-functional teams Strong problem-solving and decision-making abilities Knowledge of agile project management methodologies Experience with data analysis and reporting Ability to adapt to changing priorities and work well under pressure Project management certification (e.g., PMP) is a plus Bachelor's degree in a relevant field Areas to Consider 1. Customer Service Enhancement Chatbots and Virtual Assistants : Deploy AI-driven chatbots to handle routine inquiries, provide 24/7 support, and reduce wait times. Sentiment Analysis : Use AI to analyze customer feedback and sentiment from various channels to improve services. 2. Fraud Detection and Prevention Real-Time Monitoring : Implement AI algorithms to detect and flag unusual transactions in real-time. Predictive Analytics : Use machine learning models to predict potential fraud based on historical data and behavioural patterns. 3. Loan Processing Automation Credit Scoring : AI can evaluate creditworthiness more accurately by analyzing a wider range of data points. Document Verification : Automate the verification of documents submitted for loan applications, speeding up the approval process. 4. Personalized Banking Services Customer Insights : Leverage AI to gain insights into customer behaviour and preferences, allowing for personalized product recommendations. Marketing Campaigns : Use AI to target customers with tailored marketing campaigns based on their transaction history and preferences. 5. Risk Management Risk Assessment : AI can analyze market trends and economic indicators to provide early warnings about potential risks. Compliance Monitoring : Automate compliance checks and monitoring to ensure adherence to regulations and reduce the risk of non-compliance penalties. 6. Operational Efficiency Process Automation : Use robotic process automation (RPA) to handle repetitive tasks such as data entry, account reconciliation, and report generation. Workflow Optimization : AI can optimize workflows by identifying bottlenecks and suggesting improvements. Implementation Strategy Assessment : Evaluate the current state of digital banking operations and identify areas where AI can add value. Pilot Projects : Start with pilot projects to test AI applications in a controlled environment. Scalability : Ensure that AI solutions are scalable and can handle increasing volumes of data and transactions. Employee Training : Train staff on AI tools and their applications to ensure seamless integration. Continuous Improvement : Regularly update AI models and algorithms based on new data and evolving business needs. Challenges and Considerations Data Quality : Ensure high-quality data for accurate AI predictions and analysis. Regulatory Compliance : Stay compliant with financial regulations while implementing AI solutions. Customer Trust : Maintain transparency in AI-driven decisions to build and maintain customer trust. Integration : Seamlessly integrate AI with existing banking systems and processes. The main emphasis of this position to is harness the data from a variety of data tables at the bank and collate a Data Lake from which to extract a variety of AI reports to increase the banks customer strategy. By strategically implementing AI in these areas, a Digital Banking Operations Manager can greatly improve the efficiency, security, and customer satisfaction in digital banking operations. The position will be hybrid 3 days a week in the office. The salary is negotiable depending on experience but probably in the range £80K - £120K plus benefits. Do send your CV to us in Word format along with your salary and notice period.

La mission s’inscrit dans le cadre du projet « Artificial Intelligence Engineering », au sein de la division GDAI du Groupe. Ce projet vise à accompagner les entités dans leur montée en compétence, en définissant et en appliquant les meilleures pratiques en matière d’ingénierie ML / LLM. Nous déployons un parcours de formation en ML/LLM Engineering à l’échelle mondiale du Groupe, et nous recherchons une personne pour soutenir cette initiative. Améliorer le référentiel de formation MLOps / ML Engineering utilisé à l’échelle mondiale au sein du groupe Faire évoluer le parcours vers des pipelines ML sur AWS et Databricks (actuellement sur Azure)

Architecte Data – Expert Azure L’Architecte Data interviendra en tant que référent transverse sur les études, les cadrages et la conception d’architectures data bâties autour de l’écosystème Azure (Azure Data Lake, ADF, Databricks, Synapse/Fabric, Purview…). Au-delà de l’expertise Azure, il jouera un rôle de conseil , capable de vulgariser les enjeux data et de présenter des solutions claires et impactantes auprès des directions métier et exécutives, dans une posture “cabinet de conseil”. Responsabilités principales : Réaliser des études d’architecture et de chiffrage (DAT, estimations, roadmaps) avec un focus fort sur Azure Data . Concevoir des architectures data modernes sur Azure : ingestion, stockage, modélisation, gouvernance, analytics/AI. Traduire les besoins métier en solutions Azure pragmatiques, sécurisées et alignées sur les standards de l’entreprise. Produire des livrables premium : présentations PowerPoint, supports de cadrage, pitchs d’arbitrage, dossiers de décision. Vulgariser les sujets Azure auprès d’interlocuteurs non techniques (métiers, directions). Conseiller, challenger et proposer des trajectoires data orientées Azure, en réalisant benchmarks et recommandations. Travailler en proximité avec les équipes Data Engineering, BI, IA, Cloud et les autres architectes. Profil recherché : Bac+5 (ingénieur ou équivalent). 5 à 10 ans d’expérience minimum en architecture data , avec une expertise Azure confirmée . Maîtrise des principaux services Azure Data : Data Lake, ADF, Databricks/Fabric, Synapse, Purview, ETL/ELT, sécurité, gouvernance. Excellent relationnel, capacité à adapter son discours selon les interlocuteurs (métiers, DSI, direction). Solide maîtrise de la structuration et mise en scène de l’information (slides, storytelling, cadrage). Expérience en conseil / ESN appréciée (présentation, posture, relation client). Équilibre stratégie / technique : parler d’architecture sans rentrer dans le code. Soft skills clés : Pédagogue, excellent vulgarisateur. Curieux, structuré, orienté impact. Parfaitement à l’aise dans les présentations. Posture de consultant : écoute, influence, crédibilité.

En tant que Data Scientist, vous intégrerez l’équipe projet IA d'un de nos client et participerez aux activités suivantes : Mettre en œuvre la numérisation et la structuration du portefeuille de traités (traités et polices). Développer des analyses de wording et des analyses de tendances à partir des données contractuelles. Créer des jumeaux numériques alignés avec le modèle de données établi. Mettre en place des contrôles qualité et validation pour assurer l’intégrité des données. Produire une documentation technique complète pour l’intégration des données dans les modèles analytiques. Travailler en mode agile, avec des livrables versionnés sous GitLab (gitflow / mlflow).

La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Expertise DATAIKU DSS avec certifications : • Core Designer • Advanced Designer • ML Practitioner • MLOps Practitioner • Developer • Generative AI Practitioner

Nous recherchons un expert cybersécurité fonctionnel spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité dédiée aux usages avancés de l’IA au sein d’un grand groupe international du secteur financier. 🎯 Vos responsabilités Cadrage & gouvernance sécurité IA / GenAI Participation aux comités projets IA Définition des exigences sécurité (prompt injection, poisoning, fuite de données, abus de privilèges…) Priorisation des projets IA à fort risque cyber Accompagnement des équipes tech & métiers Interaction directe avec architectes, data scientists, devs, product owners Contribution aux décisions d’architecture sur l’écosystème Microsoft : Azure AI, Cognitive Services, Azure ML, M365 / Copilot, Fabric, Power Platform Prise en compte des intégrations data (ex. plateformes cloud/data type Snowflake) Contribution aux documents & référentiels Dossiers de sécurité GenAI Analyses de risques LLM Blueprints & modèles d’architecture sécurité Exigences / spécifications sécurité (DAT, DAH, HLD/LLD, policies…) Playbooks & guidelines LLM / GenAI Reporting, KPIs, plans de remédiation