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Contexte de la missionLa direction Métier Réassurance Cession engage une feuille de route Data ambitieuse visant à moderniser ses plateformes décisionnelles, améliorer la valorisation des données et renforcer la gouvernance des flux. Dans ce contexte, la mission consiste à piloter des projets Data à forts enjeux métiers, fonctionnels et techniques, en lien avec les équipes métier, IT, architecture, gouvernance et data management. Le consultant interviendra comme Chef de Projet MOA senior afin d'assurer le cadrage, la coordination, la sécurisation et le suivi des projets de transformation Data. Missions· Piloter les projets Data inscrits dans la feuille de route de la direction Métier Réassurance Cession. · Assurer le cadrage des besoins métiers, la formalisation des cas d'usage, des expressions de besoin et des spécifications fonctionnelles ou technico-fonctionnelles. · Animer les ateliers de travail avec les parties prenantes métiers, fonctionnelles, techniques, architecture et gouvernance Data. · Contribuer aux arbitrages fonctionnels, applicatifs et techniques liés à la modernisation des environnements Data. · Participer à la définition des trajectoires de transformation, des feuilles de route projet et des impacts organisationnels associés. · Coordonner les équipes projet et assurer le suivi des actions, risques, dépendances, plannings et livrables. · Accompagner la conception et la mise en œuvre de Data Products, de plateformes Lakehouse et de solutions Data modernes. · Garantir la bonne prise en compte des enjeux de qualité, de gouvernance, de lignage et de compréhension des flux de données. · Préparer les supports de présentation et assurer les restitutions auprès des comités de pilotage, instances de gouvernance et directions concernées. · Accompagner la conduite du changement auprès des utilisateurs et contribuer à l'adoption des nouvelles pratiques Data.

Contexte : Dans le cadre de ses activités de gestion et de traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst confirmé pour garantir la qualité, l'intégration et la bonne exploitation des données provenant de sources multiples. Le consultant interviendra notamment sur la qualification des données, leur référencement, leur normalisation et leur intégration au sein du Data Lake. Missions principales : · Garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de gestion de la donnée et à la structuration de son cycle de vie. · Superviser et intégrer des données provenant de sources multiples et de différentes natures. · Contrôler la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser les recettes et contrôles de données. · Identifier et supprimer les doublons. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. · Livrables attendus : · Données intégrées et contrôlées dans le Data Lake. · Résultats des contrôles et recettes de données. · Données qualifiées, normalisées et référencées. · Identification et traitement des anomalies et doublons. · Contribution à la documentation du cycle de vie et de la qualité des données.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d'une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L'application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

AI engineer Senior (H/F) — CDI — Luxembourg Banque/assurance Pour un poste en cdi sur Luxembourg, nous recherchons de AI engineer senior dans le secteur de la banque et de l'assurance Vous rejoignez une équipe chargée de faire passer l'intelligence artificielle du prototype à l'usage réel, à l'échelle du Groupe. Le poste est résolument tourné vers le build et la mise en production : LLM, copilotes, agents et automatisations qui répondent à des besoins métier identifiés. Salaire enttre 80 000 et 105 000 euros Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Ce que vous ferez au quotidien Vous construisez des solutions d'IA générative de bout en bout — architectures RAG, agents, assistants conversationnels, chaînes d'automatisation — et vous les amenez jusqu'en production. Le code est votre terrain principal : vous développez en Python des services et applications pensés pour tenir la charge, être maintenus et évoluer. Vous branchez les modèles sur l'existant via API, connecteurs, bases de données et applications métiers, et vous concevez, exposez et documentez les API Data/IA que d'autres équipes viendront consommer. Côté cycle de vie, vous vous appuyez sur un registre de modèles (MLflow ou outil équivalent) pour garder la traçabilité, gérer les versions et suivre le comportement des solutions déployées. Vous mettez en place ce qu'il faut de supervision et d'instrumentation pour détecter les écarts, optimiser et itérer. Vous avancez avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes plateforme sur l'industrialisation. Et vous travaillez directement avec les métiers pour cadrer des cas d'usage réalistes, mesurables et alignés sur les priorités du Groupe. L'environnement étant régulé, la sécurité, la gouvernance des données et les obligations issues de l'AI Act structurent votre manière de concevoir dès le départ. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

Dans le cadre d'un programme stratégique de Data & Analytics, nous recherchons un(e) Senior Functional Data Architect pour contribuer à la structuration et à l'évolution de l'architecture fonctionnelle des données. Vous interviendrez sur des sujets variés liés à l'Analytics, l'IA, la Data Governance et le Master Data Management (MDM), avec un focus particulier sur les données du système d'information et les données IT : applications, projets, infrastructures, ITSM, spécifications, etc. Votre rôle sera de garantir une structuration cohérente et durable des données et des plateformes Data, en facilitant leur exploitation par les équipes métiers et techniques, aussi bien pour des usages analytiques classiques que pour des cas d'usage avancés en IA et Data Science. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les experts métiers, Data Architects, Enterprise Architects, architectes techniques, Data Engineers, Data Scientists et Data Product Managers. Vos missions Architecture fonctionnelle des données Comprendre les processus métiers et l'architecture Data du système d'information. Analyser les différents domaines fonctionnels : ERP, CRM, PIM, MDM, applications métier, ITSM et plateformes Data. Définir et faire évoluer les modèles de données fonctionnels. Enrichir les ontologies d'entreprise et formaliser les principales entités de données ainsi que leurs relations sémantiques. Cartographier les actifs Data existants et identifier les opportunités de standardisation et de réutilisation. Contribuer à la définition d'une architecture Data cohérente à moyen et long terme. Data Modeling & Data Products Analyser les besoins fonctionnels actuels et futurs en matière de données. Concevoir des modèles de données standardisés, cohérents et réutilisables. Définir les mécanismes d'agrégation, de consolidation, de normalisation et de dénormalisation adaptés aux usages. Faciliter la mise à disposition des données en self-service. Contribuer à la conception de datasets destinés à être consommés via une Data Marketplace. Évaluer les modèles de données et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité aux standards définis. MDM & Data Governance Définir le positionnement des flux MDM au sein du système d'information. Contribuer à la mise en cohérence des données de référence entre les différents domaines fonctionnels. Appliquer les principes et standards de Data Governance. Veiller au respect des règles de classification, confidentialité, protection des données et gestion des accès. Prendre en compte les politiques de conservation et de gestion des risques liés aux données. Accompagner les équipes métiers et IT dans la définition des exigences de gouvernance. Data Quality & Métadonnées Identifier les exigences métiers en matière de Data Quality. Accompagner les équipes dans la définition et le positionnement des contrôles de qualité des données. Gérer et enrichir les métadonnées associées aux datasets. Garantir la bonne compréhension de la couverture, de la disponibilité et de la fraîcheur métier des données. Contribuer à la certification de la conformité des datasets avec les standards d'architecture et de gouvernance. Modélisation des processus Documenter les principaux processus métiers produisant ou consommant des données. Modéliser ces processus en BPMN. Identifier les interactions entre processus, données, applications et acteurs. Faciliter la compréhension commune entre équipes métiers et équipes Data / IT. Innovation & IA Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Utiliser les outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.

Contexte Dans le cadre de la modernisation de son infrastructure PKI, le client souhaite migrer deux autorités de certification Microsoft — TechnicalCA et WorkspaceCA — actuellement hébergées sur Windows Server 2016, vers deux nouvelles instances AWS sous Windows Server 2025. Ces deux autorités sont des Enterprise Subordinate Certification Authorities, rattachées à une autorité racine externe hors ligne. La migration devra être réalisée en conservant la chaîne de confiance existante et l'ensemble des éléments nécessaires au fonctionnement de la PKI. L'intervention est prévue entre le 14 et le 24 septembre, avec une présence souhaitée sur le site de Pierre-Bénite, lorsque cela est possible. Missions Le consultant aura pour responsabilité de : analyser l'architecture et la configuration actuelle des deux autorités de certification ; préparer les nouveaux serveurs Windows Server 2025 dans AWS ; sauvegarder et restaurer les bases de données AD CS ; migrer les clés privées et les certificats des autorités ; conserver l'identité des deux autorités de certification ; maintenir la chaîne de confiance existante ; migrer les modèles de certificats existants ; reprendre les paramètres et configurations des CA ; vérifier les publications CRL et AIA ; contrôler la configuration OCSP ; limiter l'indisponibilité pendant la bascule ; réaliser les tests de bon fonctionnement et de validation ; documenter les opérations réalisées ; prévoir une procédure de retour arrière en cas d'incident. Les objectifs principaux sont d'éviter toute rupture de confiance des certificats existants, de conserver les certificats déjà émis ainsi que les CRL, les publications, les bases et les clés privées des autorités. Environnement technique et fonctionnel Microsoft PKI Active Directory Certificate Services – AD CS Enterprise Subordinate Certification Authority Issuing CA / Subordinate CA Offline Root CA Windows Server 2016 Windows Server 2025 AWS EC2 Instances AWS t3a.large Active Directory Certificate Templates Bases de données AD CS Clés privées d'autorités de certification CRL – Certificate Revocation List CDP – CRL Distribution Points AIA – Authority Information Access OCSP / Online Responder Certutil PowerShell DNS, réseau et règles de sécurité AWS Informations complémentaires Mission d'expertise de 10j. Démarrage ASAP

Dans le cadre d'un projet stratégique de pilotage du portefeuille de financement au sein d'une grande banque d'investissement, nous recherchons un Tech Lead Data GCP pour contribuer à la construction d'un MVP robuste sur GCP. Le projet vise à industrialiser une plateforme Data permettant des capacités avancées de projection, de simulation et d'analyse autour des ressources rares (RWA, Liquidité). Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire (Métier, Finance, Risques, Architecture, IT) et jouerez un rôle central dans la conception, le développement et l'exposition des données.

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

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 missionVous 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

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de produits Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data & Viz spécialisé(e) sur les technologies Snowflake et dbt. Vous serez responsable de la delivery technique des produits Data, depuis la modélisation et le développement jusqu'à l'industrialisation, la mise en production et le run. Vous interviendrez également sur la définition des standards techniques, les revues de code, la qualité, la performance, la CI/CD ainsi que les sujets de gouvernance Data. Une partie importante de la mission portera sur le cadrage technique de sujets Data Quality. Vos missionsTech Lead Data Piloter techniquement la delivery des produits Data. Définir et faire appliquer les standards de développement et d'architecture. Encadrer les développements sur Snowflake / dbt. Réaliser les revues de code et garantir la qualité des développements. Accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques Data et les choix techniques. Assurer la performance et la fiabilité des traitements. Participer à la mise en place et à l'amélioration des processus CI/CD. Contribuer à l'industrialisation des pipelines et des produits Data. Participer au maintien en conditions opérationnelles et au traitement des incidents. Organiser et contribuer aux post-mortems afin d'améliorer la fiabilité des solutions. Data Quality Participer au cadrage technique des sujets liés à la Data Quality. Identifier les enjeux de qualité, de fiabilité et de gouvernance des données. Contribuer à la définition des contrôles et mécanismes permettant d'améliorer la qualité des données. Participer à la mise en œuvre de solutions de Data Quality dans l'écosystème Data. Accompagner les équipes dans l'industrialisation des pratiques de qualité des données. Data & BI Concevoir et maintenir les modèles de données et modèles sémantiques. Intervenir sur la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique → BI. Contribuer à la conception de modèles adaptés aux besoins analytiques. Participer aux problématiques de gouvernance et de sécurité des données, notamment RLS (Row-Level Security). Collaborer avec les équipes BI sur les besoins de visualisation et de reporting.

Contexte Groupe coopératif agro-industriel d'envergure internationale, acteur majeur de la transformation de matières premières végétales. Le Groupe transforme notamment la betterave sucrière, la canne à sucre, les céréales (blé, maïs), la luzerne et d'autres ressources agricoles en produits alimentaires et non alimentaires. présent dans plus de 14 pays, opère près de 40 sites. Dans un contexte de transformation digitale, réglementaire et de sécurisation de ses flux financiers, Tereos conduit plusieurs programmes structurants, dont le projet E‑Invoicing & E‑Reporting France. Missions Rôles et Responsabilités- Pilotage transverse du projet pour la DSI, en binôme avec le pilote métier - Structuration de la gouvernance, du planning et du plan d'actions - Coordination des chantiers IT impliquant plusieurs ERP et plateformes agréées - Supervision de la fin de la phase de build et de la réalisation des flux E‑Invoicing, E‑Reporting, auto‑facturation et intercos - Pilotage des phases de tests (UAT) et préparation du go‑live réglementaire (09/2026) Environnement technique et fonctionnel Application Landscape SAP ECC6, ERP satellites (GAIA, Agiboo, Infocanne), Talend, Generix GIS, Basware

Dans le cadre de l'accélération de ses processus d'ingénierie, notre client, un grand opérateur télécom français, cherche à optimiser son système d'orchestration de développement au sein de son IT Réseau. Vous interviendrez en tant qu'AI Agent Architect pour concevoir, intégrer et déployer des capacités d'intelligence artificielle agentique, avec pour ambition d'automatiser les tâches opérationnelles et d'amplifier la productivité des équipes de développement. En collaboration directe avec le concepteur du système d'orchestration existant, vous serez responsable de : L'optimisation du système d'orchestration actuel par l'intégration de briques IA. La conception et l'implémentation de workflows d'agents IA autonomes ou semi-autonomes (génération de configurations, diagnostic d'erreurs, automatisation de pipelines, etc.). L'accompagnement à l'adoption terrain, en veillant à ce que les équipes constatent une hausse mesurable de leur productivité au quotidien. Livrables attendus Architecture technique & spécifications des workflows d'agents IA et de leurs intégrations. Code source, configurations et prompts système des agents développés et intégrés dans la plateforme. Documentation et guides d'onboarding rapides à destination des équipes. Tableau de bord KPI : taux de succès des agents, temps économisé par tâche, impact productivité.

Pour un poste en cdi sur Luxembourg, nous recherchons des data Scientist senior dans le secteur de la banque et de l'assurance Vous rejoignez une équipe qui met l'analytique avancée et le machine learning au service de décisions métier concrètes. Votre rôle : transformer des questions business en modèles qui tournent réellement en production, et pas seulement en preuves de concept. Vous avez une bonne capacité de vulgarisation afin de discuter avec le métier Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Ce que vous ferez au quotidien Vous prenez en charge des cas d'usage de bout en bout — de l'exploration des données jusqu'au suivi post-déploiement — sur des sujets comme la détection de fraude, la prévision, la segmentation clientèle, la rétention ou l'optimisation des campagnes. Concrètement, cela veut dire : construire les features, entraîner et évaluer les modèles, choisir les indicateurs de performance pertinents, puis surveiller leur comportement dans la durée et déclencher les recalibrages quand la dérive s'installe. Vous travaillez main dans la main avec le Data Engineering, l'IT, l'équipe AI et les directions métiers pour industrialiser ce qui est développé. Vous documentez vos travaux et accompagnez les utilisateurs dans l'appropriation des outils livrés. Le contexte étant réglementé, l'explicabilité des modèles et leur usage responsable font partie intégrante du travail, pas d'une case à cocher en fin de projet. Enfin, vous contribuez aux standards data science du Groupe, à la constitution d'une base de composants réutilisables, et vous servez de point d'appui technique aux profils plus juniors. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

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 ?