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Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’un produit de paiement fractionné (4x) , vous interviendrez au sein du domaine Risk Management B2C d’une direction produit. Vous intégrerez une équipe produit complète composée de : Product Managers Développeurs Data Analysts & Data Scientists L’objectif est de piloter un produit stratégique à fort enjeu business et réglementaire. 🎯 Vos missions Votre rôle sera de piloter et faire évoluer un produit de paiement fractionné , en maximisant la valeur client. À ce titre, vous serez amené(e) à : Piloter le bon fonctionnement du produit (technique & fonctionnel) Recueillir les besoins utilisateurs et les transformer en features Prioriser le backlog en fonction de la valeur business Piloter le delivery avec les équipes tech et data Assurer la communication produit et le partage des insights Suivre la performance via des KPI et une approche data-driven 🎯 Enjeux Améliorer l’expérience client sur le paiement fractionné Optimiser le delivery produit au quotidien Assurer la conformité réglementaire (Directive Crédit Conso – 2026) 🧩 Environnement🔧 Technique .NET Snowflake Jira / Confluence ⚙️ Organisation Méthodologie Agile Scrum Rituels : Daily, Sprint Planning, Refinement, Demo, Retro Collaboration étroite : Produit / Tech / Métier

Expert Dataiku DSS - Bordeaux COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation CONTEXTE Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Contexte de la mission** Vous interviendrez dans le cadre de la Transformation IA Générative au sein de la Direction Data Science & IA. Vous rejoindrez une équipe de 5 personnes (3 stagiaires data scientist, 1 alternant en innovation, 1 manager), rattachée à la Direction Data Science et collaborant étroitement avec toutes les équipes non techniques. Vous serez placé(e) sous la responsabilité du Directeur de la Transformation IA Générative. La prestation s'inscrit dans un contexte de transformation d'entreprise à l'ère de l'IA Générative, pour des profils non techniques. --- ** Missions principales** Accompagner les équipes métier dans leur transformation IA et les rendre progressivement autonomes dans leur quotidien. Il s'agit de donner aux collaborateurs les outils, les connaissances et la confiance pour intégrer l'IA de manière durable et concrète. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : **Pilotage des licences** — Administrer l'attribution des licences IA, s'assurer de leur bonne utilisation et analyser les données d'usage pour orienter les actions d'accompagnement. **Animation des événements IA** — Concevoir et animer les rendez-vous mensuels : onboarding pour les nouveaux utilisateurs et webinaire "La Parole au Champion" pour partager les bonnes pratiques. Assurer la régularité, améliorer les formats et mesurer l'impact. **Veille technologique** — Suivre les nouvelles solutions d'IA générative (généralistes comme spécialisées) et faire remonter les opportunités d'adoption de façon structurée. **Documentation Confluence** — Maintenir une base de référence toujours à jour : bonnes pratiques, cas d'usage, tutoriels, retours d'expérience. **Accompagnement terrain** — Aider les équipes métier à mettre en place agents, skills et workflows IA. Valoriser et diffuser les réussites pour créer une dynamique collective. --- **Activités complémentaires** **Communication Codir / Comex** — Préparer et animer les points réguliers sur l'avancement : métriques d'adoption, personae, succès, points de vigilance, prochaines étapes. --- **Contexte technique & organisationnel** Outils & Framework : Claude, ChatGPT, Copilot, Power Automate et outils no-code Langages : Python Infrastructure : Azure / Snowflake Méthodologie : Scrum (sprint planning, daily, retrospective) --- **Profil recherché** • Capable de travailler en équipe transverse • Autonome et force de proposition • À l'aise dans la communication avec les métiers • Orienté(e) résultats, rigoureux(se) et structuré(e) **Expérience requise** • Formation : Bac+5, école d'ingénieur • Expérience : minimum 2 ans sur des missions similaires • Expérience obligatoire en IA Générative • Expérience dans le secteur e-commerce appréciée

Je cherche pour un de mes client un Data Governance Manager – Stewardship & Adoption sur Bordeaux Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Localisation : Bordeaux Démarrage asap pour 5 mois contexte de la mission et l’équipe Chez mon client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation • approche pragmatique et orientée adoption / impact Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)