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🚨 Recrutement Freelance – Senior SRE / Platform Engineer AWS – Full Remote 🚨 Je recherche actuellement un profil SRE / Platform Engineer AWS pour accompagner une structure tech évoluant dans un environnement startup en forte croissance. ⚠️ Une expérience significative en startup / scale-up est indispensable pour cette mission. Le contexte évolue rapidement, avec des rôles et responsabilités pouvant bouger vite selon les priorités business et techniques. 👉 Stack technique recherchée : • AWS • Terraform • Kubernetes / EKS • IAM / S3 • Prometheus / Grafana • GitOps (FluxCD ou ArgoCD) ➕ Les plus appréciés : • Go / Python • Connaissance AWS Bedrock Le consultant interviendra principalement avec les équipes Infrastructure, tout en collaborant ponctuellement avec les équipes Développement et Data Science. 📍 Localisation : Full Remote 📅 Démarrage : à définir 💼 Freelance Le client reste ouvert à des profils intermédiaires si l’expérience startup et la capacité d’adaptation au contexte sont présentes. 📩 Candidatures : Je suis également preneur de recommandations dans mon réseau. #AWS #SRE #DevOps #PlatformEngineering #Kubernetes #EKS #Terraform #GitOps #Prometheus #Grafana #Cloud #Freelance #Remote #Startup

Responsable de projet métier IA — Secteur Banque · Consultant Freelance · Paris EN UN COUP D'ŒIL Secteur : Privé — Banque / Services financiers Type de mission : Freelance Durée : 3 mois renouvelables (objectif +6 mois) Démarrage : 1er juillet 2026 Localisation : Paris — présentiel 5j/semaine Niveau : 6 à 8 ans d'expérience Le projet Un acteur bancaire de premier plan engage la dernière ligne droite d'un projet de traitement automatisé des emails entrants (mise en production fin juin), tout en ouvrant un chantier structurant sur l'IA : cadrage d'un orchestrateur de flux, exploration des agents IA avec des partenaires technologiques de référence (Mistral, Dust), et pilotage de POVs en mode innovation. Vous intervenez en tant que chef de projet métier au croisement du delivery opérationnel et de la transformation IA, avec un rôle clé dans la gouvernance et l'acculturation des équipes. Vos missions Finalisation projet emails entrants Piloter la clôture du passage en mode RUN jusqu'à la mise en production fin juin Superviser recette, validation et boucles de feedback Cadrage IA & orchestration des flux Définir le périmètre IA sur la distribution des flux Cadrer la phase suivante : agents IA pour le traitement des tâches Pilotage des POVs agents IA (si Go) Organiser les ateliers avec les partenaires technologiques (Mistral, Dust, Rizlum) Cadrer 1 à 3 cas d'usage et leurs apprentissages associés Piloter les POVs en mode innovation Déploiement & suivi opérationnel Superviser la conception, l'intégration et le déploiement des solutions Mettre en place le monitoring, la maintenance et les mises à jour Gérer les aspects sécurité et confidentialité des données Gouvernance & reporting Suivre budget, planning et KPIs ; identifier et mitiger les risques Produire les reportings et préparer les instances de gouvernance Communiquer avec les parties prenantes techniques et métier Acquisition directe Mener des entretiens ciblés et rédiger les notes d'opportunité associées La stack Gestion de projet (méthodes agile / cycle en V) Connaissance de Mistral, Dust ou Rizlum Expérience projets IA / IA générative Expérience en contexte bancaire ou financier Pilotage d'équipes pluridisciplinaires Certifications projet (PMP, Prince2…) Gouvernance projet : budget, planning, KPIs, risques Culture data science / ingénierie IA Animation d'ateliers métier et technique Communication avec interlocuteurs tech et non-tech

Le centre d’expertise Market Analysis (EC MA) fournit des analyses fondamentales et des études économiques sur les marchés de l’énergie afin de soutenir les activités de trading et la gestion de portefeuille. Évoluant dans un environnement de trading rapide, l’équipe combine une expertise approfondie des marchés de l’énergie avec des analyses quantitatives et des techniques de data science pour fournir des insights clés. Dans ce contexte, une plateforme de données dédiée à la gestion des séries temporelles a été mise en place chez S&EM. Cette plateforme répond à des enjeux majeurs tels que la scalabilité, l’accès à des données de haute qualité, la découvrabilité des données et la gouvernance des données. La plateforme repose sur une architecture de données moderne et est soutenue par une équipe cœur d’experts data, travaillant en mode agile avec les parties prenantes métier et le Data Office. Le projet est actuellement en phase d’expansion, et l’équipe cherche à renforcer ses capacités afin d’accompagner l’intégration de nouveaux utilisateurs et favoriser l’adoption de la plateforme. Le rôle consiste à garantir que la plateforme de données soit fiable, scalable et pleinement exploitable par ses utilisateurs finaux. La personne sera responsable de faire le lien entre la plateforme et ses utilisateurs. Un objectif clé du poste est d’accélérer l’adoption par les utilisateurs en assurant leur onboarding, leur support et leur accompagnement, afin qu’ils puissent rapidement devenir autonomes dans l’utilisation de la plateforme et de ses outils. Concrètement, le rôle s’articule autour de trois dimensions : Fiabilité de la plateforme : fournir des pipelines de données robustes, automatisés et monitorés Accompagnement des utilisateurs : onboarding, formation et support dans l’usage quotidien Amélioration continue : faire évoluer la plateforme en fonction des retours utilisateurs et des besoins opérationnels

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l’IT et l’Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d’une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Business Analyst IA au sein de nos équipes pour l’un de nos clients. Le contexte ? Dans le cadre du démarrage d’un projet stratégique, nous recherchons un Business Analyst expérimenté ayant une forte expertise sur Dataiku et une solide expérience sur des projets liés à la data (Big Data, Data Science) et à l’intelligence artificielle (LLM et IA Générative). Ce profil interviendra principalement dans la mise en place d’un POV IA Studio, une plateforme fédérant : • Les outils de Data Science (notamment Dataiku). • L’accès aux données SI • Une interface avec un socle LLM permettant de développer des fonctionnalités IA Générative du cas d’usage de POV. • Le/la candidat(e) sera intégré(e) dans une Squad Agile déjà en place et participera aux activités fonctionnelles et opérationnelles pour le bon déroulement du projet. Vos missions ? Conception et structuration fonctionnelle du POV Studio IA basé sur la plateforme Dataiku, incluant l’intégration d’accès aux données SI, à des outils MLOPS, et à un socle LLM pour faire de l’IA générative. Animation des ateliers métier pour recueillir les besoins et les transformer en user stories explicites. Rédaction des spécifications fonctionnelles et travail en étroite collaboration avec les équipes techniques (développeurs, Data Engineers) pour assurer la faisabilité et la pertinence des solutions proposées. Gestion du backlog métier en mode Agile, rédaction des récits utilisateurs dans des outils tels que Jira et mise à jour selon les priorités. Participation aux phases de tests : définition des plans de tests fonctionnels, exécution, et validation des fonctionnalités. Conduite de changement, assistance fonctionnelle et accompagnement des utilisateurs pendant la phase de déploiement (formation et supports utilisateurs). Collecte des feedbacks utilisateurs afin d’assurer le bon déroulement des développements d’usage sur le Studio IA, gestion des priorités et ajustement continu avec le Chef de projet et le Product Owner. Réaliser / rédiger l’analyse des risques métiers liés au fonctionnement et au déploiement de la plateforme du POV, en collaboration avec les équipes SSI, conformité et juridique, en intégrant les exigences réglementaires (RGPD, gouvernance des données) et les règles éthiques, de confidentialité et de sécurité des données spécifiques au contexte bancaire).

Le poste Dans le cadre du développement d’une équipe internationale spécialisée dans les technologies d’IA générative, nous recherchons un Ingénieur Python expérimenté pour contribuer à l’industrialisation et à l’optimisation de systèmes basés sur les LLM. Vous travaillerez en collaboration étroite avec des équipes Data et IA basées à Shanghai dans un environnement innovant, technique et orienté performance. Vos missions Collaborer avec les équipes Data Science et ML Engineering Industrialiser et mettre en production des expérimentations IA Transformer des POC en solutions robustes et exploitables Concevoir des architectures scalables, fiables et résilientes Participer au développement d’applications backend et frontend Contribuer à l’amélioration continue des performances des systèmes IA Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques Évoluer dans un contexte international et distribué Environnement technique Python FastAPI / Django Architectures microservices Systèmes distribués APIs backend Frontend découplé IA générative / LLM Prompt engineering RAG (plus)

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l’ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d’usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s’assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l’ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l’outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l’application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).

Contexte Accompagner Coaching sécurité dans les projets MISSIONS En responsabilités : - Pilotage de projets : ○ Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes. ○ Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture. ○ Coordonner les différentes équipes projet au sein de DIS (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) et s'assurer de la bonne répartition des tâches et des livrables. ○ Identifier, suivre et gérer les risques, les problèmes et les dépendances des projets. ○ Organiser et animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer la communication régulière de l'avancement et la restitution/reporting au comité de direction - Coordination Sécurité IA : ○ Collaborer avec les équipes travaillant sur IA : IA4Sec, sécurité IA, tech IA et Data Science/machine learning. ○ Coordonner les chantiers/ travaux/projets IA4Sec et Sécurité IA. ○ participer aux projets métier IA pour recueillir les besoins sécurité ○ Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions - Gestion des parties prenantes : ○ Communiquer efficacement avec les équipes techniques internes DIS et externes , les intervenants sécurité Lod1 et loD2, et les autres départements concernés par la sécurité IA. ○ Faire remonter les informations clés et les alertes aux instances de décision. ○ Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes sur les enjeux de la sécurité IA. Compétences en Sécurité de l'IA (IA Security) : ○ Compréhension des principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning (types de modèles, processus de développement). ○ Connaissance des vulnérabilités/menace et des risques spécifiques à l'IA : ○ Connaissance des techniques et approches pour sécuriser les modèles IA et les données associées (ex: apprentissage fédéré, anonymisation outillée, techniques de défense adverses). ○ Familiarité avec les cadres et guides de sécurité IA émergents (ex: MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for LLMs).

Le ou la Data Ingénieur·e IA conçoit, met en place et opère les pipelines de données qui alimentent les cas d’usage d’intelligence artificielle (machine learning, LLM, analytics avancée). Le poste vise à garantir la disponibilité, la qualité, la traçabilité et la performance des données de bout en bout, depuis les sources (SI, APIs, fichiers, logs) jusqu’aux environnements d’entraînement et de production. En lien étroit avec les équipes Data Science, Produit, DevOps et Sécurité, la personne contribue à industrialiser les flux et à fiabiliser l’écosystème data. Livrables Pipelines de données documentés et automatisés, avec contrôles de qualité (validation, déduplication, gestion des valeurs manquantes) et mécanismes de reprise sur incident. Jeux de données prêts pour l’IA (datasets d’entraînement/validation, tables de features, embeddings si nécessaire) et interfaces d’accès stables pour les équipes consommatrices. Tableaux de bord de supervision (fraîcheur, volumes, erreurs, coûts), documentation opérationnelle (runbooks) et contribution aux standards (naming, conventions, modèles) de la plateforme.

Description du besoin : Type de prestation : Chef de projet Data Client : Secteur d'assurance Lieu de la mission : Paris 2 Durée de la prestation : 6 mois renouvelable Expérience requise : +8 ans Date de démarrage : 15/06/2026 CONTEXTE : Cette prestation vise à renforcer l’équipe Data Business Analysis au sein d’un département Data Management. Elle sera dédiée au pilotage de projets Data, avec un fort enjeu autour de l’analyse de données, et consistera à accompagner les clients internes (filiales et fonctions centrales) dans leurs projets : recueil et formalisation des besoins, conseil et orientation vers les solutions de mise à disposition des données les plus adaptées. Le département Data Management regroupe une vingtaine de collaborateurs (Business Analysts, Data Engineers, Data Scientists et experts Data Governance). Ses principales missions couvrent : La gouvernance des données L’analyse métier des données L’ingénierie des données La data science L’ensemble des use cases (Crédit, Valeur Résiduelle, Épargne, Innovation, Marketing, etc.) est géré sur une plateforme GCP. OBJECTIF DE LA PRESTATION : Dans le cadre des activités de la Data Factory, la prestation de Chefferie de projet Data aura pour missions de : Accompagner les clients internes dans leurs projets data, les aider à formaliser leurs besoins et les orienter vers les solutions de mise à disposition des données adaptées Animer la qualité des données en coordination avec les data stewards et les business owners Promouvoir les solutions de la Data Platform auprès des différentes entités et fonctions centrales Identifier des cas d’usage Data et démontrer leur valeur ajoutée métier Garantir la cohérence des projets Data Platform avec la stratégie globale et les exigences de conformité (gouvernance, sécurité, protection des données, etc.) Identifier les synergies entre projets et proposer des recommandations de mutualisation, priorisation ou arbitrage Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et produire la documentation nécessaire aux décisions et développements Piloter les projets data de bout en bout selon les axes QCD (Qualité, Coûts, Délais) dans un environnement Agile Assurer la conformité méthodologique, l’auditabilité des projets et la bonne production de la documentation associée Coordonner l’ensemble des parties prenantes : métiers, gouvernance, privacy, équipes data, architecture et IT Définir et suivre les KPI projets ainsi que les reportings d’avancement Garantir la validation métier, la formation des utilisateurs et l’adoption des solutions livrées Assurer la continuité des produits après leur mise en production

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

**Senior Finance IT Business Analyst & SAS Developer (SAS Finance Core - Asset Management)** 📍 Paris ou Bruxelles ou Luxembourg | 🏢 Hybride (le profil peut être basé sur une des ces 3 villes, le client ayant des sites sur place) ⏳ Mission longue (6 à 10 mois renouvelables) Nous recherchons un profil senior hybride Finance / IT pour intervenir sur des outils Finance cœur de l'organisation , dans un environnement Asset Management exigeant. 🎯 Contexte La mission s'inscrit dans un double cadre : Support Business As Usual (BAU) des équipes Finance Contribution à des projets structurants Finance (Target Operating Model, évolutions d'outils) Les systèmes Finance sont basés sur SAS Financial Management et SAS Cost & Profitability Management , utilisés pour les clôtures, calculs de coûts, rentabilité et reporting Finance . ⚠️ Clarification essentielle - merci de lire avant de postuler Dans cette mission, SAS est un système Finance cœur . Ce poste ne concerne PAS la Data Science, la BI, le reporting visuel (Power BI, Tableau, etc.) ni le développement SAS générique. Il ne s'agit pas non plus d'un rôle de Business Analyst purement fonctionnel. 🧩 Responsabilités Support opérationnel des équipes Finance sur les environnements SAS Finance Analyse des processus Finance / Comptabilité et recommandations d'optimisation Recueil des besoins métiers et rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques Participation aux phases de design, tests, déploiement et conduite du changement Rôle de point de contact Finance IT au quotidien ✅ Profil recherché Expérience confirmée en Finance / Comptabilité dans l' Asset Management Maîtrise des processus : GL, AP/AR, clôtures, reporting, budget & forecast, coûts, procurement Solide expérience SAS Finance (macros, templates, outils FM / CPM) Expérience sur des projets IT Finance (ERP, comptabilité, reporting Finance) Compréhension des cycles projets ( Agile , Azure DevOps apprécié) Forte autonomie, séniorité, capacité à challenger le métier et l'IT 🌍 Langues Français et Anglais professionnels 🎯 Les profils Data Analyst, BI, Data Scientist ou BA non techniques ne correspondent pas à cette mission.

Contexte de la mission Amundi Technology recherche un profil Data Engineer Senior orienté plateformes Data & IA afin d’accompagner la montée en puissance de son socle Data/ML. La mission s’inscrit au sein de l’équipe DAT, responsable des plateformes Data, IA/ML et des environnements Kubernetes du groupe. Le consultant interviendra dans un contexte très orienté production et scalabilité, avec une forte proximité avec les équipes d’ingénierie de production. L’objectif n’est pas uniquement de conseiller, mais d’intervenir concrètement sur les problématiques techniques, les optimisations de plateformes et l’industrialisation des usages Data/IA. Informations clés • Localisation : Paris 15e • Démarrage : ASAP / Mai 2026 • Durée : longue visibilité (3 ans) • Présence : 100% • Horaires : HO uniquement • Télétravail : non précisé • Type de mission : expertise opérationnelle / engineering plateforme Responsabilités principales Plateformes Data & IA • Optimisation et amélioration des plateformes Dagster et Trino en production • Analyse de performances, tuning, optimisation des usages et configurations • Conception et optimisation de pipelines Spark à forte volumétrie • Gestion des problématiques de partitionnement, formats Delta Lake / Iceberg et performance des traitements • Participation à l’évolution du socle Data/IA et aux choix d’architecture techniques • Contribution à la gouvernance technique et aux standards d’engineering Industrialisation & Scalabilité • Industrialisation des pipelines Data & ML • Mise en place des mécanismes de monitoring, observabilité et alerting • Construction des patterns de déploiement à l’échelle • Gestion des problématiques de montée en charge et de robustesse plateforme • Support niveau 3 sur les incidents complexes Data/IA Accompagnement technique • Accompagnement des équipes Data Science et Développement • Pair-working et rôle de référent technique opérationnel • Réalisation de POCs et veille technologique autour des plateformes Data & IA Environnement technique Data / Big Data • Dagster • Trino • Apache Spark • Hive • Delta Lake / Iceberg • Superset • OpenMetadata Cloud / Infra • Kubernetes • Rancher RKE • AKS Azure • Docker DevOps / Observabilité • ArgoCD • Jenkins • Grafana • Prometheus • Sysdig Langages • Python • Go Versioning / Storage • GitLab • Artifactory • S3 Compétences indispensables • Très forte expertise sur des plateformes Data en production • Expertise Dagster (ou équivalent orchestration Data) • Expertise Trino / moteurs distribués • Solide maîtrise Apache Spark et optimisation de pipelines Big Data • Bonne connaissance Delta Lake / Iceberg / Hive • Expérience réelle de problématiques de scaling plateforme • Très bon niveau Python • Bonne maîtrise Linux / Unix Compétences appréciées • Kubernetes / Docker • Azure AKS • GitOps / Infrastructure as Code • MLOps • Go ou Java