Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data scientist

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Data & IA et chef de projet, mission de caderage et conduite des projets d'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et d'analyse de données pour améliorer les processus métiers et les performances de l'entreprise. Investiguation, description et analyse des processus existants pour identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 💡 La mission Consiste à : 1. Investigation et analyse des processus : Étudie et compréhension des processus métiers existants, identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 2. Analyse quantitative : Réalisation des analyses quantitatives pour évaluer les opportunités d'amélioration, en utilisant des données telles que les parcours clients, les données d'utilisation, etc. 3. Collaboration avec les data scientists : Travail avec les data scientists, étude, proposition et test des solutions internes ou externes pour améliorer les processus métiers. 4. Definir la vision et de la stratégie : Collaboration avec les experts métiers, les product owners, les développeurs et les data scientists pour définir la vision, la stratégie et l'approche de validation des projets (notamment l’approche de testings et les metrics associées). 5. Gestion de projet : Bonne traduction des besoins dans une roadmap claire, réaliste et acceptée par toutes les parties prenantes, et animation du projet pour garantir la qualité, les délais et les coûts. 6. Coordination et synergie : Coordination et la synergie entre les différents projets et les différentes équipes, en favorisant les échanges, les retours d'expérience et les bonnes pratiques

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe Data moderne et orientée traitement de données volumétriques. Vous participerez au design, à la mise en place et à l’optimisation des pipelines de données. Missions : Développement de pipelines ETL / ELT Modélisation et structuration de data warehouses / data lakes Optimisation des performances et qualité des données Participation à la mise en place de frameworks DataOps Collaboration étroite avec Data Analysts / Data Scientists

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Platform Enablement Engineer" pour un client dans le secteur Bancaire Description 🏢 Le Contexte : La Tech au service de la Recherche Votre mission est au cœur de notre réacteur technologique. Vous ne construisez pas seulement des outils ; vous donnez le pouvoir à notre communauté de plus de 50 Data Engineers et Data Scientists. En tant que trait d’union entre les équipes "Platform" et les équipes "Métier", vous garantissez que notre plateforme Data est non seulement adoptée, mais qu'elle évolue selon les besoins réels du terrain. 🎯 Vos Missions : Support, Évangélisation et Transmission Votre rôle est pivot : vous êtes à la fois un expert technique "hands-on" et un ambassadeur de la culture Data. 1. Support Technique & Tooling (Expertise Opérationnelle) : Accompagner quotidiennement les Data Engineers/Scientists sur leurs défis techniques complexes. Identifier et gérer la dette technique par des plans d’actions concrets. Développer l'outillage nécessaire pour faciliter la vie des utilisateurs (automatisation, agents IA, frameworks de tests). Collaborer avec les équipes d'infrastructure pour résoudre les incidents de pipelines et améliorer l'expérience développeur (DevEx). 2. Évangélisation & Animation de Communauté : Promouvoir l’adoption de la plateforme par l'exemple et l'usage quotidien. Partager les tendances du marché et les nouveaux outils pertinents auprès des équipes internes. Animer une Communauté de Pratique : organiser des webinaires, des ateliers et des retours d'expérience. 3. Montée en Compétences (Upskilling) : Évaluer le niveau des équipes et concevoir des parcours de formation (exercices, cas réels). Créer du contenu technique de haute qualité : tutoriels, documentation, projets modèles et articles de blog interne. 4. Feedback Loop & Stratégie Produit : Recueillir les retours des utilisateurs pour influencer la roadmap de la Platform Engineering . Être l'avocat des Data Scientists et Engineers au sein de l'organisation pour s'assurer que leurs besoins sont compris et adressés.

Missions principales : Data Engineering Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes pour alimenter les applications. Garantir l’ingestion, la transformation et le stockage de volumes importants de données. Optimiser les traitements afin d’assurer des performances adaptées aux enjeux de volumétrie. Mettre en œuvre des dispositifs de qualité des données (contrôles, alertes, supervision). Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour définir et exposer les interfaces de données (API, bases). Documenter les flux et assurer la mise à jour du catalogue de données des projets. MLOps Industrialiser les processus d’entraînement des modèles de Machine Learning dédiés à l’optimisation du dimensionnement des structures. Déployer des pipelines CI/CD pour les modèles ML (gestion des versions des données et modèles, automatisation des entraînements). Suivre et analyser les performances des modèles en production (détection de dérives, indicateurs de performance). Accompagner les Data Scientists dans la mise en production des modèles.

Contexte de la mission Vous accompagnerez la modernisation des infrastructures logicielles et serveurs, tout en soutenant les projets IA/Data en production. Vous garantirez leur scalabilité, sécurité et traçabilité dans des environnements critiques du secteur financier. Vos missions • Moderniser et sécuriser les environnements applicatifs et serveurs • Automatiser les déploiements et configurations via Infrastructure as Code (IaC) • Assurer la scalabilité et la sécurité des projets IA/Data en production • Collaborer avec les équipes Data Scientists, DevOps et Sécurité • Participer aux audits et garantir la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001) • Mettre en place des solutions de monitoring et traçabilité des modèles IA

Redlab cherche un Leader technique de l’Usine IA de son client Il définit l’architecture des solutions IA/ML/LLM, organise les équipes techniques, garantit sécurité, performance et conformité (RGPD, AI Act). Missions clés Piloter les équipes techniques IA (développeurs, data scientists, ingénieurs). Concevoir des architectures scalables (microservices, event-driven). Encadrer l’industrialisation IA/ML/LLM (MLOps, GPU, cloud). Optimiser les processus métiers (AS-IS / TO-BE, BPMN). Coordonner les parties prenantes (métier, DSI, RSSI).

Pour accompagner un client secteur public sur son usine IA , Redlab cherche un consultant chef projet IA (PO IA) uniquement en CDI ROLE : Chef de projet IA transverse, pilote les cas d’usage, coordonne métier/tech, structure les projets, assure adoption et gouvernance. Missions clés Cadrer, prioriser et piloter les projets IA. Traduire besoins métier → spécifications IA. Suivre KPIs, ROI, risques, conformité (RGPD, biais). Coordonner Data Scientists, Devs, Data Engineers, DSI. Gérer la mise en production et la MCO.

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure Obligatoire Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP Profil du candidat Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing Azure - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Description de l‘entreprise Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

💼 Contexte Dans le cadre du développement de solutions innovantes basées sur l’ Intelligence Artificielle , et notamment l’ IA générative , nous recherchons un Business Analyst IA pour accompagner la conception, le cadrage et le déploiement de cas d’usage à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez à l’interface entre les équipes métiers, data, IA et IT afin de transformer les besoins business en solutions IA concrètes, performantes et responsables. 🎯 Missions principales Identifier, analyser et prioriser les cas d’usage IA / IA générative (chatbots, assistants métiers, moteurs de recherche augmentés, automatisation intelligente, etc.) Recueillir et formaliser les besoins métiers (workshops, interviews, benchmarks) Rédiger les spécifications fonctionnelles, user stories et critères d’acceptation Participer au cadrage des solutions IA (LLM, RAG, modèles propriétaires ou open source) Collaborer avec les équipes Data Scientists, ML Engineers et développeurs Contribuer à la définition des parcours utilisateurs et à l’expérience IA Participer aux phases de tests fonctionnels, d’évaluation des modèles et d’UAT Suivre la performance des solutions (qualité des réponses, ROI, adoption) Veiller aux enjeux de conformité, d’éthique, de sécurité et de protection des données

Notre client, acteur majeur du secteur [énergie / distribution], recherche un.e Data Engineer confirmé.e pour renforcer ses équipes Data. Le poste combine Data Engineering et MLOps , avec une implication sur l’ensemble du cycle de vie des pipelines de données et modèles ML. Missions principales : Data Engineering (intervention sur 2 projets) Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données pour 2 applications disctinctes. Assurer l’ingestion, la transformation et le stockage de données à grande échelle. Optimiser les traitements pour garantir des performances adaptées aux volumes traités. Mettre en place des mécanismes de qualité des données (contrôles, alertes, monitoring). Collaborer avec le pôle Développement pour définir les interfaces de données (API, bases de données). Documenter les flux de données et maintenir le catalogue de données. MLOps (Intervention sur 1 des 2 projets) Industrialiser l’entraînement des modèles ML pour l’optimisation du dimensionnement des groupes électrogènes. Déployer des pipelines CI/CD pour les modèles ML (versioning des données et modèles, automatisation de l’entraînement). Assurer le monitoring des performances des modèles en production (drift detection, métriques de performance). Collaborer avec les Data Scientists pour faciliter le passage des modèles du développement à la production.

Rejoignez un leader français de l'audiovisuel pour une mission stratégique d' Architecte Data GCP . Vous accompagnerez la Direction Technique du Numérique dans la consolidation et l'optimisation de sa Data Platform, en interface directe avec les équipes Data (Product Owners, Data Engineers, Data Scientists). Votre rôle sera de structurer l'architecture technique globale, améliorer l'expérience développeur et piloter l'optimisation des coûts cloud. Vos Missions : 🏗️ Architecture Technique Garantir la cohérence de la stack data entre équipes et projets Définir et faire respecter les contrats d'interface (schémas, API, data contracts) Effectuer la veille technologique et évaluer les standards du marché Tester, auditer et introduire de nouvelles technologies Réaliser un audit de l'architecture existante et recommander les améliorations ⚡ Developer Experience Contribuer à la création de modules Terraform et à leur industrialisation Accompagner les équipes dans l'usage de l'Infrastructure as Code Définir les standards CI/CD pour les équipes data (tests, lint, automatisation) 💰 FinOps & Optimisation Mettre en place un suivi budgétaire par équipe Implémenter des outils d'alerting et monitoring (quotas, seuils, dérives) Identifier les leviers d'optimisation et participer à la roadmap FinOps

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : 💡 Contexte /Objectifs : Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du client. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein du Lab Innovation, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Nous recherchons un business analyst ayant des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). 🤝 Les missions sont : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e ML Ops pour une grande entreprise internationale ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 5 ou plus années d'expérience en tant que ML Ops/Data Scientist ; tu maîtrises MLflow ou outils similaires ; tu as déjà travaillé dans un environnement GCP/BigQuery ; tu as un anglais professionnel. Tes missions … ✨ Définir et mettre en œuvre un cadre de bonnes pratiques ML Engineering (tests, qualité, versioning, monitoring…) ✨ Concevoir, construire et maintenir des modèles de Machine Learning en lien avec les Data Scientists ✨ Industrialiser les modèles via des pipelines de ré-entraînement, d’évaluation et de déploiement automatisés ✨ Contribuer à la roadmap produit ML : arbitrages techniques, exploration technologique, priorisation ✨ Développer des systèmes de monitoring en temps réel pour la supervision des modèles et des flux de données ✨ Enrichir la plateforme ML avec de nouveaux outils et composants (frameworks, patterns, modules d'observabilité…) ✨ Participer activement à la vie agile de l’équipe (rituels, pair programming, veille technologique) ✨ Porter les bonnes pratiques ML en transverse auprès des autres entités du groupe, en France et à l’international ✨ Accompagner les Data Scientists dans la montée en maturité technique, notamment sur les pratiques de software engineering ✨ Garantir la qualité du code produit et participer à son amélioration continue TT: 2 jours par semaine. Démarrage: rapide. Relation: CDI ou freelance. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉