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Job description: Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et industrialisés Mettre en œuvre des processus ETL / ELT en environnement projet Structurer, automatiser et fiabiliser les flux de données de bout en bout Participer à la mise en production et au suivi des traitements data Collaborer avec les équipes métiers et data (analystes, BI, etc.) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques data et de la qualité des données Profil recherché Data Engineer avec minimum 2 ans d’expérience réelle sur Dataiku, en contexte projet et industrialisation (critère indispensable) Excellente maîtrise du SQL Solide expérience des chaînes de traitement de données (ETL / ELT) Capacité à travailler sur des environnements structurés et contraints Une connaissance des outils BI (Tableau, Business Objects) et/ou SAS est un plus Environnement technique (indicatif) Dataiku SQL Outils ETL / ELT Outils BI (Tableau, BO, SAS – selon profils) 3 jours de présentiel sur site Lieu : Niort

Contexte et enjeux Notre client en assurance s’est engagé dans un projet stratégique majeur visant à accélérer et industrialiser le déploiement des cas d’usage de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et LLM). Ce programme ambitieux repose sur la mise en œuvre de socles technologiques robustes, sécurisés et scalables : MLOps LLMOps Environnements Python industrialisés L’objectif est de fournir une plateforme mutualisée et standardisée permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, utilisable par l’ensemble des équipes Data & IA du client. Dans ce cadre, notre client en assurance recherche un Consultant expert pour prendre en charge la gestion et l’animation de l’équipe dédiée à la plateforme MLOps . Ce rôle est stratégique pour la réussite du projet et la pérennisation des socles en mode RUN. Responsabilités principales 1. Management et animation de l’équipe MLOps Structurer et encadrer l’équipe MLOps (MLOps Engineers, Data Engineers, etc.) Définir les rôles et responsabilités Organiser et planifier les activités, répartir les charges et suivre l’avancement Mettre en place et animer les rituels agiles (daily stand-ups, sprint reviews, rétrospectives) Favoriser la montée en compétences et la diffusion des bonnes pratiques 2. Pilotage technique de la plateforme MLOps / LLMOps Définir l’architecture technique de la plateforme en collaboration avec les architectes et les équipes Data & IA Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps / LLMOps pertinents Garantir la disponibilité, la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme Assurer la conformité aux normes de sécurité, de gouvernance des données et de réglementation (RGPD) Définir, suivre et analyser les KPIs de la plateforme et des modèles déployés 3. Delivery du socle MLOps et des cas d’usage Garantir le déploiement des composants du socle MLOps industriel , en lien avec l’ensemble des parties prenantes DSI Organiser la réintégration des cas d’usage déjà en production dans le nouveau socle (compatibilité ascendante) Piloter le déploiement et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, en autonomie et en coordination avec la DSI Accompagner l’industrialisation et la mise en production des cas d’usage IA 4. Roadmap, gouvernance et pilotage Définir et mettre en œuvre la roadmap MLOps / LLMOps , en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA Piloter un portefeuille de projets techniques Gérer les budgets et l’allocation des ressources Animer les instances de pilotage (Comité Projet, Comité de Pilotage) S’appuyer sur les outils de suivi : SCIFORMA (planning et suivi budgétaire), JIRA (suivi des tâches) 5. Communication et coordination Interagir avec les équipes Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Opérations Présenter l’avancement et les résultats aux parties prenantes internes (direction, métiers) Animer des ateliers de partage de connaissances et de bonnes pratiques Accompagner l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA Livrables attendus Organisation cible et plan de charge de l’équipe MLOps Roadmap détaillée de la plateforme MLOps / LLMOps Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’activité et tableaux de bord de suivi Propositions d’architecture et de choix technologiques Processus et procédures MLOps / LLMOps formalisés Supports de formation et de sensibilisation

Localisation :92 Démarrage : ASAP Jours obligatoires sur site : 3 jours/semaine Expérience : 5 ans minimum TJM: 400€ Data Engineer domaine Recyclage & Valorisation (F-H) Pour atteindre l'objectif stratégique de transformer ses données en un véritable actif, on réorganise ses services en créant une Direction DATA et FLUX rattachée au DSI du Groupe. Au sein de cette nouvelle direction, le/la Data Engineer domaine Recyclage & Valorisation aura en responsabilité l’infrastructure Data servant aux projets BI pour les métiers du Recyclage et de la Valorisation , conformément au niveau de service et de sécurité attendu. Il/ Elle a également la charge du maintien en condition opérationnelle de la Data Plateforme existante et de son évolution. MISSIONS • Est en charge de la mise en œuvre, du run et de l’évolution de la plateforme Data : o Intègre de nouveaux flux de données o S’assure du bon déroulement des batchs d’intégration des données o S’assure de l’intégrité et des performances de la plateforme Data o Veille à maintenir la plateforme Data « up to date » en mettant à jour ses composants et en la faisant évoluer en adéquation avec les dernières avancées technologiques • Pour être efficace, le/la Data Engineer doit avoir une connaissance transverse des flux de données qui transitent dans la plateforme data • Collabore avec les Data Analysts / Scientists pour s’assurer de la bonne utilisation des données qui sont exposées via la plateforme Data o Gère la mise à disposition et les droits d’accès à la donnée o S’assure des interactions entre les consommateurs des données et la data plateforme dans un soucis de rationalisation et de performance o Propose des améliorations techniques (indexation, datamart, pré calcul de kpis…) • Participe aux travaux d’amélioration continue de la qualité des données. • Assure le niveau de support N 3 sur la fraîcheur, l’intégrité et la mise à disposition des données • Est référent technique du socle Data • Interagit avec le département data gouvernance de la direction pour aligner les modèles de données avec la stratégie data des métiers • Travaille en étroite collaboration avec les data managers dans les BUs en charge de la définition et de la qualité des objets data pris en charge • Participe à la road map de mise en qualité des données lancées par les data managers

L’équipe Data recherche un Business Analyst pour accompagner la phase d’implémentation du projet de plateforme Data. La mission consiste à soutenir l’équipe en travaillant à la préparation, à la structuration et à la mise en œuvre du projet de migration des données. La mission consistera également à aider l’équipe sur d’autres projets évolutifs afin de répondre aux besoins des clients internes. Des connaissances fonctionnelles des métiers de l’asset management, des flux de données et votre expérience en tant que gestionnaire de projet sont nécessaires pour cette mission. Compétences techniques : Connaissances de l’environnement réglementaire de la gestion d’actifs Français, européens et UK. Une connaissance de la réglementation bancaire et de l’assurance est un plus. Français et Anglais courants Bonne compréhension des enjeux de qualité de données en contexte réglementaire Maitrise des outils Pack Office, VBA, SQL, Python, Neoxam Data Hub, Tableau Desktop, Data Bricks est un plus. Forte capacité à documenter précisément les process, contrôles et anomalies Expérience en optimisation de processus et mise en place de control framework Experience : Expérience dans un rôle de Business/Data Analyst, idéalement dans l’Asset Management ou au sein d’un cabinet de conseil Expérience de gestion de projet dans un environnement complexe (par le nombre d’interlocuteurs, la variété des sujets à traiter, le calendrier serré à respecter).

CONTEXTE Intégration chez un grand groupe Retail international. Le PO évoluera dans une équipe Data d’environ 30 personnes structurée par domaines. Rattachement direct au Lead PO Data Supply / Operations. Objectif : piloter la vision, la roadmap et la valeur produit Data sur les périmètres Supply, Operations et Planning. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE – Maîtrise avancée du SQL (analyse et manipulation de gros volumes). – Stack technologique : – Snowflake (Data Warehouse cloud) – Matillion pour l'ETL, évolution prévue vers DBT – QlikSense (reporting & visualisation) ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL Le PO intervient sur des sujets Data stratégiques liés au Demand Planning, aux opérations retail et à la supply. Responsabilités principales : – Définition des parcours utilisateurs et construction des KPIs clés. – Rédaction de spécifications fonctionnelles pour Data Engineers et Data Analysts. – Gestion et mise à jour du Data Catalog sur le périmètre confié. – Garantie du design produit, cohérence globale et qualité des livrables. Cadre méthodologique : – Organisation Agile, sprints de 3 semaines – Outils : JIRA, Confluence Attentes fortes : capacité à challenger le métier, proposer de la valeur, structurer un produit cohérent. PROFIL RECHERCHÉ – Au moins 8 ans d’expérience dans la Data, dont 4 ans en tant que Product Owner ou Chef de Projet Data. – Solide connaissance du Retail, notamment des enjeux Supply, Planning et opérations. – Qualités clés : – Autonomie, prise de décision – Leadership naturel, capacité à fédérer – Excellente capacité d’analyse – Esprit critique, force de proposition

Dans le cadre du déploiement d’une nouvelle solution stratégique, notre équipe Data & AI IT Product recherche un(e) Reltio Architect / Technical Lead expérimenté(e) pour piloter l’implémentation et structurer la gouvernance MDM. 🎯 Vos responsabilités : 🔹 Architecture & Configuration Reltio Design et implémentation avancée de Reltio (configurations L3) Paramétrage des règles de match & merge, survivorship logic, workflows Configuration des UI layouts 🔹 Data Modeling Conception et implémentation de modèles de données complexes Gestion des crosswalks et hiérarchies 🔹 Intégration & Data Pipelines Développement et intégration via Reltio Integration Hub & APIs Participation à la mise en place des flux ETL/ELT 🔹 Leadership & Coordination Encadrement technique et mentoring de l’équipe projet Collaboration étroite avec Data Engineers, Business Analysts et stakeholders métiers Traduction des besoins métiers en spécifications techniques 🔹 Migration & Run Support à la migration de données et aux phases de testing Gestion des opérations plateforme, performance, releases et résolution d’incidents