Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée Data Scientist – Prévision & Optimisation H/F . Le consultant interviendra en tant que contributeur individuel senior pour concevoir et développer des modèles avancés de prévision et d’optimisation. Le rôle couvre des problématiques complexes liées à la prévision de la demande, à l’optimisation des ressources et à la simulation opérationnelle. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec des data engineers et équipes IA afin de transformer des problématiques métiers en solutions analytiques robustes, scalables et orientées décision. Le consultant interviendra principalement sur l’amélioration de modèles existants de machine learning et sur la couche d’optimisation associée, avec un fort enjeu autour de l’allocation optimale des ressources opérationnelles (planning, workforce, capacité). Le rôle requiert un profil très opérationnel (hands-on), capable de manipuler du code Python avancé, d’intervenir sur des modèles ML existants et surtout de développer et améliorer des modèles d’optimisation (notamment via Gurobi). Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes et le partenaire externe, avec un objectif clair d’appropriation et d’internalisation des compétences à horizon 12 mois. Objectif et livrable: Développement de modèles de prévision avancés (séries temporelles, probabilistes, hiérarchiques) Conception et implémentation de modèles d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Développement de frameworks de simulation pour la prise de décision opérationnelle Résolution de problématiques métiers complexes et ambiguës via des approches data science Construction de modèles de machine learning prêts pour la production Collaboration avec les équipes engineering pour le déploiement et le monitoring Garantie de la robustesse, explicabilité et performance des modèles Traduction des besoins métiers en solutions analytiques concrètes Collaboration avec équipes opérationnelles et produit pour délivrer des résultats mesurables Communication des insights aux parties prenantes techniques et non techniques Compétences attendues: Expertise en séries temporelles (forecasting avancé, probabiliste, hiérarchique) Maîtrise des techniques d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Solides compétences en Python (NumPy, Pandas, PyTorch, OR-Tools, SimPy, Gurobi) Expérience en modélisation statistique et analyse exploratoire de données (EDA) Déploiement de modèles en production (MLOps, monitoring) Maîtrise SQL et manipulation de données volumineuses Expérience: 6+ ans en Data Science / IA appliquée Télétravail (modalité, fréquence, contraintes): Hybride, 2 à 3 jours/semaine à distance selon localisation et contraintes projet

Manager Reporting Réglementaire & Qualité des DonnéesContexte Dans le cadre d’un remplacement temporaire, nous recherchons un consultant confirmé pour assurer le pilotage d’une équipe en charge du contrôle de la qualité des données des reportings réglementaires au sein d’un environnement Banque de Financement / Capital Markets. L’équipe intervient sur les reportings réglementaires transactionnels liés aux opérations de marchés et contribue à garantir la conformité réglementaire ainsi que l’amélioration continue des contrôles qualité des données. Les reportings couverts incluent notamment : EMIR SFTR MIFID II MMSR TRACE GTR La mission s’inscrit dans un environnement international avec des interactions régulières entre les équipes métiers, IT, Compliance et Operations, réparties entre Paris et Mumbai. Missions Le consultant aura pour responsabilités : Assurer le pilotage opérationnel de l’équipe en charge des contrôles qualité des données réglementaires Déployer la roadmap des contrôles qualité des données en lien avec les exigences réglementaires Garantir la conformité et le respect des échéances réglementaires Suivre les anomalies et piloter les plans de remédiation Coordonner les échanges entre les équipes IT, métiers, Operations et Compliance Participer à la gestion des demandes des régulateurs Assurer le suivi des risques, KPI et reportings de gouvernance Produire les reportings d’avancement hebdomadaires et mensuels Accompagner la montée en charge et l’organisation d’une équipe en environnement international Participer aux comités de gouvernance et aux instances de pilotage Réaliser la documentation et la passation en fin de mission

Nous recherchons un Data Scientist BI / Data Engineer BI Senior pour intervenir auprès de notre client basé à Nantes, dans le cadre de projets data complexes. Vous intégrerez un environnement data exigeant, en collaboration avec les équipes Data Analytics, Data Infrastructure, les métiers et les équipes techniques fournisseurs de données. Vos principales missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et traduire les besoins en solutions data exploitables. Recueillir, traiter, modéliser et valoriser des données complexes. Développer et optimiser des traitements en Python / PySpark. Concevoir, créer et optimiser des tables, vues et modèles SQL. Produire des rapports et développements Power BI / DAX. Participer à l’industrialisation des traitements, flux, collectes et restitutions de données. Contribuer à la supervision, à l’optimisation et à la migration de la plateforme data. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts, Ops et fournisseurs de données. Documenter l’ensemble des traitements, modèles, lineages et rapports dans les outils dédiés. Participer à la formalisation des bonnes pratiques data et assurer le transfert de compétences. Les livrables attendus incluent notamment des rapports Power BI, développements DAX, scripts Python, spécifications techniques détaillées, optimisations de traitements data, documentation des modèles SQL et des flux, ainsi que la définition des besoins techniques liés aux sujets de migration de plateforme.

Dans le cadre du développement de nos activités Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur Data / IA afin de participer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions data innovantes. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de traitement de données Participer à la conception et à l’industrialisation des solutions Data & IA Concevoir et optimiser les flux d’ingestion, transformation et exploitation des données Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques sur les projets IA Développer et déployer des modèles de Machine Learning et d’IA générative Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, monitoring et automatisation Participer à l’amélioration continue des plateformes Data Industrialiser les traitements et automatiser les workflows Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité des traitements de données Contribuer à la documentation et au partage des bonnes pratiques Participer aux phases de tests, validation et mise en production Environnement technique Plateformes Data Cloud Pipelines ETL / ELT Outils d’orchestration & automatisation Environnements IA & Machine Learning Architecture Data moderne & scalable Méthodologies Agile & DevOps

Dans le cadre du renforcement de la DSI de notre client, acteur majeur de la transformation digitale nous recherchons un(e) Product Owner / Architecte Réseau et Sécurité F/H . Vous interviendrez au sein de la Fabrique Digitale (FAB), en charge des études, de la réalisation et du maintien en condition opérationnelle des infrastructures et applications SI. Le poste combine une double casquette Architecture technique (60%) et Product Owner (40%) , dans un environnement critique et en forte évolution. Missions – Architecte Technique (60%) Porter les projets d’évolution des infrastructures réseau et sécurité Concevoir les architectures techniques et rédiger les dossiers HLD / LLD Piloter la mise en œuvre des solutions réseau et sécurité Assurer le support d’expertise sur les environnements de production Réaliser des PoC et études d’analyse technico-économique Assurer une veille technologique et proposer des évolutions adaptées Missions – Product Owner (40%) Définir la vision produit des services réseau et sécurité (DC, Internet Gateway…) Construire et maintenir la roadmap produit Piloter et prioriser le backlog en fonction de la valeur métier Recueillir et traduire les besoins métiers et techniques Assurer l’interface entre équipes techniques, métiers et cybersécurité Compétences attendues Réseaux & Sécurité : Check Point, Fortinet, Palo Alto Micro-segmentation : VMware NSX, Nutanix Flow Cloud & automatisation : Ansible, Terraform, Infrastructure as Code Sécurité des flux web : Zscaler, F5 WAF, Ubika Réseaux : Cisco, Nexus, Fabric VXLAN Protocoles de sécurité : IPSEC Environnements datacenter et infrastructures complexes

Analyser et résoudre les incidents niveaux 2, en escalade des équipes RUN, escalader les incidents vers le niveau 3 ou l’éditeur si nécessaire,* Répondez aux demandes de changements via des configurations sur nos équipements Réseaux en responsabilité* Contribuer aux projets techniques transverses* Suivre la capacité des ressources* Développer notre stack d’automatisation* Participer à la réalisation de documentations, enrichissement du fond documentaire existant,* Maîtriser la communication écrite et orale dans le cadre d’échanges transverses, voire externes* Respecter les process existants (ITIL).* Date de démarrage : Asap Localisation : Le mans ou Saran Rythme : 2 jours de télétravail Mission longue visibilité Mission en freelance

Au sein de l'équipe Data du client, vous serez le/la référent(e) technique sur l'ensemble du cycle de vie des projets data : Analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights stratégiques Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning Appliquer des méthodes statistiques avancées d'analyse de survie et de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Déployer les modèles en production via GitLab (CI/CD) Visualiser et restituer les résultats auprès des équipes métiers Collaborer avec les équipes techniques et non-techniques pour garantir l'impact opérationnel des solutions

Nous recherchons un Expert Data Management senior pour intervenir dans le cadre d’un audit d’une plateforme de trading ultra low latency et high availability pour un acteur majeur du secteur bancaire. La mission consiste à piloter le Data Management Assessment sur une plateforme critique, en analysant les flux de données existants, les architectures de stockage, de réplication, de backup, d’archivage et de reprise d’activité. L’objectif est d’identifier les impacts potentiels des choix d’architecture data sur la latence de trading , la performance CPU, le couplage applicatif, la cohérence des données de marché et la résilience opérationnelle. Le consultant devra être capable de comprendre des environnements existants complexes, d’analyser les flux applicatifs et data, puis de formuler des recommandations concrètes pour améliorer la performance, la robustesse, la résilience et la maîtrise des risques opérationnels. Missions principales Piloter le Data Management Assessment dans le cadre d’un audit de plateforme de trading. Collecter, analyser et structurer les informations liées à l’architecture data existante. Étudier les flux de données, les dépendances applicatives et les mécanismes de couplage trading. Évaluer l’impact des choix de réplication, backup, archivage et DR sur la latence. Identifier les risques liés à la performance CPU, à la latence, à la cohérence des données et à la résilience. Proposer des recommandations d’optimisation sur les architectures data et les flux existants. Automatiser certaines analyses ou reporting via Python, SQL ou outils data. Contribuer à la formalisation des constats, findings et livrables d’audit. Apporter une vision sur l’usage potentiel de l’IA pour l’analyse, l’automatisation ou la détection d’anomalies.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer / Data Scientist / Data Developer pour travailler au sein d'une grande entreprise ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si tu parles anglais à un niveau professionnel et tu as de l'expérience en : Data Visualization ( Power BI ), Transformation de données ( SQL, Python ) Pratique de la data dans un environnement Cloud Développement BackEnd ( Python / FastAPI, API Rest, MongoDB ou équivalent ) Développement FrontEnd Responsabilités Clés Vous maintenez et faites évoluer notre outil de forecast de la demande: Intégration des changements structuels de l’entreprise et de la data, fiabilisation et explicabilité de la donnée, stabilisation du forecast, etc. Vous maintenez et faites évoluer notre outil de simulation de configuration d’entrepôt : Fiabilisation de la donnée, amélioration de la simulation, prise en compte de spécificité client, etc. Démarrage : rapide. Durée : 7 mois (+ possible extension en 2027). Rémunération : 500 EUR en freelance ou portage / 57 000 EUR en CDI max. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂

Je cherche un Datas cientist pour un projet d’analyse prédictive de pannes sur des équipements Mission sur Le Plessis Robinsson. Compétences impératives demandées : Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d’autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.

Dans le cadre de nouveaux projets industriels à fort enjeu, une grande entreprise du secteur industriel et défense recherche un Data Scientist expert afin d’exploiter des données issues de capteurs et systèmes industriels (HUMS et données de pannes). La mission vise à développer des modèles de maintenance prédictive et à réaliser des analyses avancées de fiabilité et de durée de vie des systèmes. Missions principales Collecter, nettoyer et structurer des données industrielles complexes (HUMS, pannes, capteurs) Explorer et analyser les données afin d’identifier des corrélations entre usage et défaillances Développer des modèles de maintenance prédictive Réaliser des analyses statistiques avancées et de survivance Mettre en œuvre des modèles de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Interpréter les résultats et produire des recommandations exploitables Documenter les modèles, processus et résultats Restituer les analyses sous forme de livrables clairs et exploitables Livrables attendus État des lieux et structuration des données industrielles Analyse des corrélations entre usage et pannes Étude de survivance des systèmes Documentation des modèles et méthodologies utilisées Synthèse des résultats pour les équipes métiers Informations clés Localisation : Versailles-Satory (Île-de-France) Démarrage : mi-juin 2026 Durée : prestation forfaitaire avec suivi par lots Temps plein Forte présence sur site dans un environnement sécurisé

Contexte Cogniwave Dynamics, startup spécialisée en intelligence artificielle (plateforme AI/HR Tech ), prépare sa seconde levée de fonds seed auprès d'investisseurs . Pour accompagner cette phase, nous recherchons un(e) stagiaire bilingue français/anglais pour structurer et exécuter la campagne d'approche de nouveaux investisseurs Durée 2 mois non rémumérés dans un premier temps, puis renouvelable suivant résultats Mission Soutenir les fondateurs dans l'identification, la qualification et la prise de contact d'investisseurs cibles — Venture Capital , business angels , family offices , corporate VCs — sur les marchés Benelux, France, UK et US. Mission de terrain, exposante et formatrice, au contact direct de la stratégie de financement de l'entreprise. Responsabilités Construire et maintenir des listes ciblées d'investisseurs (par stage , vertical HR Tech / IA, géographie, taille de ticket) Rechercher les thèses d'investissement, les associés concernés et les sociétés du portefeuille pour personnaliser chaque approche Rédiger et envoyer les premiers messages d'approche en français et en anglais (email, LinkedIn) Assurer le suivi : relances, prise de rendez-vous, gestion du pipeline Ameliorer les supports de premier contact : one-pager , teaser , courte présentation Produire un reporting hebdomadaire d'avancement (volume d'approches, taux de réponse, rendez-vous obtenus) Assister aux échanges avec investisseurs et contribuer à la préparation des pitchs Effectuer une veille sur les levées et tendances du secteur (HR Tech, IA générative, souveraineté EU)

Objectifs et livrables Key Responsibilities Platform Build and Delivery (Core Responsibility) Responsibilities Design and implement the Self-Service Data platform architecture Define platform capabilities (data products, pipelines, governance, observability, self-service access) Define and enforce technical standards and architecture patterns Ensure scalability, performance, and security Make hands-on technical decisions and solution validation Expected Deliverables Architecture decision records (ADR) Reference architecture patterns and reusable templates Platform capability roadmap Platform technical standards Cloud Architecture and Infrastructure Responsibilities Drive the Design and operate cloud and hybrid architecture with the Group Data Architect Coordindate with the Group Data Delivery Team the implementation on Amazon Web Services and Microsoft Azure Lead the Integration of on-premise systems Lead the Implemention of automation and infrastructure as code Ensure security and compliance requirements Expected Deliverables Cloud architecture blueprint (with the help of the Group Data Architect) Security and access management framework Delivery and Execution Management Responsibilities Own platform delivery lifecycle Define backlog and prioritization process Manage releases and production deployment Track performance and reliability Manage risks and technical issues Expected Deliverables Platform roadmap (short / mid / long term) Product backlog and prioritization framework Release plan and version management process Delivery tracking dashboards Platform SLA / reliability metrics Deployment and Domain Adoption Responsibilities Deploy platform across business domains Enable domain teams to build data products Deploy Data Mesh operating model Support onboarding and adoption Resolve operational adoption challenges Expected Deliverables Domain onboarding framework and process Data product lifecycle guidelines Domain enablement playbooks Adoption and usage metrics Training materials and onboarding documentation Product Management (Usage-Driven) & Continuous improvement Responsibilities Capture user needs and platform requirements Define product vision and roadmap Measure usage and value delivery Improve developer and user experience Expected Deliverables Product vision and value proposition Platform KPIs and adoption metrics User feedback loops and improvement backlog Platform enhancement roadmap Documentation, Standardization & Governance Responsibilities Document platform capabilities and processes Ensure compliance with group Federated Computational Data Governance Expected Deliverables Platform documentation repository Technical standards and implementation guidelines Governance and compliance framework Best practice playbooks Operational Communication and Executive Reporting Responsibilities Communicate platform progress and impact Provide executive-level reporting Manage stakeholder alignment Expected Deliverables Executive Project Dashboard Platform performance dashboards Steering committee presentations Decisions, Risks and issues tracking Internal Promotion and Evangelization Responsibilities Promote platform value across the organization Support internal adoption initiatives Build platform community Expected Deliverables Internal platform communication materials Adoption strategy and rollout plan Platform demos and use case portfolio Required Experience Minimum 15 years of experience in data platform, data engineering, or architecture Proven experience building and delivering production-grade data platforms Strong experience in hands-on technical delivery and implementation Experience in platform engineering or advanced data engineering Experience in large-scale enterprise or multi-entity environments Practical experience with Data Mesh mandatory. Technical Skills Architecture & Engineering Distributed data architecture Distributed systems design Infrastructure as code DevOps / DataOps / CI/CD practices Performance and scalability engineering Cloud & Infrastructure Advanced expertise in AWS and Azure Hybrid and on-premise architectures Cloud security and governance Data Platform Data products and data lifecycle management Data pipelines and orchestration Metadata and catalog management Data governance frameworks Data observability Product & Delivery Product mindset applied to technical platforms Roadmap and backlog management Agile delivery methodologies Value-driven development Critical Soft Skills Strong technical and operational leadership Execution and delivery mindset Ability to operate hands-on in complex environments Excellent cross-functional communication Strong ownership and accountability Problem-solving and pragmatic decision-making Ability to influence without direct authority Strategic thinking with operational focus Stakeholder management at executive and operational levels Fluent English (mandatory — written and spoken) Success Metrics Platform successfully delivered and operational in production Adoption across business domain Number and quality of deployed data products Platform reliability and performance User satisfaction and platform usage Reduced time-to-market for data use cases

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer orienté QA / Data Quality pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine bancaire. 💻☁️ 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform Cloud, notre client souhaite accélérer la mise en place de standards de qualité, de fiabilité et d’observabilité autour de ses traitements Data. Vous intégrerez une feature team dédiée à la conception, au développement et à la fiabilisation des pipelines de données au sein d’un environnement moderne basé sur Databricks et AWS. L’objectif : garantir des données fiables, cohérentes et exploitables pour les usages métiers, analytics et IA, tout en intégrant les bonnes pratiques QA directement dans les pipelines Data. Vous évoluerez dans un environnement Agile, international et fortement orienté qualité et amélioration continue. Vos missions : ✅ Data Quality & QA Définir et mettre en œuvre des règles de qualité de données : • complétude • cohérence • unicité • exactitude Mettre en place des frameworks de validation et de contrôle qualité des données Concevoir et intégrer des tests automatisés dans les pipelines ETL / ELT : • tests unitaires • tests d’intégration • tests de non-régression Garantir la conformité des transformations de données avec les règles métiers et les besoins fonctionnels 🚀 Engineering & Data Pipeline Concevoir et faire évoluer des pipelines Data intégrant des mécanismes de contrôle qualité Participer au traitement et à la validation des données à grande échelle avec Spark et Databricks Analyser et corriger les anomalies de qualité de données en production Contribuer à la fiabilisation et à l’industrialisation des traitements Data ☁️ Observabilité & Cloud Mettre en place des solutions d’observabilité et de monitoring : • alerting • détection d’anomalies • détection de dérive des données Participer à la supervision des pipelines et à la gestion des incidents Contribuer à l’intégration des bonnes pratiques QA dans les pipelines CI/CD 🤝 Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec : • les Data Engineers • les Data Analysts • les équipes métiers • les Product Teams Participer à la définition des data contracts et des critères d’acceptance Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques Data Quality

Dans le cadre d'un projet chez l'un de nos clients grands compte, nous sommes à la recherche d'un Tech Lead Data Scientist. Au sein de l'équipe Data qui développe des solutions analytiques et d'intelligence artificielle dédiées aux enjeux de la chaîne d'approvisionnement, vous intégrerez une squad composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers et ML Engineers, en collaboration étroite avec des interlocuteurs métier et produit à travers le monde. Vous aurez pour missions Leadership technique & stratégie Définir et piloter la roadmap technique de la prévision de la demande Être le référent technique du Product Manager : traduire les besoins métier en spécifications techniques, arbitrer la faisabilité du backlog Assurer une veille active sur les technologies émergentes en forecasting et machine learning Coordination d'équipe & montée en compétences Animer et coordonner au quotidien une équipe de plus de 5 experts data Conduire les revues de code et de modèles, définir les standards de qualité ML (reproducibilité, documentation, MLOps) Accompagner la montée en compétences des profils juniors et favoriser une culture d'excellence technique Modélisation avancée & industrialisation Concevoir et déployer des modèles statistiques et ML avancés intégrant des signaux internes (prix, assortiment) et externes (météo, données calendaires, tendances marché) Superviser le cycle de vie complet des solutions : de la R&D au déploiement CI/CD en environnement de production Restituer les insights data de façon claire et actionnable auprès des directions Supply Chain et métier. Stack technique Vous évoluerez dans un environnement cloud & data moderne, articulé autour de Python, de frameworks ML reconnus (dont du deep learning), d'outils d'orchestration et de tracking de modèles, ainsi que de pipelines CI/CD et de plateformes cloud hyperscalers.