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Dans le cadre d'un projet de transformation Data à dimension internationale, nous recherchons un Data Analyst Senior pour accompagner les équipes métiers dans l'analyse des données et le pilotage de la performance. La mission vise à fiabiliser les indicateurs métiers, structurer les données analytiques et développer des tableaux de bord permettant d'améliorer la prise de décision. Le consultant interviendra sur l'environnement Google Cloud Platform (GCP), avec BigQuery pour l'exploitation des données et Looker pour la visualisation et la restitution des analyses. Il jouera un rôle d'interface entre les équipes métiers et les équipes Data afin de traduire les besoins opérationnels en indicateurs pertinents, en modèles analytiques et en solutions de reporting adaptées.

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Le contexteUn acteur majeur du secteur du voyage et de la distribution lance un nouveau projet stratégique : la construction d'un moteur de recommandation et de personnalisation destiné à proposer en temps réel, à chaque client, les offres et produits les plus pertinents selon son profil. Vous êtes le premier profil technique recruté pour poser les fondations d'une nouvelle équipe Data Engineering qui s'étoffera progressivement. Tout est à construire : l'architecture a été esquissée mais reste entièrement challengeable. Votre rôle : concevoir et bâtir de zéro la plateforme de données en streaming qui alimentera les équipes Data Science et Produit. Vos missionsConcevoir et construire from scratch le pipeline de données en streaming qui alimentera les modèles de recommandation et de personnalisation. Mettre à disposition les données en temps réel pour les équipes Data Science et les produits, avec une contrainte métier forte : un temps de réponse de l'ordre de 3 secondes entre la recherche du client et la recommandation affichée. Définir et challenger les choix d'architecture (event-driven), clarifier la stack par rapport au cadrage initial. Gérer également une partie batch pour enrichir l'historique et les profils clients. Accompagner la montée en puissance de l'équipe et jouer un rôle de référent technique. Compétences techniques requisesStreaming & temps réel (critique) Maîtrise approfondie des concepts de streaming : gestion du fenêtrage (windowing), traitement temps réel, garanties de livraison, au-delà du seul outil Kafka. Expérience solide d'une architecture event-driven. Cloud & traitement Expertise Google Cloud Platform (BigQuery notamment). Python comme langage principal. Aisance sur les pipelines batch pour l'enrichissement de données historiques. Pratiques d'ingénierie Infrastructure as Code (Terraform), CI/CD, bonnes pratiques de qualité et de documentation.

En renfort d'une équipe de reporting RH, vous migrez les rapports Power BI et les flux de données analytiques, aujourd'hui basés sur SAP Hana, vers Google Cloud Platform. Vous participez aussi à la conception de nouveaux cas d'usage People Analytics. Vos responsabilités Reverse engineering : analyser les requêtes SQL, procédures et modèles SAP Hana pour retrouver les règles de gestion RH, en l'absence de documentation exhaustive. Migration : choisir et réaliser, flux par flux, un portage à l'identique ou une refonte dans BigQuery. Modélisation : concevoir les datamarts de la couche Gold et les modèles en étoile pour Power BI, et contribuer au modèle Silver du domaine RH. Restitution : rédiger les mesures DAX, configurer Power Query et créer des tableaux de bord sur les effectifs, la masse salariale, le recrutement, la mobilité, la formation et l'égalité professionnelle. Performance : corriger les ralentissements, de la transformation BigQuery à l'affichage des rapports. Qualité : rédiger les spécifications, définir les tests de non-régression et piloter les recettes avec l'équipe People. Cadrage : recueillir et challenger les besoins avec la direction RH. Gouvernance : définir les templates et les bonnes pratiques Power BI, dont la RLS, et documenter le catalogue de données et le dictionnaire des KPI. Environnement technique: Power BI, DAX, Power Query, SAP Hana, Google Cloud Platform, BigQuery, Dataform, Cloud Composer (Airflow), SQL, Git, intégration continue.

ContexteDans le cadre d'un projet pour une compagnie aérienne, nous recherchons un Data Engineer GCP pour rejoindre une équipe IT internationale d'environ 15 personnes, réparties entre la France, l'Inde et les équipes métiers basées à Amsterdam. L'équipe intervient sur un périmètre BI & Big Data, autour de la gestion et de l'exploitation des données liées au parcours passager, depuis son arrivée à l'aéroport jusqu'à son embarquement, ainsi que sur les flux de données associés aux activités Cargo. MissionsAu sein de cette équipe, vous interviendrez notamment sur : Le développement et la maintenance des évolutions applicatives. La prise en charge des incidents et des activités de RUN. L'amélioration et l'optimisation du code existant. La gestion et l'optimisation des référentiels Git. L'amélioration des performances des traitements de données. L'analyse et l'optimisation des traitements BigQuery. La participation aux pratiques d'intégration et de déploiement continu avec GitHub et GitHub Actions.

La prestation vise à accompagner l'équipe dans la conception et l'industrialisation de solutions Data & IA. Cette mission consiste à contribuer aux différentes étapes d'un projet Data & IA, de la compréhension des besoins métier jusqu'à la mise en production des solutions. Les principaux attendus sont : - Analyse et traduction des besoins métier en cas d'usage Data / IA. - Exploration, préparation et exploitation des données nécessaires. - Conception, développement et évaluation de modèles de Machine Learning et d'IA générative. - Réalisation de prototypes / MVP pour valider la faisabilité et la valeur des solutions. - Industrialisation et intégration des solutions dans l'écosystème existant. - Mise en place des tests et du suivi de la performance des modèles. - Production d'un code robuste, maintenable et documenté, ainsi que de la documentation nécessaire au transfert de connaissances. Profil recherché Compétences attendues : RAG-Engine, Full Stack Python, VertexAI, GIT, BIGQUERY, GCP, Shell Unix.

Une plateforme data sur Google Cloud, des demandes métier concrètes et une équipe internationale : une mission pour un Data Engineer qui veut construire, pas seulement maintenir. La DSI d'un grand groupe bancaire déploie une plateforme de données sur Google Cloud Platform au service des directions technologiques, des opérations et de la banque de proximité. Vous mettez en œuvre techniquement les demandes des métiers, en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données. Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Une stack cloud moderne : BigQuery, Cloud Storage, Python orienté objet. Des cas d'usage métier variés, livrés en Scrum. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Environnement technique : GCP, BigQuery, Cloud Storage, Python, Pandas / Dask, SQL, Bash, Git — Scrum.

Localisation : Suresnes (92) Environnement : Data, Business Intelligence & Intelligence Artificielle Expertises clés : SQL, BigQuery, dbt, Power BI, GCP Secteur : environnement scientifique et réglementé Qui sommes-nous ? ISALYS Digital Lab accompagne ses clients grands comptes dans leurs projets de transformation digitale, en mobilisant des expertises en gestion de projet, Product Management, Data et Intelligence Artificielle. Nous intervenons sur des projets à forts enjeux métier, en combinant expertise technique, compréhension fonctionnelle et culture du résultat pour concevoir des solutions digitales fiables, évolutives et créatrices de valeur. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F) pour intervenir sur des projets Data & IA au cœur des enjeux de transformation digitale et d'amélioration de la performance opérationnelle. Votre mission Intégré(e) à une équipe Data & IA, vous interviendrez sur des projets analytiques de bout en bout, depuis le recueil des besoins métier jusqu'à la mise en production et l'adoption des solutions. Votre rôle sera de transformer des données complexes en produits analytiques fiables, documentés et exploitables, facilitant la prise de décision et contribuant au développement de solutions de Business Intelligence et d'Intelligence Artificielle générative. À l'interface entre les équipes métier, les experts Data et les équipes techniques, vous contribuerez à la modélisation, à la qualité et à la gouvernance des données, tout en veillant à leur bonne exploitation dans des environnements cloud. Votre objectif : faire de la donnée un véritable produit métier, fiable, accessible et réutilisable, au service de la performance et de l'innovation. Vos principales responsabilités 1. Concevoir et développer des solutions Data & Analytics Recueillir, analyser et challenger les besoins métier afin de proposer des solutions analytiques adaptées aux enjeux opérationnels. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes pour extraire, transformer et structurer les données. Développer des modèles de données robustes et évolutifs, notamment à l'aide de BigQuery et dbt. Structurer les projets dbt en intégrant les bonnes pratiques de développement, de modularité, de réutilisation et de documentation. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI intuitifs, pertinents et orientés utilisateurs. Challenger les indicateurs de performance (KPIs) afin de garantir leur pertinence et leur adéquation avec les besoins métier. 2. Garantir la qualité et la fiabilité des données Mettre en place des dispositifs de contrôle et de tests automatisés pour assurer la qualité des données. Définir et maintenir les règles de validation, les tests dbt et les mécanismes de surveillance de la fraîcheur des données. Documenter les transformations, les modèles de données et les dépendances entre les différents traitements. Contribuer aux démarches de gouvernance des données, de traçabilité et de fiabilisation des indicateurs. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et coordonner leur résolution avec les équipes concernées. 3. Préparer et valoriser les données pour les usages IA Structurer et préparer les données destinées à alimenter des solutions d'Intelligence Artificielle générative. Contribuer à la préparation des corpus documentaires et textuels pour les usages basés sur les grands modèles de langage (LLM). Participer à l'organisation des métadonnées, au nettoyage des données et à leur structuration pour des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Comprendre les exigences des solutions IA en matière de qualité, de disponibilité, de contextualisation et de réutilisation des données. Collaborer avec les équipes Data & IA afin de faciliter l'exploitation des données dans les solutions analytiques et les applications intelligentes. 4. Industrialiser les développements et collaborer avec les équipes techniques Développer et maintenir les traitements analytiques dans un environnement cloud, notamment sur Google Cloud Platform. Utiliser Git pour le versionnement du code et participer aux processus de revue de code via les Merge Requests. Contribuer aux chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour fiabiliser les mises en production. Appliquer les bonnes pratiques de développement, de documentation et de maintenance des projets Data. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Factory, métiers et infrastructure pour garantir la robustesse des solutions. 5. Accompagner les métiers et favoriser l'adoption Assurer l'interface entre les utilisateurs métier et les équipes techniques. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications analytiques et en modèles de données exploitables. Vulgariser les sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes. Accompagner les utilisateurs dans la compréhension et l'appropriation des solutions développées. Prioriser les développements selon leur valeur métier et proposer des solutions pragmatiques, du MVP à l'industrialisation.

Contexte Dans le cadre du développement de plusieurs produits d'IA, notre client recherche un Développeur Fullstack IA pour rejoindre une équipe de 5 développeurs, avec une forte dominante backend et agentique. L'équipe développe directement ses propres interfaces et solutions IA en s'appuyant majoritairement sur les services Google Cloud Platform. Vos missions Développer des applications IA fullstack, avec une dominante backend en Python et des interfaces en React Concevoir des agents IA avec Google ADK, avec leurs propres tools et des usages de RAG / recherche par similarité via BigQuery Travailler sur des cas d'usage de génération et traitement de contenus multimodaux : texte, images, vidéos, traduction et documents Word/Excel Développer des intégrations comme des chatbots Microsoft Teams et des compléments Office Participer à la qualité et au suivi des applications : scénarios de tests, observabilité, alerting et transferts de flux Environnement technique Développement Python • React IA & Agentique Google ADK • Agents IA • RAG Google Cloud Platform Vertex AI • Cloud Run • Cloud Functions • BigQuery • Airflow / Cloud Composer Écosystème Playwright • Microsoft Teams • Office • Génération image / vidéo • Traduction Modalités Mission freelance : 36 mois Saint-Ouen, Ile-de-france (Ligne 14 du métro) 2 à 3 jours de télétravail par semaine Démarrage ASAP

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Analyst / Data Scientist pour accompagner le développement de nouveaux usages autour de la donnée. Le consultant interviendra sur des sujets mêlant analyse de données, Business Intelligence et Data Science, avec pour objectif de transformer les données en analyses exploitables et en indicateurs permettant d'accompagner les décisions métiers. La mission comprendra notamment la conception et la production de reportings BI, l'analyse de données et la mise en œuvre de traitements sur un environnement Google Cloud Platform. Les consultants travailleront en lien étroit avec les équipes métiers et techniques afin d'identifier les besoins, proposer des analyses pertinentes et contribuer au développement de nouveaux cas d'usage Data.

À mi-temps responsable des mises en production et à mi-temps responsable produit des données, vous sécurisez les livraisons d'un ensemble de six équipes et contribuez à la bonne priorisation de leur travail. Vous coordonnez les équipes techniques, Data/BI et métiers afin de donner une vision claire du calendrier, des dépendances, des risques et de l'état de préparation des solutions. Vous définissez et faites vivre le processus de mise en production : planification, suivi des prérequis, tests, validations, décision de lancement ou de report, coordination des déploiements et suivi de la stabilisation. Vous anticipez les incidents, organisez les actions correctives et contribuez à l'amélioration continue des pratiques de livraison. En tant que responsable produit, vous recueillez et traduisez les besoins en récits utilisateurs et critères d'acceptation, gérez et priorisez le carnet de produit et accompagnez la validation fonctionnelle. Vous contribuez à la feuille de route et à la documentation des décisions. Le poste s'exerce en mode hybride, avec une présence sur site d'un à deux jours par semaine.

ContexteDans le cadre du renforcement des équipes R&D d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer pour participer à la structuration, l'ingestion et la valorisation des données métiers et scientifiques. Vous rejoindrez une équipe dynamique pour concevoir des pipelines de données performants, développer des outils de recherche de bases de données pour les équipes opérationnelles et connecter l'écosystème aux outils d'analyse (SevenBridges). Début de mission : ASAP Durée : 1 an Localisation : Hybride (Télétravail + Présentiel) MissionsIngestion de données : Mettre en place et maintenir l'ingestion de données publiques et internes (scripts Python sur-mesure, Fivetran, Rclone, etc.). Search Data : Participer au développement d'un outil de recherche et d'exploration de bases de données à destination des équipes métiers. Pipelines de transformation : Concevoir et optimiser les workflows d'orchestration et de transformation de la donnée. Interconnexion d'outils : Assurer la connexion et le flux de données vers les plateformes d'analyse spécialisées (notamment SevenBridges).

Dans le cadre d'un projet stratégique autour des Risques Climatiques & Physiques, nous recherchons un PGER GCP DEV N2 pour rejoindre une équipe experte et engagée. L'objectif du projet est de mettre en place une solution permettant d'ingérer, d'agréger et d'exposer des données provenant de sources multiples, afin de produire des rapports métiers dédiés à la surveillance du risque de crédit. Une expérience dans le domaine du risque de crédit est un véritable plus. Vous interviendrez notamment sur : 🔹 Le développement et l'intégration de solutions Python / Spark 🔹 La conception et l'évolution d'infrastructures de données 🔹 La collecte, le stockage et l'exploitation de flux de données 🔹 La supervision et l'intégration de données provenant de sources multiples 🔹 La vérification de la qualité et de la sécurité des données 🔹 La structuration des bases de données et des métadonnées 🔹 La cartographie et la documentation des sources de données 🔹 La maintenance des applications et infrastructures en production 🔹 L'industrialisation et l'optimisation de modèles de Machine Learning 🔹 La contribution au RUN et à l'amélioration continue des solutions data 🔹 La proposition d'évolutions sur les infrastructures et solutions existantes

Au sein de la Direction IA & Data, la Direction Data a pour ambition de maximiser la valorisation du patrimoine de données de l'entreprise, de développer l'intelligence autour de la donnée et de piloter la performance des activités et des offres. Dans ce cadre, le pôle Data Intelligence recherche un(e) Data Analyst Senior / Chef(fe) de projet Data pour accompagner les directions métiers dans la mise en place d'analyses, d'indicateurs et de tableaux de bord dédiés au pilotage de la performance opérationnelle. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers, Data et SI, avec un rôle à la fois analytique, fonctionnel et orienté gestion de projet. Vos missions Cadrage et gestion des projets Data Recueillir et analyser les besoins auprès des différentes directions métiers : Production, RH, Finance, etc. Cadrer les projets d'analyse et de reporting en définissant les objectifs, périmètres, indicateurs et sources de données. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et besoins data. Identifier et collecter les données nécessaires dans les différents systèmes d'information. Définir et mettre en place une méthodologie de travail commune à plusieurs directions métiers. Piloter les différentes étapes des projets, de la collecte du besoin jusqu'à la mise à disposition des analyses et dashboards. Data Analyse et Business Analyse Analyser les données disponibles afin d'identifier les tendances, écarts, indicateurs de performance et leviers d'amélioration. Transformer les données en analyses, synthèses et recommandations concrètes à destination des métiers. Exploiter les données existantes pour enrichir et faire évoluer les dispositifs de pilotage. Accompagner les utilisateurs dans l'interprétation et l'utilisation des analyses produites. Datavisualisation et Power BI Concevoir et mettre en place de nouveaux dashboards Power BI répondant aux besoins métiers. Faire évoluer, ajuster et optimiser les tableaux de bord existants. Automatiser et industrialiser les reportings afin de réduire les tâches à faible valeur ajoutée. Garantir la cohérence des indicateurs, règles de gestion et restitutions. Participer à la maintenance et à l'amélioration continue des dashboards. Collaboration et coordination Data Collaborer avec les équipes SI, Data Platform et Data Gouvernance pour garantir la disponibilité, la qualité et la fiabilité des données. Coordonner les échanges avec les différentes directions du Groupe. Faciliter la communication entre les interlocuteurs métiers et les équipes techniques. Contribuer à la structuration et à la diffusion des bonnes pratiques en matière d'analyse et de pilotage de la performance.

Localisation : Lyon Démarrage : ASAP Fin de mission : 16/11/2027 Télétravail : 3 jours par semaine (2 jours sur site) TJM : 330 € HT/jour Expérience : 3 à 7 ans Contexte de la missionDans le cadre du développement de sa Data Platform, notre client recherche un Data Engineer Java / Scala pour concevoir et développer des services digitaux centrés sur la donnée. L'objectif est de mettre à disposition des équipes des données fiables et accessibles via API, de simplifier les traitements analytiques et de renforcer l'alignement entre les besoins opérationnels et décisionnels. Le consultant interviendra notamment sur des projets liés aux référentiels articles et magasins. Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et fiables. Participer à la mise à disposition des données via des API et des services adaptés aux besoins métiers. Développer des traitements distribués et des flux de données en temps réel. Exploiter les environnements Cloud et les services de la plateforme data. Optimiser les requêtes SQL et les traitements sur des volumes importants de données. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et d'industrialisation du code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Compétences techniques requisesLangages : Java et/ou Scala, avec une bonne compréhension de la programmation fonctionnelle. Traitement de données : Apache Spark, Apache Kafka. Cloud & Data : Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, SQL avancé. Pipelines de données : DBT (Data Build Tool). Streaming : Pub/Sub et gestion des flux en temps réel. Industrialisation : GitLab CI/CD, Docker Compose. Environnement : Linux, ligne de commande et Git. Méthodologie : Agile / Scrum.