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Description and Location L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Projet : E-commerce Analyses Media Paid L'objectif de l'intervention est de définir la stratégie de pilotage Média & E-commerce, d'intégrer une vision business globale dans les analyses, de produire les supports de décision pour la Direction et de porter le modèle d'explicabilité de la performance. Périmètre des prestations & livrables : Définition de la stratégie de pilotage, des KPI et des arbitrages budgétaires entre les différents leviers (SEA, Social, Display, Affiliation, CRM, App). Intégration dans les analyses des métriques business au-delà du média : P&L e-commerce, marge, recrutement clients, panier moyen, concurrence et saisonnalité. Production des business reviews, deep dives et supports de décision pour le COMEX et la Direction E-commerce. Pilotage, avec le Marketing Engineering, du modèle « Performance Explainer » permettant d'expliquer les variations de performance par leurs causes (media, prix, saisonnalité, concurrence). Compétences requises Must Have Maîtrise avancée de SQL et BigQuery avec rédaction et optimisation de requêtes complexes. Collaboration efficace avec les équipes métiers et techniques. Création et optimisation de dashboards sous Looker Studio et Looker. Identification et suivi des KPIs stratégiques. Nice to Have Modélisation de données et conception de pipelines optimisés dans BigQuery. Python (Pandas, NumPy, PySpark). Bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DB2, etc.). Architectures Data Lake et Data Warehouse. Environnements Cloud GCP ou Azure. GitLab CI/CD et gestion du versionning Git. Pratiques DevOps. Méthodologies Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement).

Consultant Power BI Contexte de la mission Nous recherchons un consultant Power BI / SQL pour accompagner les équipes Finance, Développement commercial et Gestion dans la conception et l'évolution de leurs tableaux de bord. L'objectif est de renforcer le suivi du portefeuille de contrats et de fournir aux équipes métiers des indicateurs fiables pour piloter leur activité. Missions principales Recueillir les besoins métiers et les traduire en indicateurs et tableaux de bord. Extraire, croiser et fiabiliser les données à l'aide de SQL. Concevoir les modèles de données et développer les rapports sous Power BI. Analyser l'évolution du portefeuille : nouveaux contrats, stock existant, sorties et motifs associés. Étudier la durée de vie des contrats et identifier les sorties intervenant peu après leur souscription. Assurer la qualité des données, la cohérence des calculs et la performance des reportings. Accompagner les utilisateurs dans l'exploitation des tableaux de bord. Compétences recherchées Maîtrise de Power BI : Power Query, modélisation, DAX et conception de tableaux de bord. Solides compétences en SQL : jointures, agrégations, requêtes complexes et contrôles de données. Expérience dans l'analyse de données de gestion et le suivi d'indicateurs d'activité. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à proposer des restitutions claires et pertinentes. Autonomie, rigueur et aisance relationnelle auprès d'interlocuteurs financiers, commerciaux et opérationnels. Profil attendu Consultant disposant d'une expérience confirmée sur Power BI et SQL, alliant expertise technique et sens de l'analyse. Une connaissance du secteur de l'assurance ou de la gestion de portefeuilles de contrats serait appréciée.

Vous intégrerez une Data Factory au sein d'un Data Office, dont la mission est de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'équipe adopte une approche « produit », centrée sur les utilisateurs, afin de répondre aux besoins concrets des métiers tout en garantissant la performance, la sécurité et l'évolutivité des solutions. Missions principales Transformer les données brutes en données exploitables et requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fur et à mesure de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views ; réintégration des données dans le SI ; mise en place de services de scoring. Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et industrialiser les pipelines de données. Fiabiliser le cycle de développement et de mise en production des traitements Data. Mettre en place et respecter un processus qualité comprenant : documentation ; tests unitaires ; tests d'intégration ; commentaires du code ; gestion du versioning. Collaborer avec les différents interlocuteurs du projet : PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers.

ContexteLa Direction Data, au sein de la Direction IA & Data, a 3 grandes missions : Maximiser la récupération des données Tirer toute l'intelligence des données Mesurer et piloter la performance des activités et des offres et diminuer les tâches à faible valeur ajoutée Le pôle Data Intelligence au sein de la direction est à la recherche d'une nouvelle prestation en Data Analyse / Gestion de projet Data. Le pôle a les missions suivantes : Produire et diffuser la connaissance des publics pour éclairer les décisions marketing et éditoriales de l'entreprise. Concevoir des modèles et algorithmes pour valoriser les données, effectuer des prédictions, optimiser l'expérience des publics et développer des services innovants. Fournir aux métiers les outils de pilotage et d'aide à la décision pour mesurer la performance et orienter leurs actions. Définir et piloter la feuille de route de valorisation du patrimoine data (Data Platform) pour l'aligner sur les objectifs stratégiques de l'entreprise. MissionsLa prestation en Data Analyse / Business Analyse, avec une compétence de gestion de projet et une appétence Métier RH / Finance, vise à contribuer à la mise en place d'analyses et de dashboards au service notamment du pilotage de la performance opérationnelle.

ContexteAu sein de l'équipe Digital Workplace, vous intervenez dans un environnement technique varié, évolutif et multi-plateformes, au service de l'ensemble des agences et sites de l'entreprise. Votre périmètre est exclusivement dédié aux infrastructures réseau Campus et Sites, incluant notamment les environnements LAN, Wi-Fi, VPN, Proxy, portails captifs et solutions SASE/SSE. Dans un contexte d'évolution importante des infrastructures réseau LAN/Wi-Fi des sites, vous intervenez à la fois sur l'administration, l'exploitation, le support de niveau avancé et l'évolution des infrastructures. Missions principalesAssurer le rôle de référent technique réseau au sein de l'équipe Digital Workplace. Orienter les choix techniques, définir les standards et bonnes pratiques réseau, arbitrer les solutions et assurer le rôle de point d'escalade de niveau N3. Administrer, exploiter et faire évoluer les infrastructures réseau de l'ensemble des sites et agences : LAN bureautique et LAN de production ; Wi-Fi et contrôleurs Wi-Fi ; portails captifs et solutions d'onboarding ; VPN et accès distants ; Proxy et filtrage Web ; solutions SASE/SSE. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la résilience des infrastructures réseau. Prendre en charge les incidents réseau de niveaux N2/N3 : qualification, diagnostic, troubleshooting, résolution et recherche de cause racine. Concevoir, évaluer et déployer les évolutions de l'infrastructure : nouvelles solutions, migrations, montées de version, refontes d'architecture et sécurisation des accès. Accompagner l'équipe Architecture dans les projets techniques : études, définition des solutions, cadrage, choix technologiques et mise en œuvre. Fédérer les compétences réseau et contribuer au partage des connaissances au sein des équipes. Organiser et prioriser l'activité réseau, suivre les actions et accompagner la montée en compétences des collaborateurs. Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) et contribuer à la continuité de service : supervision, PRA/PCA et résilience. Rédiger et maintenir la documentation technique : procédures d'exploitation, dossiers techniques, schémas et architectures réseau. Assurer une veille technologique sur les évolutions des technologies réseau et sécurité et proposer des améliorations continues. Contribuer à la sécurisation des accès réseau : VPN, proxy, filtrage Web, portails captifs, authentification et SASE/SSE. Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité, notamment dans le cadre des référentiels ISO 27001. Périmètre techniqueLAN / Réseaux Campus Wi-Fi (Contrôleurs, AP, 802.1X) Pare-feu / VPN / IPSec / VRF Proxy / Filtrage Web Portails captifs / Onboarding SASE / SSE Supervision / Troubleshooting N2-N3 MCO et évolution des infrastructures réseau

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre mission Vous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique : Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

Type de mission : Mission longue, 6 mois renouvelable Localisation : île de France – hybride Langues : Anglais obligatoire, français apprécié Démarrage : ASAP ContexteDans le cadre d'un programme majeur de transformation IT & Cybersécurité, un nouveau modèle opérationnel cible a été défini et validé. L'organisation entre désormais dans une phase de mise en œuvre et de déploiement et recherche un Operating Model Transition Lead pour piloter la transformation de la conception à l'exécution. Le rôle couvre notamment la transition organisationnelle, le déploiement du modèle opérationnel, l'adoption des services, la transformation des équipes ainsi que la mise en place de capacités offshore et nearshore. Il s'agit d'un rôle fortement orienté exécution et delivery, nécessitant autonomie, prise d'initiative et capacité à structurer un environnement en évolution. MissionsOperating ModelConstruire et maintenir la roadmap de transition. Coordonner les différents workstreams. Assurer l'alignement entre organisation, services, workforce planning et recrutement. Piloter l'adoption du nouveau modèle opérationnel. Mettre en place la gouvernance, le reporting et les indicateurs de performance. Service ManagementDéfinir et opérationnaliser le catalogue de services Cyber. Accompagner la gouvernance et le pilotage des services. Mettre en place des approches de capacity planning et de gestion de la demande. Accompagner la transition des services vers le modèle cible. Organisation & WorkforceAccompagner la réorganisation et la transition des équipes. Réaliser le mapping entre l'organisation actuelle et l'organisation cible. Coordonner les plans de transition avec les équipes RH et métiers. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouveaux modes de fonctionnement. Offshore / NearshoreAccompagner la mise en place et l'intégration de capacités offshore et nearshore. Piloter les migrations et transitions de services. Définir les processus, modes de collaboration et mécanismes de gouvernance. Suivre l'avancement des transitions et lever les éventuels blocages. Recrutement & OrganisationDéfinir les fiches de postes et profils nécessaires à la nouvelle organisation. Participer au screening et aux entretiens. Coordonner les plans de recrutement. Suivre la montée en charge des équipes et l'intégration des nouveaux collaborateurs. Gouvernance ProgrammePiloter les plans, jalons, dépendances, risques et problèmes. Assurer le suivi budgétaire. Coordonner les différentes parties prenantes. Préparer et animer les comités de pilotage. Produire les reportings d'avancement et assurer le suivi des actions.

developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.

Nous recherchons un profil Data Science Python Expérimenté (Data & Analytics) afin d'intervenir au sein de l'Analytics Factory sur des sujets stratégiques de prévision de la demande pour la Supply Chain. Description and Location Au sein de la Supply Chain Carrefour, la précision de la prévision de la demande constitue un enjeu stratégique majeur afin de garantir la disponibilité des produits en magasin, réduire les coûts logistiques et limiter le gaspillage alimentaire. Le consultant intégrera une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists et Data Engineers au sein de l'Analytics Factory afin de développer, optimiser et industrialiser des modèles de prévision avancés. Les principales activités attendues seront : Échanger régulièrement avec les équipes métier Supply Chain afin de recueillir les besoins et restituer les résultats. Analyser les données historiques et étudier les saisonnalités, tendances, impacts promotionnels et événements exogènes. Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de prévision de séries temporelles. Définir et suivre les métriques d'évaluation des performances. Industrialiser et déployer les pipelines de modélisation dans l'environnement Cloud GCP. Développer les dispositifs d'explicabilité permettant une meilleure appropriation des résultats par les équipes métier. Livrables attendus Analyses approfondies des données métiers. Modèles de prévision de séries temporelles industrialisés. Suivi des indicateurs de performance et de qualité des modèles. Pipelines de déploiement automatisés sur GCP. Restitutions et recommandations pour les équipes métier Supply Chain. Documentation des modèles et des processus d'industrialisation. Compétences requises Must Have Maîtrise éprouvée des algorithmes de prévision de séries temporelles. Excellente maîtrise de Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn). SQL avancé sur de grands volumes de données. Développement de code propre, modulaire, testé et versionné pour un usage en production. Nice to Have Développement et industrialisation de modèles Machine Learning avec Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Solides compétences en manipulation et analyse de données. Déploiement de solutions Data Science sur des plateformes Cloud GCP. Git, CI/CD et bonnes pratiques DevOps. Visualisation de données avec Matplotlib, Seaborn et Plotly. Gestion du versionning des données et modèles. Qualité de code, craftsmanship, SOLID, YAGNI et Sonar. Observabilité et monitoring des applications Data. Participation à l'ensemble du cycle de vie logiciel. Expérience Agile / Scrum.

Nous recherchons pour notre client RETAIL un profil Data Engineering DBT / SQL Expérimenté afin d'accompagner l'équipe projet dans l'industrialisation, la stabilisation et le passage à l'échelle de l'infrastructure Data du système de Contrôle de Planogramme Description and Location L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques permettant de fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision. L'objectif de la mission est d'accompagner l'équipe projet dans la conception et l'industrialisation d'une architecture Data et MLOps capable de supporter l'ingestion massive d'images terrain et d'exposer en temps réel les résultats des modèles de Computer Vision aux applications métier des magasins. Les principales activités attendues sont : Conception et sécurisation des pipelines d'ingestion et de prétraitement de données non structurées. Développement et maintenance d'API REST performantes pour l'exposition des résultats des modèles. Industrialisation des pipelines d'inférence batch et streaming sur Google Cloud Platform. Mise en place des mécanismes de monitoring, d'observabilité et d'alerting. Automatisation des déploiements et respect des standards de qualité de la Digital Factory. Livrables attendus Pipelines d'ingestion et de traitement industrialisés. API REST à faible latence. Pipelines MLOps et infrastructures GCP optimisés. Solutions de monitoring et de supervision opérationnelles. Chaînes CI/CD automatisées et documentées. Compétences requises Must Have Excellente maîtrise de Python (POO, design patterns, performance). Développement d'API robustes (FastAPI, Flask). Expérience dans le traitement et le stockage de données non structurées. Expertise GCP : Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run, GKE, Pub/Sub et Composer/Airflow. Nice to Have DBT pour la transformation et l'orchestration des données. SQL avancé et BigQuery. GitLab CI/CD, Docker Compose. Linux, Git et pratiques DevOps. Terraform (Infrastructure as Code). Sensibilité aux problématiques de Computer Vision et Deep Learning. Expérience Agile Scrum.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Proxy Product Owner Data (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur bancaire. Description🎯 Contexte de missionAu sein d'une DSI de grande envergure, le domaine en charge de l'automatisation, de l'observabilité et de la Data de production poursuit sa transformation avec la création d'une nouvelle équipe dédiée aux enjeux Data. Cette organisation vise notamment à améliorer l'industrialisation des activités de production informatique, la qualité de service et l'efficacité opérationnelle, tout en renforçant la gouvernance et la valorisation des données. Dans ce contexte, nous recherchons un Consultant PPM Data capable d'accompagner le management Data dans le pilotage opérationnel, la gouvernance du portefeuille et la transformation de l'organisation. Le profil recherché devra être capable d'évoluer dans un environnement IT complexe, de structurer des problématiques stratégiques et de transformer les analyses en recommandations concrètes pour le management. 🛠️ Missions principales et rôlePilotage opérationnel & gouvernanceAccompagner le management Data dans le pilotage quotidien de la ligne produit. Consolider l'activité et assurer le suivi des différentes équipes. Suivre les roadmaps, plans de livraison et jalons. Consolider l'avancement des initiatives structurantes : releases, projets transverses et chantiers techniques. Préparer les supports de pilotage destinés aux différentes instances de management. Préparer, structurer et animer les instances de gouvernance : comités de suivi, comités de pilotage, revues de management, etc. Garantir la fiabilité et la cohérence des informations communiquées. Mettre en place et suivre des KPIs et indicateurs de performance. Pilotage stratégique & transformationContribuer à la définition et à l'actualisation de la stratégie Data. Décliner la stratégie en feuilles de route opérationnelles. Sécuriser la priorisation des sujets en prenant en compte les besoins, périmètres, jalons et dépendances. Garantir l'alignement des travaux opérationnels avec les enjeux stratégiques. Accompagner la transformation et la réorganisation des équipes autour des enjeux Data. Identifier les axes d'amélioration et de transformation du modèle de fonctionnement. Contribuer aux programmes stratégiques de transformation de l'organisation. Construire et maintenir les tableaux de bord de pilotage. Analyser les indicateurs et formuler des recommandations à destination du management. 🎯 ObjectifsStructurer et fiabiliser le pilotage du portefeuille Data. Donner au management une vision consolidée de l'activité, des roadmaps et des engagements. Sécuriser la priorisation et le suivi des initiatives stratégiques. Accompagner la transformation de l'organisation Data. Améliorer la visibilité sur la performance et la qualité de service. Faciliter la prise de décision grâce à des indicateurs fiables et pertinents. Assurer l'alignement entre les enjeux stratégiques et leur déclinaison opérationnelle.

Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.

Bonjour à tous 👋😀 Nous recherchons actuellement un(e) Data Analyst / Data Scientist pour rejoindre l'équipe Data Science & Insights chez l'un de nos clients. 🎯 Le contexte ? Vous travaillerez sur des problématiques autour de la data client : comportement client, performance des offres, optimisation des campagnes, segmentation, scores d'appétence, sujets réglementaires… 🔎 Vos missions : Recueillir les besoins des équipes métiers et formaliser les problématiques Préparer, nettoyer et analyser les données Réaliser des études statistiques et du datamining Créer des features et développer des modèles de Data Science Collaborer avec les équipes Data et BI Automatiser certains traitements lorsque nécessaire Restituer vos analyses et recommandations auprès des équipes métiers Documenter vos travaux et assurer leur suivi Nous recherchons surtout une personne autonome, rigoureuse, pragmatique et orientée business, avec un bon esprit d'équipe et capable de vulgariser des sujets data auprès d'interlocuteurs métiers. 📩 Intéressé(e) ? Vous connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre ?

Contexte Dans le cadre du développement de sa plateforme Data & IA basée sur les services AWS — notamment Amazon SageMaker Unified Studio — notre client recherche un Data Platform Engineer pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, garantissant la bonne intégration des cas d'usage Data, Analytics et IA, dans le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Missions : Support aux projets Data et IA Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Participer aux phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Contribuer à l'identification des architectures adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques data Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Garantir disponibilité, performance et fiabilité des services Faire évoluer l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et capacités Data & IA Suivre la consommation des services et proposer des optimisations Gouvernance et partage des données Accompagner la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en œuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre entités Support opérationnel et expertise Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer des actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et parties prenantes