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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

Contexte : Notre client dans le secteur Public et du Logement, filiale d’un grand groupe avec 925 collaborateurs agit chaque jour pour faciliter l’accès au logement des jeunes actifs et salariés de la classe moyenne. Il a souhaite agir et innover et a pour ambition de développer l’offre de logements à prix maîtrisé en Ile-de-France. C'est un des leader du logement à prix maîtrisé en Ile-de-France. La mission : Dans le cadre d’un projet de refonte de notre SI Data, ils recherchent actuellement un profil expérimenté de type Senior Data Engineer ou Tech Lead Data afin de les accompagner sur la mise en place et l’évolution de leur nouvelle plateforme data. Le projet s’appuie notamment sur des technologies modernes telles que Snowflake et Dbt .

Au sein d’une direction dédiée à la couverture clients et à l’investissement, vous rejoignez une équipe en charge de la performance commerciale et de l’optimisation de la relation client . L’objectif est de maximiser la valeur des portefeuilles clients en combinant : analyse stratégique allocation des ressources accompagnement opérationnel des équipes commerciales Dans ce cadre, l’équipe Data & Innovation renforce ses capacités pour mettre la Data et l’Intelligence Artificielle au service du business .

Mission de Data Engineer senior spécialisé en IA/ML , visant à concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data à grande échelle. Le rôle consiste à améliorer les pipelines d’ingestion et de traitement (notamment distribués), assurer la performance et la scalabilité des systèmes, et contribuer activement à l’évolution de l’architecture data (orchestration, stockage, requêtage). Il implique également la mise en place de bonnes pratiques d’industrialisation (monitoring, CI/CD, MLOps), le support technique avancé en production, ainsi que l’accompagnement des équipes data et data science pour garantir une utilisation efficace et robuste des plateformes dans un environnement cloud et conteneurisé.

Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride : neocloud pour la recherche AWS (MLOps / prod) Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué) Assurer la reproductibilité des expériences Optimiser les ressources (GPU, compute) Créer des outils internes pour la recherche ML Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle Avoir déjà travaillé : soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech) soit dans un environnement de recherche / labo Parler Anglais

Contexte du poste Dans un environnement de transformation de la Supply Chain et d’optimisation des flux d’information, vous intervenez sur un projet stratégique de déploiement EDI auprès d’un large panel de fournisseurs. Vous contribuez directement à la fiabilité des données logistiques, à la fluidité des échanges et à la performance globale de la chaîne d’approvisionnement. Vos missions Pilotage du déploiement fournisseurs Construire et piloter le plan de déploiement (plusieurs dizaines de fournisseurs) Prioriser selon les enjeux business et techniques Suivre les étapes clés : onboarding, mapping, tests, mise en production Cadrer les projets IT en mode task force Structuration projet & gouvernance Définir un RACI clair Mettre en place la gouvernance projet et les rituels de pilotage Coordonner les interactions avec les partenaires EDI Expertise technico-fonctionnelle Comprendre et challenger les mappings EDI (DESADV) Maîtriser les schémas de données logistiques Analyser les logs EDI pour identifier les anomalies Garantir le respect des standards Coordination transverse & relation fournisseurs Interface entre IT, Approvisionnement, Achats et fournisseurs Accompagner les fournisseurs selon leur maturité technique Développer une relation orientée résultats Industrialisation & Run Définir des standards de déploiement Limiter les développements spécifiques Anticiper la phase Run pour réduire la charge opérationnelle Pilotage de la performance Suivre les KPI (taux de déploiement, conformité, anomalies, tests) Produire des reportings synthétiques Assurer le suivi de la performance fournisseurs Conduite du changement Structurer les processus et standards Former les parties prenantes Promouvoir une culture orientée solution

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

Le projet vise à accompagner le Pôle Produit Risques dans la gestion d'évolutions majeures de produits, notamment dans le cadre d'enjeux réglementaires importants pour 2026. Le Business Analyst sera intégré à une des squads pour travailler en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes IT. Les livrables attendus incluent : Animation d'ateliers de cadrage et rédaction des compte-rendus. Formalisation des besoins utilisateurs dans la backlog Produit (rédaction de récits, organisation d'ateliers d'affinage). Réalisation d'analyses des risques métier (ARM) en lien avec les métiers et les IT. Maintien à jour de la documentation produit métier et fonctionnelle. Support aux pôles utilisateurs pour les supports de conduite du changement. Définition, maintien et application des plans de tests produits. Profil Le profil recherché est celui d'un Business Analyste expérimenté avec une bonne communication et un fort esprit d'équipe, capable de travailler sur des projets importants et challengeant en termes de délais. Les compétences et expériences requises sont : Expérience de l'agilité. Expérience de projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d'objets métiers). Expérience de projets "réglementaires" sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...). Connaissances environnement DATA (ETL, langage SQL, AB Initio). Maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint). Maîtrise de JIRA Software. Les qualités personnelles attendues sont : Rigoureux, Organisé et pragmatique. Autonome, curieux, volontaire, disponible, et forte capacité d'adaptation. Esprit collectif. Bonne communication (Clarté et synthèse). La mission se déroule à Vannes et nécessite une présence sur site a minima 3 jours par semaine (lundi, mardi et jeudi).

Notre client final, leader mondial des services aux entreprises, cherche à monter une équipe internationale pour sa Data Factory, avec un premier recrutement basé à Milan en Italie. Le consultant devra parlé anglais et italien couramment. L'objectif est de travailler en équipe avec des consultants basés au United Kingdom, en Italie et à Paris. Nous cherchons un data engineer, expérimenté, ayant déjà mis les mains dans le cambouis, autonome et communiquant. Il s'agit d'une mission longue. Le consultant devra vivre sur Milan.

💥 Enjeux de la mission Intervention sur des plateformes data critiques , au cœur de l’infrastructure SI. Focalisation sur : performance haute disponibilité fiabilité des systèmes Positionnement à la croisée du run avancé, de l’optimisation et des projets techniques . 🎯 Périmètre d’intervention Gestion des incidents N3 en production critique Optimisation des bases MySQL (tuning, performance, haute disponibilité) Industrialisation des solutions techniques Gestion de l’obsolescence (upgrades, stabilisation) Suivi des KPIs de performance et disponibilité Contribution aux évolutions de l’infrastructure data 🛠️ Environnement technique attendu Maîtrise nécessaire ou forte montée en compétence attendue sur : MySQL → expertise (performance, réplication, HA) Linux → administration avancée Docker → conteneurisation ELK → supervision et analyse avancée Ansible / Puppet → automatisation Kafka → compréhension opérationnelle Airflow → orchestration CI/CD & Git → usage courant Expériences appréciées sur : Hadoop, Spark, Hive

Business Analyst Data / GenAI - Snowflake & AI Cortex (H/F) Mission freelance longue durée - Full Remote (rattachement Lyon) Le contexte Au sein d'une équipe Agile, vous intervenez sur un projet stratégique de transformation digitale de la chaîne de valeur Commerciale. L'enjeu : déployer une fonctionnalité "Talk to your data" permettant aux collaborateurs métiers d'interroger les données en langage naturel, grâce à un AI Agent (LLM) qui génère automatiquement des requêtes SQL fiables. Le produit est aujourd'hui utilisé par 35 utilisateurs, avec un objectif d'extension à 700+ utilisateurs d'ici fin 2026. Vous intervenez sur le backend et la couche sémantique, garants de la qualité, de la cohérence et de la pertinence des requêtes générées par l'IA. Stack & environnement * Snowflake (incluant Snowflake AI Cortex) * SQL avancé / modélisation de données * Concepts GenAI / LLM * Méthodologie Agile (Scrum) Vos missions Compréhension fonctionnelle & cohérence produit * Assurer l'alignement entre les besoins métiers et les capacités du data product * Garantir la cohérence fonctionnelle et la qualité globale de la plateforme Coordination & gestion des exigences * Collaborer avec les équipes sources pour clarifier les besoins et garantir la disponibilité des données * Travailler étroitement avec le Product Owner pour affiner et prioriser les fonctionnalités User Stories & Backlog * Participer à la rédaction des user stories et à la définition des fonctionnalités * Contribuer à la planification des releases et à la priorisation des features * Garantir que les user stories sont prêtes pour le développement et alignées avec la roadmap * Valider ou rejeter les livrables selon les critères d'acceptation Quality Assurance * Contribuer à la création et à l'exécution des cas de test * Valider les modèles de données et leur adéquation aux besoins analytiques * Participer aux contrôles de qualité des données et aux tests fonctionnels