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Les outils utilisés afin de répondre aux besoins de nos clients sont DATAIKU, SQL avancé, bases en Python, et TABLEAU. Les enjeux sur 2026 : • Reprendre et finaliser la Refonte des projets data marketing DMK • Securiser et stabiliser le run • Mise en place de nouveaux projets reportings/analytics clés pour le marketing (Campaign performance & optimization, connaissance client ex. CLV, tracking du parcours digital client, Cost per lead…) • Construire des modèles prédictifs/scorings simples • Automatiser le production de reportings mensuels pour direction Marketing • Documentation Vous travaillez au quotidien en anglais avec les collaborateurs de toutes les pays et directions du groupe Arval. Réunions de cadrage avec les métiers afin de définir les règles de gestion : Identification d'architecture et modélisation data Construire des flows DATAIKU facilement maintenables (respect des normes de développement Arval) et documentés Scénarisation des flows DATAIKU Recettage des projets, correction de bugs Mise en production Analyses ad hocs Maintenance du run Analyses ad hocs Sécuriser la cohérence des KPIs produits et la qualité des données exploitées Communication auprès des métiers Responsable de la relation Marketing avec l'IT -

Nous recherchons un architecte Dataiku Compétences techniques Expertise Dataiku (architecture et administration) Bonne maîtrise des architectures data (Data Lake, ELT) Connaissance AWS (S3) et DBT Sensibilité data quality et data governance Compétences fonctionnelles Structuration de bonnes pratiques Accompagnement des équipes métiers Connaissance MDM appréciée Les livrables sont Schéma d’architecture data global + focus Dataiku Guide des bonnes pratiques Dataiku Templates / bibliothèque réutilisable Compétences techniques Dataiku - Confirmé - Impératif Architecture data modernes - Confirmé - Impératif DBT et workflows de transformation - Confirmé - Impératif Description détaillée L’architecte Dataiku interviendra en support transverse des équipes métiers et techniques pour structurer les usages et diffuser les bonnes pratiques. Objectifs Industrialiser et structurer l’usage de Dataiku Accompagner les équipes dans l’exploitation de la donnée Définir des standards et composants réutilisables Assurer l’intégration avec l’écosystème data (S3, DBT, Data Catalog) Contribuer aux initiatives de data governance Missions principales 1. Architecture & gouvernance Définir l’architecture Dataiku et son intégration avec AWS S3 Structurer les environnements (dev / recette / prod) Mettre en place les bonnes pratiques (flows, versioning, sécurité) 2. Administration & industrialisation Administrer la plateforme (accès, configuration, monitoring) Mettre en place les processus de déploiement et de recette Créer une bibliothèque de composants réutilisables (templates, pipelines) Contribuer à la productisation des cas d’usage data 3. Accompagnement des équipes Support aux équipes métiers et techniques Aide à la prise en main de Dataiku Diffusion des bonnes pratiques et montée en compétence Accompagnement à la mise en œuvre de cas d’usage 4. Intégration data Articuler Dataiku avec : DBT (silver → gold) outils de data quality (ex : Elementary) Data Catalog Assurer la traçabilité et la documentation des données 5. Data governance Support au déploiement du data catalog Contribution à l’alimentation des métadonnées Appui aux data owners et aux processus de gouvernance Contribution possible sur ingestion / contrôle des données

Almatek recherche pour l'un de ses client, Un Architecte Dataiku / Architecte Data Senior à Saint-Brieuc Les livrables sont : Schéma d’architecture data global + focus Dataiku Guide des bonnes pratiques Dataiku Templates / bibliothèque réutilisable Compétences techniques : Dataiku - Confirmé - Impératif Architecture data modernes - Confirmé - Impératif DBT et workflows de transformation - Confirmé - Impératif Description détaillée Contexte: L’architecte Dataiku interviendra en support transverse des équipes métiers et techniques pour structurer les usages et diffuser les bonnes pratiques. Objectifs Industrialiser et structurer l’usage de Dataiku Accompagner les équipes dans l’exploitation de la donnée Définir des standards et composants réutilisables Assurer l’intégration avec l’écosystème data (S3, DBT, Data Catalog) Contribuer aux initiatives de data governance Missions principales 1. Architecture & gouvernance Définir l’architecture Dataiku et son intégration avec AWS S3 Structurer les environnements (dev / recette / prod) Mettre en place les bonnes pratiques (flows, versioning, sécurité) 2. Administration & industrialisation Administrer la plateforme (accès, configuration, monitoring) Mettre en place les processus de déploiement et de recette Créer une bibliothèque de composants réutilisables (templates, pipelines) Contribuer à la productisation des cas d’usage data 3. Accompagnement des équipes Support aux équipes métiers et techniques Aide à la prise en main de Dataiku Diffusion des bonnes pratiques et montée en compétence Accompagnement à la mise en œuvre de cas d’usage 4. Intégration data Articuler Dataiku avec : DBT (silver ? gold) outils de data quality (ex : Elementary) Data Catalog Assurer la traçabilité et la documentation des données 5. Data governance Support au déploiement du data catalog Contribution à l’alimentation des métadonnées Appui aux data owners et aux processus de gouvernance Contribution possible sur ingestion / contrôle des données Profil recherché Compétences techniques Expertise Dataiku (architecture et administration) Bonne maîtrise des architectures data (Data Lake, ELT) Connaissance AWS (S3) et DBT Sensibilité data quality et data governance Compétences fonctionnelles Structuration de bonnes pratiques Accompagnement des équipes métiers Connaissance MDM appréciée Modalités Démarrage : ASAP Présence : ~2 jours/semaine sur site (22) Contexte : environnement majoritairement interne

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

L’architecte Dataiku interviendra en support transverse des équipes métiers et techniques pour structurer les usages et diffuser les bonnes pratiques. Objectifs Industrialiser et structurer l’usage de Dataiku Accompagner les équipes dans l’exploitation de la donnée Définir des standards et composants réutilisables Assurer l’intégration avec l’écosystème data (S3, DBT, Data Catalog) Contribuer aux initiatives de data governance Missions principales 1. Architecture & gouvernance Définir l’architecture Dataiku et son intégration avec AWS S3 Structurer les environnements (dev / recette / prod) Mettre en place les bonnes pratiques (flows, versioning, sécurité) 2. Administration & industrialisation Administrer la plateforme (accès, configuration, monitoring) Mettre en place les processus de déploiement et de recette Créer une bibliothèque de composants réutilisables (templates, pipelines) Contribuer à la productisation des cas d’usage data 3. Accompagnement des équipes Support aux équipes métiers et techniques Aide à la prise en main de Dataiku Diffusion des bonnes pratiques et montée en compétence Accompagnement à la mise en œuvre de cas d’usage 4. Intégration data Articuler Dataiku avec : DBT (silver → gold) outils de data quality (ex : Elementary) Data Catalog Assurer la traçabilité et la documentation des données 5. Data governance Support au déploiement du data catalog Contribution à l’alimentation des métadonnées Appui aux data owners et aux processus de gouvernance Contribution possible sur ingestion / contrôle des données

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 experts passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre Mission : En tant que Data Analyst spécialisé DATAIKU, vous rejoignez la Direction Data Office & Reporting & Analytics de notre client et intervenez au cœur de la valorisation de la donnée marketing dans un contexte international. Vous jouerez un rôle clé dans la transformation des données marketing en analyses fiables, en reportings automatisés et en insights actionnables pour les équipes locales et globales. Concrètement, vous allez : · Accompagner les équipes marketing dans l’analyse de leurs besoins et la définition des règles de gestion. · Construire des flows DATAIKU robustes, maintenables et documentés, conformes aux standards internes. · Automatiser et scénariser les pipelines de transformation. · Réaliser des analyses ad hoc pour éclairer les décisions marketing (performance campagnes, parcours digital, CLV, CPL…). · Concevoir et automatiser des tableaux de bord sous Tableau. · Mettre en place et maintenir le data lineage et le dictionnaire de données. · Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données exploitées. · Participer au recettage, à la correction de bugs et à la mise en production. · Assurer la maintenance du run et la fiabilisation des KPIs. · Collaborer quotidiennement en anglais avec les équipes internationales. · Être l’interlocuteur privilégié du Marketing auprès de l’IT. Votre futur environnement technique : · DATAIKU – flows, scénarisation, automatisation · SQL avancé – requêtes complexes, optimisation · Python (bases solides) – scripts, analyses, automatisations · Tableau – dashboards, visualisation, reporting Écosystème data marketing : Salesforce, Medallia, sites web, espace client, CLS…

- Création d'indicateurs & des codes références pour alimentation base de données - Mise en place, maintenance et test des jeux de données - Production du RUN sur les datas - Mise à jour des glossaires associés / documentation - Analyse et investigation des remontées métiers / corrections des anomalies dans les outils Compétences requises : - Dataiku / Python - SQL / Teradata - Tableau / Dataviz - Prise en charge d’un ou plusieurs projets IT après que le besoin ait été validé, en sachant le situer non seulement au sein de sa propre Direction mais également au sein de l'Entreprise. - Défense des intérêts de l'ensemble des Directions parties prenantes. - Réalisation du ou des projets IT dans le respect des règles de conduite de projet définies entre Maîtrise d'Ouvrage et Maîtrise d'œuvre (respect des conditions de qualité, coûts et délais décrites dans le contrat de prestations établi entre Maîtrise d'Ouvrage et Maîtrise d'Œuvre). - Gestion du projet IT, du suivi et de la bonne fin pour un projet de taille moyenne ou un sous-ensemble d'un grand projet. Principales fonctions : - Identification des différentes parties prenantes en Maîtrise d'Ouvrage, conduite et planification de leurs travaux. - Organisation et animation des équipes de projet dans le cadre des règles établies entre Maîtrise d'Ouvrage et Maîtrise d'œuvre. - Cadrage des budgets affectés (respects des budgets). - Formalisation des besoins fonctionnels. - Rédaction (ou encadrement de la rédaction) et validation des instructions fonctionnelles. - Gestion des informations utiles au(x) projet(s) à partir de la documentation disponible (en interne ou en externe) et auprès des collaborateurs compétents.

Ce poste consiste à piloter et analyser la performance marketing à l’échelle internationale en s’appuyant sur la donnée. Il implique d’accompagner les équipes marketing dans l’identification de leurs besoins, de concevoir et automatiser des solutions de reporting et d’analyse (tableaux de bord, extractions, KPIs), et de formuler des recommandations stratégiques basées sur les données. Le rôle inclut également la gestion et la structuration des données (data lineage, dictionnaire), le développement de flux data robustes et maintenables (notamment via Dataiku, SQL et Python), ainsi que la mise en place de modèles analytiques simples. En interaction constante avec des équipes métiers et IT dans plusieurs pays, il requiert une forte capacité de coordination transverse, un souci de la qualité des données et une communication efficace en environnement international.

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 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

Accompagnement aux réalisations DADAIKU sur Datalab - Rennes Sur l’année 2026, l’équipe TME Datalab doit : ​ Réaliser les nouveaux environnements V3. ​ Poursuive la stabilisation des environnements historiques V2 (Legacy).​ Opérer les montées de versions des produits sur les environnements historiques.​ Transférer les activités dans le cadre du BUILD to RUN sur les nouvelles réalisations V3 et consolider le RUN Legacy.​ Assurer le RUN : analyser les Incidents et problèmes récurrents sur l’ensemble des environnements. La réalisation des environnements V3 :​ Utiliser l’expérience Editeur quand aux installations de leurs clients.​ Connaitre les préconisations Editeur explicites et implicites.​ Intégrer l’Editeur dans le cadre de la réalisation du DAT V3 .​ Se faire accompagner sur les configurations à mettre en œuvre.​ L’investigation et l’amélioration des environnements historiques Legacy :​ Des analyses et solutions complexes sont souvent nécessaires.​ Nous devons organiser les montées de version du produi L’acquisition d’une expertise approfondie sur le produit.​ Le transfert des activités dans le cadre du BUILD to RUN .​ L’assurance de l’activité RUN : analyse des incidents et problèmes récurrents.​ Objectifs et livrables Dossier d'Architecture Technique (DAT). Documentations techniques afférentes au projet Compte-rendus d'interventions

Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA, vous intervenez sur la mise en place d’un POV Studio IA , une plateforme visant à industrialiser les usages Data Science et IA Générative au sein d’un grand groupe bancaire. Le périmètre couvre : Une plateforme Data Science basée sur Dataiku L’accès aux données du SI Des briques MLOps pour industrialiser les modèles Un socle LLM permettant de développer des cas d’usage en IA générative Vous êtes au cœur de la Squad Agile, en interface directe entre les métiers, la Data et les équipes techniques. Missions 1. Conception fonctionnelle du Studio IA Concevoir et structurer fonctionnellement la plateforme POV Studio IA Définir les parcours utilisateurs et les cas d’usage IA Intégrer les contraintes liées aux données, MLOps et LLM Garantir la cohérence entre besoins métiers et capacités techniques 2. Recueil des besoins & cadrage Animer les ateliers avec les métiers Formaliser les besoins en user stories détaillées Prioriser les fonctionnalités en lien avec les enjeux business 3. Pilotage fonctionnel & Agile Gérer le backlog produit dans Jira Suivre l’avancement des développements Ajuster les priorités avec le Product Owner et le Chef de projet Participer aux rituels Agile 4. Collaboration avec les équipes techniques Rédiger les spécifications fonctionnelles Travailler étroitement avec Data Engineers et développeurs S’assurer de la faisabilité technique des solutions proposées 5. Tests & validation Définir les stratégies de tests fonctionnels Rédiger les plans de tests et scénarios de recette (XRAY) Exécuter les tests et valider les fonctionnalités Suivre les anomalies 6. Conduite du changement & accompagnement Accompagner les utilisateurs dans l’adoption du Studio IA Produire les supports de formation et documentation Assurer l’assistance fonctionnelle post-déploiement 7. Gestion des risques & conformité Réaliser les analyses de risques métiers Intégrer les contraintes SSI, conformité et juridique Appliquer les exigences réglementaires : RGPD Garantir la sécurité et l’éthique des usages IA 8. Amélioration continue Collecter les retours utilisateurs Analyser les usages de la plateforme Ajuster les priorités et enrichir les fonctionnalités Environnement technique Data Science : Dataiku, Python IA Générative : LLM (architecture, intégration, cas d’usage) Data : SQL / HQL MLOps : concepts d’industrialisation des modèles Outils : Jira, XRAY Méthodologie : Agile Contexte : SI bancaire, Data & IA Accès aux données Accès à des données à caractère personnel via la plateforme Studio IA (production) Respect des exigences de sécurité, confidentialité et conformité

Nous recherchons pour le compte de notre client grand-compte dans le domaine de la finance, un développeur sénior en Smart Automation & IA Agentique pour concevoir, mettre en œuvre et industrialiser des solutions avancées d'automatisation des processus. Ces solutions s'appuient principalement sur la plateforme Dataiku et ses fonctionnalités LLM Mesh, qui permettent l'intégration de modèles linguistiques et d'agents IA dans des flux de travail automatisés. L'objectif de l'équipe est de créer des automatisations intelligentes capables d'orchestrer les données, les systèmes d'application et les agents IA afin d'optimiser et de simplifier les processus opérationnels. Principales responsabilités : 1. Concevoir des solutions d'automatisation intelligente : Concevoir des solutions d'automatisation des processus à l'aide de la plateforme Dataiku. Définir des architectures d'automatisation combinant : des pipelines de données l'orchestration des workflows l'intégration avec les systèmes d'application des agents IA Exploiter le LLM Mesh de Dataiku pour intégrer des modèles linguistiques dans les processus automatisés. 2. Développer des solutions d'IA agentique : Concevoir et mettre en œuvre des agents IA capables d'exécuter ou d'assister des tâches au sein de processus automatisés. Développer des workflows intégrant des LLM via Dataiku LLM Mesh. Mettre en œuvre une logique d'orchestration entre : les agents IA les pipelines de données les systèmes d'application. 3. Industrialisation et intégration : Construire et maintenir des pipelines et des workflows automatisés sur la plateforme Dataiku. Intégrer des solutions d'automatisation aux systèmes informatiques existants via des API et des services. Appliquer les meilleures pratiques en matière d'industrialisation : contrôle de version surveillance automatisation du déploiement gouvernance des workflows. 4. Collaborer avec les équipes informatiques : Travailler en étroite collaboration avec les équipes informatiques en charge des systèmes impliqués dans les processus automatisés. Concevoir des mécanismes d'intégration avec les applications existantes. Contribuer à la définition de modèles d'intégration et de normes techniques. 5. Contribuer à la plateforme d'automatisation intelligente : Contribuer à l'évolution des capacités d'automatisation intelligente et d'IA agentique. Définir des normes de développement et d'architecture pour l'automatisation. Accompagner les profils techniques juniors. Promouvoir les meilleures pratiques en matière d'automatisation et d'utilisation des modèles de langage (LLM). Environnement technique : Plateforme Dataiku LLM Mesh API et services d'application Environnements cloud (AWS, Azure ou GCP)

Expert Maximo - Dataiku Solides capacités d’analyse de données Maîtrise des langages SQL, Python et VBA (Excel) Indispensable (MUST) : expérience avérée des environnements industriels, incluant notamment : la gestion de la maintenance, la gestion de la configuration de systèmes, la gestion de référentiels articles Maîtrise confirmée de l’écosystème Dataiku Maîtrise de la modélisation de données et de l’ingestion de données dans Maximo le client souhaite s’adjoindre les compétences d’un consultant expert en data et en reprise de données, afin de garantir que le système d’information délivre des données fiables et pertinentes nécessaires à la conduite des opérations. La prestation s’effectue au sein d’une équipe intégrée, regroupant les équipes du centre de services digitaux et les équipes en charge du contrat de soutien, sous la responsabilité du chef de projet du système d’information. Le consultant interviendra plus particulièrement au sein de l’équipe de reprise de données, et participera aux travaux d’adaptation, de transformation et de sécurisation des données. La prestation couvre notamment les activités suivantes : Analyse des sources de données Compréhension, formalisation et documentation des règles de gestion Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques des traitements Mise en œuvre de scripts Python Industrialisation des traitements dans Dataiku Audit de la chaîne technique de traitement des données Élaboration de recommandations d’amélioration, notamment en vue de l’optimisation des coûts et des performances Expected skills Skills Skill level IBM Maximo Confirmed DATAIKU Confirmed Excel VBA Confirmed Python Confirmed

Missions principales : 30 % – Production : Modélisation des données Création d’indicateurs d’analyse et de tableaux de bord sur Power BI 70 % – RUN : Analyse des données et des incidents Interprétation et explication des chiffres Esprit de synthèse et curiosité dans la recherche d’information Présentation des résultats (démonstrations, restitution de tableaux de bord) Communication claire et efficace Environnement technique Power BI Jira ServiceNow (ticketing – niveau N2) Dataiku (fort atout) Python / SQL (appréciés mais non indispensables)

Bonjour à tous 😀 Nous recherchons un(e) Lead Media Analytics pour accompagner l’un de nos clients grand compte ! 🎯 Contexte Dans le cadre d’un remplacement, notre client recherche un(e) Lead Media & Data pour piloter la stratégie d’activation data et la performance des campagnes digitales à l’international (hors Chine). 🚀 Missions 1️⃣ Analyse & stratégie media Expertise des leviers media digitaux pour analyse et conseil stratégique Définition des guidelines HQ basées sur les insights data Déploiement dans les marchés en lien avec les équipes métiers Orientation des leviers & campagnes (logiques silotées) Prise en compte des spécificités locales (scope worldwide hors Chine) Suivi de l’adoption des recommandations par marché 2️⃣ Activation & segmentation Construction de segments clients activables Ciblage des campagnes (notamment onboarding CRM nouveaux clients ) Exploitation de la data first-party : retargeting, lookalikes Définition des critères de segmentation pour les scénarios d’activation Activation des audiences via Meta / Google / Snapchat 3️⃣ Collaboration & delivery Gestion des enjeux techniques liés à la data & activation Mise en place de solutions d’ automatisation des flux de segmentation Rédaction des spécifications techniques (raw data → BigQuery) Création de dashboards de performance media (Power BI) Co-pilotage de la performance avec Wizaly Collaboration transverse (équipes media, social, data) 4️⃣ Management Encadrement d’une équipe : 2 profils segmentation + 1 stagiaire

Contexte de la mission Recrutement d'un Senior Smart Automation Developer pour renforcer les capacités en Smart Automation et AI Agentic, en concevant des solutions avancées d'automatisation des processus. Les solutions s'appuient sur la plateforme Dataiku, notamment ses fonctionnalités LLM Mesh, permettant l'intégration de modèles linguistiques et d'agents intelligents dans des workflows automatisés. Objectifs : créer des automatisations intelligentes pour orchestrer données, systèmes applicatifs et agents IA, afin d'optimiser et simplifier les opérations. Principales responsabilités Design de solutions d’automatisation intelligente Concevoir des architectures d’automatisation avec Dataiku (pipelines, orchestration, intégration systèmes, agents IA). Utiliser LLM Mesh pour intégrer des modèles linguistiques dans les processus automatisés. Développement de solutions d’IA agentique Concevoir et déployer des agents IA pour l’exécution ou l’assistance dans des tâches automatisées. Créer des workflows intégrant les LLM via Dataiku LLM Mesh. Orchestrer les interactions entre agents IA, pipelines et systèmes applicatifs. Industrialisation et intégration Construire et maintenir des pipelines et workflows automatisés sur Dataiku. Assurer l’intégration avec les systèmes IT existants via APIs et services. Respecter les bonnes pratiques d’industrialisation : versionning, surveillance, déploiement automatisé, gouvernance. Collaboration avec les équipes IT Travailler avec les équipes responsables des systèmes impliqués. Concevoir des mécanismes d’intégration avec les applications existantes. Participer à la définition des modèles d’intégration et standards techniques. Contribution à la plateforme Smart Automation Participer à l’évolution des capacités en Smart Automation & AI Agentic. Définir les standards de développement et architecture. Mentorer les profils juniors. Promouvoir les bonnes pratiques en automatisation et usage des LLM.