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Dans le cadre de sa transformation SI, le client cherche un profil capable de valoriser les données , construire des modèles prédictifs , fiabiliser les pipelines data et produire des dashboards à forte valeur ajoutée. • Collecter, nettoyer et préparer les données issues de sources diverses • Concevoir et maintenir des architectures de données adaptées aux besoins analytiques • Collaborer avec les équipes techniques sur la structuration du modèle de données, la gouvernance et la qualité des référentiels. • Explorer les données pour identifier des patterns, tendances et corrélations • Valider et optimiser les modèles • Déployer les modèles dans des environnements de production • Restituer les résultats de manière claire aux parties prenantes • Collaborer étroitement avec les équipes métier, les développeurs. • Construire des modèles de machine learning adaptés aux besoins métier.

Contexte : La mission interviendra en appui d’une équipe projet pluridisciplinaire (métier conformité, gestion de projets, informatique, data science) en charge de mener à bien le développement interne d’une nouvelle solution informatique performante et innovante, intégrant notamment des fonctionnalités de machine Learning et d’intelligence artificielle en ligne avec les attentes du régulateur et les standards de place les plus performants. Prestations attendues : - Elaboration de nouveaux modèles de données adaptés à la Conformité, et notamment la révision de l’approche en matière de scoring, de segmentation de la clientèle, et des seuils de déclenchement des alertes sur opérations atypiques. - Réduction des alertes non pertinentes et l’optimisation des analyses et investigations - Sélection et la validation de variables pertinentes (features engineering) pour améliorer la performance des modèles de détection - Utilisation combinée de modèles de machine learning supervisés et non supervisés pour optimiser la détection des comportements suspects et réduire les faux positifs - Choix techniques et stratégiques adaptés aux enjeux et au contexte opérationnel du groupe BRED (typologie clients, offre produits et services, entités multiples…) - Accompagnement des différentes étapes des projets informatiques de la Conformité (études & cadrage, recette, suivi comités) dans le respect des échéances imposées - Contribution à la rédaction des livrables projets (expression de besoin métier, cahiers des charges, procédures) Expérience exigée dans la Lutte Contre le Blanchiment d'argent et le Financement du Terrorisme (LCB-FT)

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Prise en charge la réalisation des études et du développement des cas d’usage d’intelligence artificielle identifiés dans le cadre de plan stratégique mais aussi de besoins ad hoc remontés pour améliorer notamment l’efficacité opérationnelle. Dans ce cadre les missions et activités principales sont : • Identifier, tester et implémenter des approches permettant d’exploiter des technologies de machine learning et d’IA générative au service des processus risques • Explorer et exploiter les données internes • Faire évoluer les applicatifs IA existants (notamment applicatif de production GCP sur un cas d’usage de ciblage) • Echanger avec les équipes DSI et autres équipes de Data Scientists du Groupe • Assurer une veille technologique sur les évolutions des technologies d’IA générative

Mon Client recherche un Data Engineer expérimenté (min. 5 ans en Cloud Engineering GCP) pour intervenir sur un nouveau projet GCP natif dans le domaine Trade-Corporate Sales , à partir du 5 janvier 2026 pour une durée initiale d’un an. La mission, basée exclusivement sur site à Toulouse , vise à concevoir et construire la première itération de la solution cloud. L’expert interviendra sur la mise en place des composants et services GCP , le développement de pipelines de données (Cloud Storage, Dataform, BigQuery) ainsi que l’ intégration d’un moteur de machine learning conçu par les data scientists (probablement via Vertex AI). Il contribuera également à la création d’un tableau de restitution sous Power BI et à la coordination avec une équipe fullstack . Au-delà de la réalisation technique, la mission inclut un fort volet de transfert de compétences pour autonomiser l’équipe interne. Le profil attendu doit allier expertise technique GCP , capacité de conception et de documentation fonctionnelle , autonomie , engagement et aisance relationnelle en environnement collaboratif anglophone.

Véritable chef de projet, tu es le facilitateur de l’orchestration des sujets Data dans ton domaine métier. Tu apprécies comprendre les enjeux d’une direction métier et son environnement IT afin de proposer des solutions data adaptées et alignées avec la stratégie Data, en collaboration avec un Product Owner. Tu vas à la rencontre des utilisateurs pour comprendre, challenger et cadrer les besoins métier. Tu assumes la responsabilité d’un portefeuille de projets : rédaction, planification, pilotage et livraison. Tu pilotes et accompagnes une équipe data pluridisciplinaire : Data Analytics, Data Science, Data Engineering. Avec ton équipe, tu participes à la construction, l’évolution et l’amélioration continue des produits data, tout en contribuant à la consolidation de la plateforme data. Tu es garant de la cohérence technique et fonctionnelle de ton domaine, en collaboration avec l’ensemble de l’écosystème. Tu apportes ton soutien à ton équipe et à tous les acteurs (IT, métiers, data) de ton environnement de travail. Tu fais preuve de leadership et t’impliques sur des sujets transverses. Tu restes attentif aux enjeux de l’entreprise, à l’évolution du marché et aux avancées technologiques pour être force de proposition.

Contexte de la mission Une grande organisation publique du secteur numérique renforce sa Direction Data, rattachée à la Direction du Numérique. Cette direction a pour objectif de faire de la donnée un levier majeur de croissance et d’optimisation des usages numériques. Le pôle Data Intelligence, composé de 4 Data Scientists et 2 Data Analysts, recherche un Data Scientist senior afin de soutenir l’exploitation des données utilisateurs, la mise en place de modèles avancés et la structuration du socle analytique. Une expérience minimale de 8 ans en data science est requise. Prestations attendues Le consultant interviendra au sein de l’équipe Data Science pour : Analyse et structuration de données • Auditer les nouvelles données disponibles dans le datalake pour enrichir le socle analytique. • Explorer, analyser et comprendre les profils et comportements utilisateurs. • Réaliser des analyses avancées : profils de vidéonautes, comportements par canal, consommation de contenus, impact de la pression publicitaire. Développement de modèles de Data Science • Comprendre les besoins métier, proposer une approche adaptée et vulgariser les résultats. • Développer et industrialiser des modèles tels que : Prévision des audiences. Enrichissement du catalogue via IA générative. Analyse sémantique des commentaires utilisateurs. Prédiction d’inactivité, d’appétence, anti-churn. Segmentation utilisateurs. Contribution au produit Data • Participer à l'amélioration continue des outils et pipelines. • Travailler avec les équipes data, produit et métier dans un contexte agile. Expertises requises Techniques • Expériences concrètes en modèles IA : prévision, recommandation, scoring, analyse sémantique, détection d’anomalies. • Expérience significative sur des sujets d’IA générative (IAG). • Maîtrise impérative de Python et SQL . • Bonne connaissance d’un cloud, idéalement Google Cloud Platform . • Connaissance des données issues d’écosystèmes digitaux (Piano Analytics, Google Analytics…). • Connaissance d’un outil de dataviz. • Un plus : architectures API, Git/GitHub, méthodes agiles. Fonctionnelles • Capacité à comprendre un besoin métier, synthétiser et restituer clairement. • Capacité à gérer plusieurs projets simultanément. • Rigueur, autonomie, esprit d’équipe.

Un grand groupe français du secteur des médias et du numérique recherche un Chef de Projet Data Science senior pour coordonner les initiatives data entre équipes techniques et directions métiers, afin de maximiser l'exploitation de la donnée comme levier de croissance. Missions principales : Assurer la cohérence entre les pôles Data (Technique, Intelligence, Management, Gouvernance) Être le point d'entrée pour les directions métiers (Produit, Editorial, Marketing, Publicité) Recueillir et formaliser les besoins data Animer ateliers et instances projets Produire le reporting et suivre les avancées

Contexte Une grande direction numérique souhaite renforcer son équipe Data dans le cadre de projets transverses impliquant de multiples directions internes. L’objectif de la direction Data est de faire de la donnée un levier de croissance stratégique via trois axes majeurs : Maximiser la collecte dans le respect des réglementations. Développer la connaissance et l’expérience utilisateur. Fournir outils de pilotage et d’aide à la décision aux équipes internes. Dans ce cadre, la mission consiste à assurer la coordination Data transversale au sein de plusieurs pôles et avec l'ensemble des directions métiers consommatrices de données. Prestations attendues Coordination intra-Data Coordonner les projets transverses entre les pôles Data (Technique, Intelligence, Management, Gouvernance). Identifier les actions attendues par chaque équipe. Assurer le suivi d’avancement et remonter les alertes. Mettre en place et structurer la comitologie, la documentation et les rituels projet. Assurer la remontée d’informations au management. Coordination inter-Data avec les métiers Agir comme point d’entrée principal pour les directions métiers consommatrices de données (Produit, Editorial, Partenariats, Marketing, Publicité…). Qualifier et formaliser les besoins (collecte, tracking, dashboards, analyses, personnalisation…). Représenter la Data dans les instances de coordination des projets transverses. Organiser les ateliers de travail, réunions de suivi, réunions de restitution. Garantir la cohérence entre les équipes Data et les métiers sur l’ensemble des sujets. Assurer la communication sur les livrables Data afin de promouvoir les réalisations. Expertises requises Expérience minimale de 8 ans en gestion de projets Data. Compétences confirmées sur GCP, SQL et BigQuery. Expérience sur les principaux métiers Data : collecte, tracking, dashboarding, analyse, personnalisation, data science. Pratique avérée des données digitales, notamment via Piano Analytics. Capacité à piloter des projets transverses et à gérer plusieurs chantiers simultanément. Capacité à synthétiser des sujets complexes et à présenter des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité variés.

La prestation consistera à : - Exploiter le socle de data pour mettre en place le pilotage des actions, en construisant des dashboards (Power BI) pour le suivi des profils, le suivi de l’engagement, le suivi des segments RF, le suivi des objectifs - Analyser les profils et comportements des utilisateurs, en mettant en place les analyses des profils de vidéonautes, décortiquant les comportements selon les canaux d’acquisition, les contenus consommés, en analysant l’impact de la pression pub sur nos utilisateurs, … - Mettre en place la data science et l’IA au service de l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’amélioration de nos process internes - Prédiction des audiences - Enrichissement du catalogue via l’IAG - Prédiction de l’inactivité, des appétences, … - Segmentations - Expériences en analyses de connaissance clients / utilisateurs du type cycle de vie client, churn, recrutés… - Expériences en data science sur des sujets de type prévision, algo de reco, score d’appétence, anti churn… - Expériences sur des sujets d’ IA Générative - Maitrise SQL indispensable, solides connaissances en Python et/ou Spark - Expériences sur un environnement Google Cloud Platform / Big Query - Bonne connaissance des données et des outils dans un écosystème digital (de type Piano Analytics, Google Analytics..) - Capacité à synthétiser et à restituer des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent - Capacité à mener plusieurs sujets en même temps - Curiosité, dynamisme, enthousiasme, esprit d’équipe, rigueur et autonomie

L’équipe Data Science recherche une prestation de Data Science Analyse - Edito & Produit. Une expérience de 2 ans est requise pour cette prestation. Prestations attendues : Déroulement des analyses : - Être à l’écoute et comprendre les besoins métier, - Proposer des méthodes et des axes d’analyses pertinents pour y répondre, - Tirer des enseignements et faire des recommandations en se basant sur les résultats de l’analyse - Synthétiser les résultats, les mettre en forme (Excel, Power Point) et les restituer à l’oral aux équipes métier - Communiquer régulièrement sur les résultats des analyses réalisées à l’ensemble de la direction Analyses pour enrichir l’animation et la stratégie éditoriales : - Profiling utilisateurs : par catégories de contenus, programmes, par chaines, par device … - Analyses de parcours : programmes ou catégories recrutants, fidélisants - Segmentation des utilisateurs selon leurs préférences de contenus, les moments de consommation, … Analyses pour enrichir la stratégie produit : - Audit des données issues des nouvelles fonctionnalités - Analyse de l’usage des fonctionnalités, profiling - Analyse de l’impact de nouvelles fonctionnalités sur le comportement utilisateur : recrutement, engagement - Analyse des parcours des utilisateurs sur les différentes offres digitales : entrée sur la plateforme, accès aux contenus, … Dashboards : - Être référent sur les dashboards de connaissance utilisateurs - Garantir la maintenance et la bonne mise à jour des dashboards existants - Ajustement des existants (nouveaux indicateurs, modifications de calculs,…) - Être force de proposition sur les évolutions des dashboards existants - Créer de nouveaux Dashboards : prise de besoin avec le métier, identification des indicateurs pertinents, maquette de visualisation, définition de la structure de la donnée, création du dashboard Power BI - Communiquer sur les dashboards, accompagner les équipes métiers dans leur utilisation, mettre en place des démos, … Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Pour mener à bien la prestation, le prestataire devra maitriser les expertises suivantes : · Au moins 2 ans d’expérience sur des analyses de connaissance utilisateurs ou clients dans les secteurs de l’audiovisuel, du retail ou du ecommerce · Maîtrise avancée de SQL (au moins 2 ans d’expérience en SQL) · Maîtrise de Google Cloud Platform et maîtrise de Big Query · Connaissance de Power Bi · Connaissance des données issues de Piano Analytics · Connaissance de l’interface Piano Analytics · Connaissance de la mesure Mediametrie et des données Nielsen · Expérience dans le secteur audiovisuel sur des problématiques éditoriales · Expérience dans le secteur digital, ecommerce · Goût pour les contenus audiovisuels / vidéos · Capacité d’analyse, de synthétisation et de vulgarisation

l’Assistant(e) Externe / Datascience & AI Business jouera un rôle clé dans la conduite et le développement des projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage des besoins métier jusqu’à la mise en production des solutions. Votre mission consistera à allier compétences en gestion de projet et savoir-faire technique en datascience pour garantir la réussite des initiatives IA menées au sein de Personal Finance. Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel, en lien étroit avec les équipes Datascience, IT, et les directions métiers. Vos principales responsabilités incluront : • Piloter et coordonner les projets IA / Data : cadrage, suivi des livrables, reporting et animation des points d’avancement. • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage data exploitables. • Contribuer aux travaux de data science : préparation et analyse de données, validation et suivi de modèles (ML, NLP, IA générative). • Produire des livrables de synthèse (dashboards, rapports, présentations) à destination des équipes métiers et du management. • Assurer la communication transverse entre les équipes techniques et métiers, et participer à la documentation et la capitalisation des bonnes pratiques.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist" pour un client dans le secteur bancaire Description 🏢 Le Contexte Pour le compte d’un grand groupe bancaire français , nous recherchons un expert en Data Science pour rejoindre une équipe pluridisciplinaire (Conformité, IT, Gestion de projet) en pleine transformation. Le groupe lance une refonte majeure de son dispositif de surveillance LCB-FT (Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme). L’objectif est de passer d’une approche traditionnelle (moteur de règles) à une solution interne innovante intégrant le Machine Learning et l'IA . 🎯 Votre Mission Au cœur de la Direction de la Conformité, votre rôle principal est de réduire significativement le taux de faux positifs et d'améliorer la capacité de détection de nouveaux schémas de fraude, tout en garantissant une explicabilité totale vis-à-vis du régulateur. Vos responsabilités principales : Modélisation & Data Science : Élaborer de nouveaux modèles de scoring et de segmentation de la clientèle. Combiner des approches supervisées et non supervisées pour détecter les comportements suspects (patterns connus et atypiques). Réaliser le Feature Engineering : sélection et validation des variables pertinentes (historique bancaire, KYC, transactions). Optimisation & Performance : Réviser les seuils de déclenchement des alertes pour optimiser le travail des analystes. Assurer la performance des modèles aussi bien en traitement Batch qu'en Temps Réel. Gouvernance & Explicabilité (Critique) : Garantir que chaque modèle produit est "auditable" et explicable (transparence des décisions, justification des variables) pour répondre aux exigences réglementaires strictes. Gestion de Projet & Accompagnement : Accompagner les phases de cadrage, recette et industrialisation. Rédiger les livrables (cahiers des charges, expressions de besoins, documentation technique). 🛠 Environnement Technique Stack principale : Python, Dataiku. Données : Historique opérations, KYC, relations clients, volumétrie bancaire standard.

Context Dans le cadre d’un programme de transformation data au sein de la R&D, notre client souhaite être accompagné dans la définition de sa stratégie data avec un focus fort sur la modélisation. La mission vise à établir un état des lieux précis, à définir une vision cible réaliste et ambitieuse, puis à construire une roadmap priorisée sur les 12 à 24 prochains mois. Mission 1. Diagnostic & analyse * Réaliser un état des lieux rapide et structuré des usages actuels de la donnée et des pratiques de modélisation au sein de la R&D. * Identifier les forces, faiblesses, opportunités et irritants dans les processus, outils et interactions. 2. Vision & stratégie * Définir une vision cible data claire couvrant : * La gestion et l’exploitation de la donnée, * Les pratiques de modélisation et de data science, * Les besoins associés : compétences, organisation, méthodes, technologies. * Proposer un cadre stratégique cohérent avec les ambitions R&D du groupe. 3. Roadmap Data * Construire une roadmap data 12–24 mois comportant : * Les initiatives prioritaires, * Les projets structurants liés à la modélisation et à la donnée, * Les quick-wins permettant un impact rapide, * Les critères de priorisation et de pilotage. 4. Animation & restitution * Animer des ateliers avec les équipes R&D (scientifiques, data, IT). * Faciliter la convergence vers une vision commune. * Produire des recommandations concrètes, opérationnelles et priorisées. * Restituer les livrables à la direction R&D et/ou Data.

Data Science/AnalyseContexte La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction du Numérique a en effet de forts enjeux de développement des usages numériques de contenus propres ou issus des chaînes d'une grande organisation audiovisuelle. La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils d'aide à la décision et des outils de pilotage. Description du poste L'équipe Data Science recherche une prestation de Data Science Analyse - Edito & Produit. Une expérience de 2 ans est requise pour cette prestation. Déroulement des analyses Être à l'écoute et comprendre les besoins métier Proposer des méthodes et des axes d'analyses pertinents pour y répondre Tirer des enseignements et faire des recommandations en se basant sur les résultats de l'analyse Synthétiser les résultats, les mettre en forme (Excel, Power Point) et les restituer à l'oral aux équipes métier Communiquer régulièrement sur les résultats des analyses réalisées à l'ensemble de la direction Analyses pour enrichir l'animation et la stratégie éditoriales Profiling utilisateurs : par catégories de contenus, programmes, par chaînes, par device… Analyses de parcours : programmes ou catégories recrutants, fidélisants Segmentation des utilisateurs selon leurs préférences de contenus, les moments de consommation… Analyses pour enrichir la stratégie produit Audit des données issues des nouvelles fonctionnalités Analyse de l'usage des fonctionnalités, profiling Analyse de l'impact de nouvelles fonctionnalités sur le comportement utilisateur : recrutement, engagement Analyse des parcours des utilisateurs sur les différentes offres digitales : entrée sur la plateforme, accès aux contenus… Dashboards Être référent sur les dashboards de connaissance utilisateurs Garantir la maintenance et la bonne mise à jour des dashboards existants Ajustement des existants (nouveaux indicateurs, modifications de calculs…) Être force de proposition sur les évolutions des dashboards existants Créer de nouveaux Dashboards : prise de besoin avec le métier, identification des indicateurs pertinents, maquette de visualisation, définition de la structure de la donnée, création du dashboard Power BI Communiquer sur les dashboards, accompagner les équipes métiers dans leur utilisation, mettre en place des démos…

Pour une mission longue sur Bruxelles (3 jours site ) , nous recherchons un data scientist expérimenté (minimum 3 ans d’expérience) ayant OBLIGATOIREMENT une expérience dans le secteur bancaire. · Poste en CDI (idéalement pour une relocalisation en Belgique), ouvert aux Freelances, · Anglais obligatoire · Salaire ou tarif à discuter En tant que Data Scientist, vous devez maîtriser différents aspects du Machine Learning. Ce poste offre l’opportunité d’appliquer et de renforcer tes compétences dans plusieurs domaines : • Relever divers défis métiers en créant des applications d’IA (assistant virtuel, etc.) destinées à améliorer l’expérience client, fournir de meilleurs outils aux collaborateurs, et automatiser ou optimiser les processus internes. • Utiliser un large éventail de méthodologies analytiques (IA générative et IA prédictive), incluant les techniques et approches de GenAI : Prompt Engineering, RAG, fine-tuning, speech-to-text, applications agentiques, génération et interprétation d’images, NLP, ainsi que les méthodes statistiques et de machine learning classiques. Bien que vous ne soyez pas expert dans tous ces domaines, vous devez posséder une solide expertise dans les technologies clés et la capacité d’apprendre rapidement de nouvelles approches selon les besoins. • Disposer d’une grande expérience en programmation Python et contribuer au déploiement d’applications d’IA en production en utilisant une pile technologique complète. • Présenter directement les résultats de tes travaux au top management. • Accéder à l’un des volumes de données les plus riches et variés du marché et y appliquer tes compétences. • Évoluer dans un environnement qui valorise l’innovation, les processus agiles et efficaces, la communication directe, et un esprit d’équipe fort. • Travailler au sein d’une équipe agile et collaborative, composée de collègues prêts à partager leurs expériences et à coopérer au quotidien.