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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

🚀 Contexte & Enjeux Dans le cadre de la refonte d’une plateforme critique de gestion des prix quotidiens (Daily Prices), nous recherchons un Lead Developer Python pour concevoir et piloter une nouvelle génération d’outils de pricing. Le système actuel couvre un large spectre d’instruments (actions, futures, obligations, IRS…) mais souffre aujourd’hui de limites structurelles : complexité croissante liée à la diversité des produits et sources manque de visibilité sur le cycle de vie des données difficultés opérationnelles pour les équipes support et data problèmes de performance et de scalabilité Votre mission : reconstruire un socle robuste, transparent et scalable permettant de restaurer la confiance des utilisateurs et fluidifier les opérations. 🧩 Vos responsabilités En tant que Lead Developer, vous serez au cœur de la transformation : Architecture & conception Définir l’architecture cible de la plateforme Concevoir une API Python robuste et scalable Mettre en place une abstraction des systèmes legacy (notamment Oracle) Développement backend Développer une API exposant : le statut des prix les événements de traitement les opérations bulk (validation, rejet, retraitement) Garantir la qualité, la performance et la sécurité Pilotage technique Encadrer les développements (best practices, code review) Collaborer avec les équipes data engineering et support Participer aux choix technologiques structurants Vision produit Améliorer la visibilité et la traçabilité des données Réduire les temps d’investigation et les erreurs opérationnelles Contribuer à une expérience utilisateur fluide

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).

Votre Mission : En tant que PO Data, vous piloterez des projets de transformation sur des produits Data et IA dans des contextes Marketing, CRM, KYC. Vous jouerez un rôle clé dans le cadrage, la structuration et le pilotage de travaux stratégiques, en coordination avec de multiples acteurs internes et externes. Concrètement vous allez : Intégrer un dispositif existant et piloter les nouveaux projets DATA/IA sur l’ensemble des phases : cadrage, Expression des Objectifs, MVP et démarrage des développements. Recueillir, challenger, analyser et prioriser les besoins data des métiers Concevoir les expressions de besoins afférentes Définir la vision data de son périmètre et en construire la roadmap Prioriser les évolutions data en fonction de la valeur pour les métiers et/ou les clients Collaborer avec l’équipe de PO data de tous les périmètres des paiements pour s’assurer de la cohérence de la démarche mise en place Participer aux rituels agiles Garantir la cohérence des données entre les différents métiers, et plus globalement la qualité et la pertinence des livrables data mis à disposition des métiers et/ou des clients Suivre les indicateurs de performance sur son périmètre et mesurer la valeur des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation et l’utilisation des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et la valorisation des données mises à disposition Garantir la cohérence des jalons et la tenue des échéances de la feuille de route Data et IA. Assurer un rôle de référent(e) sur les bonnes pratiques Data/IA : modèles IA, entraînement et FinOps. Votre futur environnement technique & fonctionnel : · IA / Data : Data engineering, IA Générative, Machine Learning,

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Scientist pour l'un de nos clients du secteur pharmaceutique. Vous interviendrez sur le site client situé dans le département Seine-Maritime. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Développer en Python des algorithmes et scripts modulaires intégrables sur GCP, basés sur les modèles statistiques métiers ; - Automatiser les tâches répétitives et proposer des solutions simples, robustes et à forte valeur ajoutée ; - Mettre en place des scripts de collecte, structuration et ingestion des données issues des équipements industriels vers GCP ; - Assurer le rôle de relais technique entre les équipes métiers, l'IT et la Data Factory, tout en développant des outils de visualisation et en contribuant à l'acculturation Data des équipes locales.

Nous recherchons un(e) Senior Data Analyst & Data Scientist spécialisé(e) sur Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Missions : • Être responsable de la couche analytique des métriques End-to-End : calculer et suivre les KPI incluant le temps de cycle, le lead time, le débit (throughput) et les encours (work-in-progress) à travers les étapes de production, • Construire des modèles de données granulaires pour un suivi complet des lots, en enrichissant la visibilité avec un niveau de détail par étape et une cartographie des dépendances entre tâches, • Mettre en place un contrôle statistique des processus appliqué aux métriques de flux : détecter les dérives des KPI par rapport aux limites de variabilité et développer des modèles prédictifs pour optimiser les temps de cycle, • Concevoir et maintenir des dashboards de suivi des flux ainsi que des visualisations d'analyse des goulets d'étranglement pour les équipes de production et les relecteurs de dossiers de lots, • Collaborer avec les data engineers pour intégrer les données SAP et les systèmes MES, en garantissant la qualité des données pour le suivi des lots et l'analyse des flux, • Travailler avec les équipes site pour cartographier finement les tâches de production et valider les dépendances, afin de soutenir la transition vers une séquence de lots optimisée, • Contribuer à l'intégration future de capacités de process mining et de workflows agentiques pour un ordonnancement intelligent des files de production. Référence de l'offre : 68gfaidg6x

Le Projet Rejoignez une équipe à la pointe de l'innovation pour concevoir, optimiser et industrialiser nos solutions d’Intelligence Artificielle Générative. Au cœur de nos enjeux, vous piloterez l'évolution de nos architectures RAG et de nos systèmes de recommandation pour transformer l'expérience utilisateur. Vous évoluez dans un environnement stimulant où l’expérimentation rencontre les exigences de la mise en production à grande échelle. Vos Missions : En tant qu'Ingénieur IA, votre quotidien s'articule autour de quatre piliers majeurs : 1. Architecture & Développement RAG Conception et optimisation de pipelines hybrides (BM25 + Recherche Vectorielle + Reranking). Expérimentations avancées sur les stratégies HyDE (Baseline, Sélectif, Hybride). Intégration et fine-tuning de LLM via AWS Bedrock (Claude Sonnet / Haiku). 2. Performance & Reranking Déploiement et tests de modèles de reranking (type Qwen) pour affiner la pertinence. Arbitrage constant sur le triptyque : Qualité / Latence / Coût . 3. Data Engineering & Ingestion Gestion du cycle de vie de la donnée : Chunking, génération d’embeddings (Titan) et indexation. Connexion et exploitation des sources de données ( Snowflake, S3 ). 4. Évaluation & Industrialisation Mise en place de frameworks d'évaluation ( RAGAS, DeepEval ) et suivi des métriques clés (nDCG@K, Recall, MRR). Passage à l'échelle des pipelines : robustesse, monitoring et gestion des "edge cases". Votre Stack Technique : Cloud / IA : AWS (Bedrock, Lambda, SageMaker, S3). LLM : Claude (Anthropic). Vector DB & Search : OpenSearch, FAISS. Data : Snowflake, Pandas, Python. Évaluation : RAGAS, DeepEval. Prêt(e) à relever le défi GenAI avec nous ? Postulez dès maintenant !

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses capacités data, une grande organisation internationale mène un programme de transformation visant à améliorer la fiabilité des données, accroître l’automatisation et renforcer la gouvernance des données. La mission s’inscrit dans une démarche globale d’industrialisation des pratiques de qualité des données, de réduction des contrôles manuels et d’adoption de technologies avancées pour soutenir la prise de décision métier. L’expert interviendra comme référent senior en qualité des données , en collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers. Responsabilités Évaluer les pratiques existantes en matière de qualité des données et réaliser un diagnostic de maturité Définir et mettre en œuvre des règles de qualité, des contrôles et des processus de validation tout au long des pipelines de données Concevoir des processus automatisés de surveillance, d’alerting et de remédiation des incidents liés à la qualité des données Contribuer à la définition d’un cadre de qualité des données scalable ainsi qu’à la feuille de route de déploiement Exploiter des techniques avancées, y compris des approches basées sur l’IA, pour optimiser les contrôles et la détection d’anomalies Assurer la documentation, le transfert de connaissances et l’alignement avec les équipes et parties prenantes internes Profil recherché Expérience significative en qualité des données, gouvernance des données et pratiques de validation Solide maîtrise des plateformes data, environnements de traitement et d’analytics Expérience dans la conception de contrôles automatisés, de tableaux de bord de monitoring et de KPI Capacité à traduire les besoins métiers en règles de qualité mesurables Bonne connaissance des environnements data modernes et/ou cloud Excellentes compétences en communication, avec une capacité à collaborer efficacement avec des interlocuteurs techniques et métiers

Contexte Dans un environnement financier exigeant, CFM souhaite moderniser et fiabiliser son système de gestion des prix de marché (equities, futures, bonds, IRS…). Le système actuel, basé sur des infrastructures legacy, manque de visibilité, de performance et de robustesse, rendant les opérations complexes et peu fiables pour les équipes support et data. Objectif de la mission Concevoir et développer une plateforme centralisée de gestion et de visualisation des prix , permettant de suivre l’ensemble du cycle de vie des données et d’améliorer les opérations quotidiennes. Missions principales Concevoir une architecture cible scalable et robuste Développer une API Python exposant les données de prix et leur cycle de traitement Implémenter des services backend pour : suivi des statuts des prix gestion des événements et anomalies opérations en masse (validation, rejet, reprocessing) Mettre en place des interfaces utilisateurs : dashboard opérateur interface d’administration visualisation des workflows et historiques Améliorer la traçabilité des données (origine, transformation, blocages) Optimiser les performances et la gestion des volumes Documenter les solutions et accompagner les équipes

Contexte de la mission : Pour notre client dans le domaine bancaire, nous recherchons un profil de Data Scientist Tâches à réaliser : Piloter et réaliser des projets de data sciences / intelligence artificielle directement avec les métiers, sous supervision du tech lead data scientist (data préparation, modélisation, data visualisation, normes gestion de projet) Coacher des étudiants dans la réalisation de POC Réaliser des actions d’acculturation et d’animation Accompagner les métiers à la réalisation de prompt, déploiement de LLM, agents/assistants Participer à la mise en place de l’environnement technique (sous GCP notamment) et des méthodes de gestion de projet Réaliser la Maintenance en Condition Opérationnelle des cas d’usages DS/IA industrialisés Collaborer et participer activement à la vie du service et du département et à l’amélioration continue de son fonctionnement Les actions réalisées s’inscrivent dans un cadre règlementaire et normatif, tant d’un point de vue sécurité des systèmes d’information que conformité, RGPD, IA Act et éthique La mission implique également une compréhension et une traduction fonctionnelle des activités et processus bancaires, une connaissance générale des produits et services bancaires serait donc un plus Compétences recherchées : Obligatoires : · Python · SQL · Capacité à animer des ateliers, à fédérer autour des sujets Data/IA, à vulgariser pour des publics néophytes Optionnelles : · Expérience sur GCP · Expérience en chef de projet Expérience nécessaire : Minimum 5 années d’expérience en data science (ML, DL, LLM) (profil ITS : Hors grille) Langues : Français Date de démarrage : ASAP Localisation : Locaux du client situés à Corenc (Grenoble) Possibilité d’interventions hors site Client : OUI (limitée à un maximum de 40% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement) Astreintes / interventions HNO : NON Déplacements sur d'autres site client en France : OUI (Environ une fois par mois) Autre matériel requis : NON