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Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l’entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L’entité Intelligence Artificielle a pour objectif d’apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d’intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d’Activités Sinistre) Migration Cloud

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l’écosystème Databricks. L’objectif est d’accompagner la mise en place d’une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l’industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l’exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d’industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l’amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

Dans le cadre d'un programme stratégique de modernisation de la plateforme Data, intervention en tant que Data Engineer Expert PySpark pour accompagner la migration des traitements de données d'une architecture On-Premise vers Google Cloud Platform (GCP). La mission vise à industrialiser les pipelines de données, optimiser les performances des traitements Big Data et mettre en place une architecture cloud scalable, sécurisée et résiliente. Principales responsabilités Participer à la définition de l'architecture cible Data sur GCP. Analyser les flux et traitements existants sur l'environnement On-Premise. Concevoir et développer des pipelines de données distribués avec PySpark . Migrer les traitements ETL/ELT vers les services GCP. Optimiser les performances des jobs Spark et réduire les temps de traitement. Industrialiser les workflows de traitement et d'intégration des données. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de monitoring et de sécurité. Assurer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Participer aux phases de tests, validation et mise en production. Accompagner les équipes Data dans l'adoption des nouvelles solutions Cloud.

Contexte de la mission Cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. Elle est accompagnée par diverses ressources du pôle, du département ou des équipes applicatives ( managers, coodinateurs, référent techniques, pilote de système applicatifs...). La mission du projet : Accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI​ Description du profil: Nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration et l’industrialisation d’une nouvelle plateforme data. Le profil interviendra sur la conception de pipelines Databricks / Spark, la structuration du modèle de données cible et la mise en place de standards de développement robustes, maintenables et industrialisés. Le profil devra accompagner les équipes de développement pour assurer le respect des bonnes pratiques établies pendant la migration. Une capacité à prendre du recul, à proposer des choix techniques structurants et à travailler avec des équipes Data, BI et métier est attendue. Une connaissance de Power BI est appréciée pour faciliter l’exposition des données vers les usages analytiques. Objectifs et livrables Activité principale : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d’incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire : Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l’interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l’intégration de sources d’alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d’équipe Participer aux rituels agiles et à l’amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe: Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud

Vous maîtrisez le métier d'ingénieur données sur Databricks (sur AWS). Vos responsabilités seront les suivantes : • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données évolutifs sur la plateforme Databricks. • Gérer les processus d'ingestion de données provenant de diverses sources dans l'environnement Databricks (ingestion XML, Kakfa, etc.). • Mettre en œuvre et optimiser les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) afin de garantir une transformation et une intégration efficaces des données. • Garantir la qualité, l'intégrité et la sécurité des données sur l'ensemble des pipelines. • Surveiller et résoudre les problèmes de performance des pipelines de données, en mettant en œuvre les maintenances et mises à jour nécessaires. • Documenter les processus, les spécifications techniques et les bonnes pratiques des pipelines de données. • Assurer le transfert de connaissances vers l'équipe d'ingénieurs données qui prendra en charge la gestion de la plateforme à l'avenir. Parler couramment l'anglais/néerlandais ou l'anglais/français est un impératif.

📍 Luxembourg (mission possible en hybride) 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 6 mois renouvelables Dans un contexte de transformation Data, vous interviendrez en tant qu’expert Solidatus afin de structurer et renforcer la gouvernance des données chez notre client ( secteur bancaire) À ce titre, vous serez amené(e) à : Recueillir les besoins métiers et techniques Modéliser les flux et dépendances dans Solidatus Construire et documenter le data lineage de bout en bout Connecter Solidatus aux systèmes existants (ETL, bases, catalogues) Accompagner les équipes et diffuser les bonnes pratiques Contribuer à la mise en place d’un cadre de gouvernance Data

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s’adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Contexte Dans le cadre du développement d’un outil interne basé sur l’intelligence artificielle permettant de traduire le langage naturel en requêtes SQL (NL2SQL), une équipe dédiée d’une quinzaine de personnes est déjà en place. Le besoin porte sur le renforcement du dispositif avec un expert technique capable de structurer le projet et d’apporter les meilleures pratiques de développement sur ce type de produit innovant. Le consultant interviendra en lien direct avec un Expert Leader et intégrera un projet déjà engagé. Démarrage souhaité : ASAP (au plus tard mi-juin). Missions Concevoir et développer des API back-end performantes en Python (FastAPI) Garantir la qualité du code : validation des entrées, tests automatisés, bonnes pratiques Structurer l’organisation technique du projet et diffuser les standards de développement Contribuer aux briques IA / LLM (intégration de modèles, traitement et fiabilisation des données) Mettre en place et industrialiser les pipelines CI/CD Collaborer étroitement avec l’Expert Leader et l’équipe projet

MissionsDéveloppement & Architecture Data Concevoir et développer des pipelines de données sur Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Live Tables). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser les workflows ETL/ELT avec Databricks Workflows. Administration de la plateforme Databricks Administrer les environnements Databricks (workspaces, clusters, permissions). Optimiser les coûts via la configuration, l'autoscaling et le monitoring des clusters. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (Unity Catalog, gestion des accès, lineage). Gouvernance & Qualité des données Déployer des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données (expectations, tests). Documenter les modèles de données et les flux. Garantir la fiabilité, la disponibilité et la fraîcheur des données. Collaboration Collaborer avec les équipes Data, Analytics, IA et les métiers. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la plateforme Databricks. Participer aux revues de code, à la standardisation des développements et au partage des bonnes pratiques. Compétences techniques requises Excellente maîtrise de PySpark et/ou Spark SQL . Expérience significative sur Databricks (pipelines, notebooks, clusters, Unity Catalog). Bonne connaissance des architectures Lakehouse . Solides compétences en ETL/ELT , modélisation de données et ingestion batch/streaming. Expérience sur un environnement Cloud (Azure, AWS ou GCP). Maîtrise de Git et des outils de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions ou équivalent). Compétences appréciées Connaissances de MLflow et des pratiques MLOps . Sensibilité aux approches DataOps , à l'optimisation des coûts et au monitoring. Expérience avec les APIs et les flux temps réel (Kafka ou technologies similaires). Profil recherché Bac+5 en informatique, data ou équivalent. 2 à 5 ans d'expérience en Data Engineering, avec une expertise sur Databricks. Esprit d'équipe, autonomie, rigueur, bonnes capacités de communication et goût pour la documentation.

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Data Analyst confirmé(e) afin de rejoindre une équipe innovante de 18 personnes dédiée à la performance et à la supervision des chaînes communicantes. Vos missions Vous contribuerez à l'analyse, la supervision et l'amélioration des performances des chaînes communicantes à travers des projets à forte composante Data : Développer des modèles de prédiction du taux de facturation mensuel à l'aide d'algorithmes de Machine Learning (régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.). Analyser le comportement des chaînes communicantes suite à des opérations de délestage. Réaliser des études de segmentation (clustering) afin d'identifier les caractéristiques des équipements performants et défaillants. Étudier l'état de santé et les performances des boîtiers IP. Analyser l'impact des facteurs environnementaux (température, saisonnalité, zones touristiques, etc.) sur les infrastructures WAN. Concevoir et développer des outils de supervision et d'aide à la décision. Développer des tableaux de bord et applications de visualisation de données. Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Collaborer avec les équipes métiers afin de transformer les données en leviers d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Data Science Python R SQL Outils Jira Confluence

Nous recherchons un Architecte Data Senior (H/F) pour accompagner une organisation internationale dans la définition et l’évolution de son architecture data. Vous interviendrez au cœur des enjeux métiers et technologiques afin de garantir la fiabilité, l’accessibilité et la valorisation des données. Vos principales responsabilités : Définir la vision et la roadmap d’architecture data. Concevoir et faire évoluer les modèles de données (conceptuels, logiques et physiques). Participer à la conception d’une plateforme data moderne basée sur Azure (Data Lake, pipelines, analytics). Définir et promouvoir les bonnes pratiques de gouvernance, qualité et sécurité des données. Transformer les besoins métiers en solutions data robustes et évolutives. Accompagner l’équipe Data Engineering dans sa montée en maturité. Collaborer avec les architectes Infrastructure, Applicatif, Sécurité et Intégration. Assurer l’alignement architectural avec les partenaires externes. Mission proposée en freelance. Le consultant devra être mobile sur Bruxelles et disponible pour un fonctionnement hybride avec 2 à 3 jours de présence sur site par semaine

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Le client digitalise son processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement ses fournisseurs. Périmètre fonctionnel (IA) : Déploiement de 3 agents intelligents : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA/marge) et contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et alertes. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres et mandats. Intégration : Connexion obligatoire à l'écosystème Data Carrefour (Darwin, CPO, Apoline). Roadmap : S1 2027 : Socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet des agents IA. Must Have ● Expertise en Machine Learning & Optimisation : Solide expérience dans la création de modèles prédictifs et d'algorithmes d'optimisation de la performance (idéalement en pricing ou promotion) ● Data Modeling : Capacité à structurer des modèles de données pour alimenter des agents IA (input agents, référentiels produits) ● Maîtrise de l'IA Générative et du NLP : Capacité à concevoir des workflows agentiques pour l'analyse de messages, la génération de réponses et l'interaction automatisée avec des tiers Nice to have ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d’apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d’analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning ● Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar ● Appliquer les principes d’observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles ● Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run ● Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code ● Assurer la maintenance et l’évolution des applications et modèles existants ● Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum Exploitation de BigQuery et Looker Studio pour la visualisation data ● Connectivité étendue : Capacité à développer des connecteurs robustes avec l'écosystème interne/externe

Contexte Dans le cadre du renforcement de la sécurité des systèmes d’information, nous recherchons un Expert en sécurité des environnements UNIX/Linux. L’objectif est de garantir la gestion sécurisée des accès, la conformité réglementaire et le maintien des standards de sécurité sur les infrastructures critiques. Missions Gestion des comptes et des élévations de privilèges sur les environnements UNIX/Linux Administration et maintien en conditions opérationnelles d’une solution PAM Traitement des alertes liées aux écarts de droits et aux non-conformités Support aux équipes projets pour les nouveaux besoins et évolutions techniques Mise en œuvre des mesures de conformité (audits, contrôles, recommandations ANSSI, LPM, PDIS) Suivi des contrôles réglementaires (LPM, qualification PDIS, CSP Swift, audits internes/externe) Participation à l’amélioration continue des pratiques de sécurité

Dans le cadre du développement de la plateforme data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour concevoir, construire et maintenir des pipelines de données robustes sur la plateforme Databricks. Vous évoluerez au sein d’une équipe data (Data Engineering / Data Platform / Analytics Engineering) et contribuerez à la mise en place d’une architecture moderne orientée cloud et data lakehouse. Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données batch et streaming sur Databricks Construire et optimiser des traitements de données distribuées avec Apache Spark Modéliser des données dans une architecture lakehouse (Bronze / Silver / Gold) Mettre en place des workflows d’ingestion (ETL / ELT) depuis différentes sources (API, bases SQL, fichiers, events streaming) Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données Optimiser les performances des jobs Spark (coût, latence, scalabilité) Mettre en place CI/CD pour les pipelines data Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes produit Participer à la mise en place des bonnes pratiques DataOps