Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Développeur·euse base de données (SQL, PL/SQL, Oracle...) à Lille

Développeur Front-End Senior Angular 🏗️ Contexte Vous intégrerez une organisation en squads produit (2 à 15 personnes), composées de développeurs, QA, DevOps et Product Owners, travaillant sur des applications à fort enjeu business et utilisateur. 🎯 Missions Concevoir, développer et maintenir des interfaces Front-End en Angular Participer aux décisions d’architecture Front-End Garantir la qualité du code , la performance et la maintenabilité Mettre en place et maintenir des tests automatisés Front-End Améliorer l’expérience utilisateur (UX, responsive, accessibilité) Collaborer étroitement avec les équipes produit et backend Participer aux rituels Agiles et aux revues de code

Espace-Freelance, réseau de consultants indépendants, recherche pour l’un de ses clients directs : un Lead Devéloppeur NodeJS Typescript (H/F) – Lille Mission à pourvoir en régie sur Lille Présence sur site : 3 jours / semaine Localisation du consultant : Haut-de-France Obligatoire Compétences obligatoires : Typescript ; CSS ; NodeJS ; NestJS Mission : Intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des fonctionnalités, de la phase de conception jusqu’à la mise en production et au support opérationnel. Mettre en œuvre et questionner collectivement les choix d’architecture, de sécurité, de performance et de qualité logicielle. Contribuer, avec l’équipe, à la préparation et à la définition du contenu des futures versions du produit. Concevoir et proposer des solutions techniques adaptées aux objectifs et contraintes du collectif. Produire et maintenir une documentation technique claire, et partager les bonnes pratiques avec les autres équipes de développement. Participer à l’optimisation continue des pratiques de delivery en s’appuyant sur les outils DevOps et les approches agiles.

La mission consiste à : Analyser les besoins utilisateurs et faire preuve de force de proposition Concevoir et développer les solutions, réaliser les tests (unitaire, intégration et charge) et contribuer à la mise en production, Assurer la qualité du code et réaliser la documentation associée, Contribuer à la maintenance corrective et évolutive des applications, Assurer le support utilisateurs, Apporter vos connaissances et votre expertise au sein de l’équipe. Mission longue durée sur la métorpole lilloise avec présence sur Lille hybride Profil recherché : - Expérience confirmée en AS400 - ADELIA IWS / AS400 / DB2

Nous recherchons un Pilote d’exploitation RUN disposant d’une solide expérience dans des environnements applicatifs critiques, à fort enjeu de disponibilité et de qualité de service. Dans le cadre d’un projet stratégique au sein d’un acteur majeur de la grande distribution, le profil recherché est orienté exploitation applicative, gestion des incidents et pilotage d’indicateurs RUN, avec une forte capacité d’analyse et de coordination des équipes techniques. Le Pilote d’exploitation intervient sur le traitement des incidents de niveau 2, participe à l’analyse des incidents récurrents, au suivi des engagements et à la production des KPI RUN. Il évolue dans un contexte nécessitant réactivité, rigueur et sens des priorités, incluant une participation aux dispositifs d’astreinte.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Campagnes de tests Tests de non régression Compétences techniques Conception de tests - Expert - Impératif Exécution de tests - Confirmé - Impératif Finance Comptabilité - Confirmé - Souhaitable Bases de données Oracle - Junior - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée Cette équipe est en charge de concevoir les campagnes tests et de valider les fonctionnalités nouvelles et existantes. La mission consiste à : Participer à l'élaboration de la stratégie de tests et chiffrage des tests sur base des exigences métiers. rédiger les campagnes de test réaliser les tests systèmes et fonctionnels Capitaliser les scripts de tests et données de test Compléter la documentation.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e ML Engineer confirmé.e pour une grande entreprise sur Lille ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 3 ans à minima en tant ML Engineer. tu es expert.e en conception et industrialisation de modèles. tu sais automatiser les entraînements et les déploiements de modèles. tu as 5 ans d'expérience professionnelle en Python. tu as des bases solides sur MLflow ou Kubeflow ou Vertex. tu es familier avec l'environnement GCP et ses services. tu as des excellentes connaissances DevOps et de bases de données SQL et NoSQL. Idéalement tu as eu une expérience dans le retail. Les bénéfices du poste : 🤖 Un terrain de jeu technologique de pointe Le poste offre une exposition complète aux technologies les plus recherchées du marché : LLM, RAG, MLOps, GCP, Kubernetes — avec une ownership réelle du cycle de vie complet des modèles, du prototype à la production. 🚀 Un environnement d'innovation structuré L'entreprise combine l'agilité (Scrum/SAFe) d'une culture innovation avec la solidité d'un grand groupe, offrant ainsi stabilité et dynamisme pour progresser vite. Tes missions : Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA, de la phase de prototypage jusqu'à la mise en production. Construire et maintenir les pipelines de données et de MLOps pour automatiser l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles. Participer activement à l'architecture et au développement des produits du domaine, notamment la plateforme MLOps et les solutions basées sur les LLM. Assurer la scalabilité, la robustesse et la performance des solutions IA déployées, en collaboration avec les équipes Ops et Data. Garantir la qualité du code et des modèles via des revues, des tests automatisés (unitaires, intégration) et des stratégies de monitoring. Participer à l'élaboration de la CI/CD selon les pratiques DevOps et MLOps sur la Google Cloud Platform et Github. Assurer une documentation complète des modèles, des pipelines et des configurations au sein du référentiel documentaire (Github / Gitbook). Être responsable du cycle de vie complet des modèles (build et run), incluant le monitoring et la maintenance en production. Démarrage : mi-mars, début avril. TT: 3 jours par semaine. Durée : 3 ans. 👉 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 🙂

Vos missions ? Intégré à nos équipes sur notre Factory ou chez nos clients, vous interviendrez en tant que chef de projet applicatif, vous assurerez les missions suivantes : -Piloter les projets applicatifs de la phase de cadrage à la mise en production -Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs métiers -Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques -Coordonner les équipes internes (développeurs, infrastructure, support) et les prestataires externes -Planifier les différentes phases du projet (planning, budget, ressources) -Suivre les développements, organiser les tests et recettes fonctionnelles Stack technique : -GCP (Google Cloud Platform) & SQL -Keycloak & Protocoles SSO -Gestion de prestataires externes -Python & AppScript

Mission principale : Au sein des équipes Digital & Data, le Web Analyst est responsable de la mesure de la performance digitale, de l’analyse des parcours clients et de l’exploitation des données pour optimiser l’expérience utilisateur et les résultats business. Il/elle joue un rôle clé dans l’amélioration continue du site et de l’ensemble de l’écosystème digital. Responsabilités : 1. Analyse & mesure de la performance Définir, maintenir et optimiser la webanalyse (datamodel, plans de taggage, KPIs). Suivre les performances du site : trafic, conversion, parcours, taux de rétention, rebond, etc. Analyser les comportements utilisateur pour identifier les freins, opportunités et segments clés. Développer des tableaux de bord pour les équipes Produit, E‑commerce, Marketing. 2. Pilotage & optimisation Recommander des améliorations UX/UI basées sur la donnée. Accompagner les équipes Produit dans les choix d’optimisation (A/B tests, personnalisation). Participer à la définition des objectifs business : acquisition, conversion, fidélisation. 3. Gestion du tagging & de la qualité de la donnée Construire et maintenir les plans de marquage (GTM ou équivalent). Contrôler la qualité des données, diagnostiquer les anomalies et assurer leur fiabilité. Collaborer avec les équipes Data Engineering pour une exploitation cohérente et propre des données. 4. Collaboration transversale Travailler en étroite collaboration avec les équipes E‑commerce, CRM, Marketing, UX et Produit. Présenter les analyses et insights de manière claire, orientée business. Sensibiliser les équipes internes à la culture data. Compétences techniques attendues : Outils de webanalyse Google Analytics (GA4) ou autre solution équivalente. Google Tag Manager (ou TMS similaire : Tealium, Tag Commander). Data & visualisation Outils BI : Data Studio / Tableau / Power BI. Bonne maîtrise d’Excel. Connaissance SQL est un plus. Expérience en optimisation A/B testing : AB Tasty, Kameleoon, Optimizely. Méthodologies CRO (Conversion Rate Optimization).

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de la Direction des Risques chez notre client , nous recherchons un Data Analyst spécialisé Risk / Crédit , avec une forte capacité d’analyse de données, une bonne connaissance des produits et mécanismes bancaires, ainsi qu’une appétence pour les sujets réglementaires (risque crédit, risque climatique, cartographies des risques, roadmap S1/S2). Le poste n’est pas rattaché à l’IT , mais bien au métier Risk , avec un fort niveau d’exigence, un suivi rapproché du Directeur des Risques, et une contribution directe aux travaux réglementaires. Missions principales Analyse de données & contrôle qualité Les missions correspondent aux pratiques observées pour les Data Analysts spécialisés crédit/risk dans la banque : Explorer des bases de données, analyser la qualité de la data (cohérence, complétude, format, anomalies, reprises de données si nécessaire). Réaliser des analyses exploratoires (EDA) pour identifier tendances, risques, ruptures et impacts potentiels. Contrôler la fiabilité des données utilisées pour les modèles et reportings réglementaires. Production de modèles / datamining Contribuer à la production ou l’amélioration d’analyses et modèles simples liés au risk crédit et risk climatique . Produire ou enrichir certaines bases de données dédiées au risque. Réaliser des analyses quantitatives permettant d’éclairer les comités de risques. Technologies & environnement data Les outils alignés au marché bancaire pour les fonctions Risk & Data Analyst sont Snowflake, outils SQL, ETL, Databricks : Exploitation de Snowflake (idéal). Compétence souhaitée en Databricks pour certaines transformations ou analyses avancées. Capacité à travailler sur un ETL type Alteryx appréciée. Adaptation aux workflows data métier (pas d’équipes IT en support direct). Support métier & risk management Les équipes Risk Analyst collaborent étroitement avec les métiers et les comités de décision : Support analytique au métier Risk dans le traitement des données et la compréhension des indicateurs. Participation aux comités risques : présentation, documentation, justification des analyses. Contribution à la cartographie du risque climatique et au suivi des obligations réglementaires Risk Crédit . Documentation, reporting & conformité La création de rapports et de documentation est un élément clé du rôle Risk/Data Analyst en banque : Rédiger les documents explicatifs : analyses, méthodologies, transformations, décisions de traitement de données. Produire des notes, comptes rendus et supports pour les comités. Assurer la conformité des travaux avec les exigences réglementaires (S1/S2, risk crédit, risk climat).

Mission principale : Dans le cadre du build d’un projet de migration technique pour une de nos BUs du groupe (MGTS), nous recherchons un Data Engineer. Il travaillera principalement avec Elodie Madoux, cheffe de projet Data. Il devra être assez autonome, même si nos Tech Lead seront en supervision si besoin. Nous recherchons donc un profil ayant déjà quelques années d’expérience. Compétences clés recherchéesIntégration & ETL Lecture, compréhension et manipulation de flux de données Maîtrise opérationnelle de Talend Maîtrise de la solution Stambia / Semarchy Langages Excellente maîtrise du SQL Niveau intermédiaire en Python Environnement Data Bonne connaissance de Snowflake Visualisation (atout) Maîtrise de Tableau appréciée

Contexte du poste Dans un environnement technologique en forte croissance, vous intervenez sur le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle. Les produits évoluent rapidement et nécessitent une forte capacité d’adaptation, de structuration et d’industrialisation des modèles. Objectif Concevoir, développer et déployer des solutions AI/ML robustes et scalables, tout en assurant leur intégration dans une chaîne CI/CD moderne et une plateforme MLOps structurée. Missions principalesDéveloppement & Industrialisation IA Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et solutions basées sur les LLM Implémenter des composants AI/ML (fonctions, classes, tests automatisés) Participer à la conception d’architectures orientées Data & IA Assurer le passage du prototype à la production MLOps & Data Engineering Construire et maintenir les pipelines d’entraînement, d’évaluation et de déploiement Automatiser les workflows via Github Actions Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps Assurer le monitoring, la performance et la scalabilité des modèles Qualité & Documentation Garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration) Réaliser des revues de code Documenter les développements et configurations (Github / Gitbook) Assurer le suivi du cycle de vie complet des modèles (build & run) Environnement technique Python (impératif), Github Actions (impératif), LangChain (souhaitable), GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, bases SQL/NoSQL.