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Je cherche un IT Quants / DevOps Engineer, au sein d’un environnement orienté plateforme analytique (IT Quant / DevOps). Au programme : Surveillance et accompagnement de la plateforme SPHERE Gestion d’un volume important de tickets Support à l’équipe en place pour accélérer les opérations Mise en place d’un outil end-to-end Amélioration et maintenance des pipelines GitLab Support DevOps applicatif Profil recherché : Python indispensable Bonne maîtrise de GitLab (pipelines & versioning) Connaissances AWS (Snowflake / Jupyter sont un plus) Autonomie, proactivité, esprit de résolution de problèmes Communication fluide en français et en anglais Cordialement,

Contexte : Le candidat intervient au sein d’équipes dans des contextes très variés tel que l’optimisation opérationnelle pour des applications de maintenance préventive, optimisation des processus d’acquisition et de contrôle ou le support aux lignes de lumière pour traiter les données expérimentales. MISSIONS Activités principales : • Faire l’analyse technique et la conception du ou des logiciels à réaliser. • Réaliser les logiciels dans le/les langage(s) le plus approprié. • Concevoir et implémenter des procédures de test. • Déployer les logiciels (paquets). • Rédiger les spécifications, documentations techniques et utilisateurs. LIVRABLES Analyse technique et conception (spécifications techniques, architecture logicielle) ; Code source des logiciels développés ; Procédures et scripts de test ; Packages déployables ; Documentation technique et utilisa teurs Profil & Exigences techniques : • Maîtrise approfondie des concepts de traitements de données scientifiques : • Développement et implémentation d'algorithmes pour l'analyse d'images scientifiques (ex: détection de features, segmentation, reconstruction tomographique, analyse de diffraction/diffusion). • Application et développement de méthodes de calculs statistiques (ex: ajustement de modèles, analyse d'erreurs, tests d'hypothèses, classification) et mathématiques (ex: transformées de Fourier, algèbre linéaire, optimisation numérique) appliquées aux données expérimentales. • Compréhension des formats de données scientifiques (HDF5, NeXus, TIFF, etc.) et des bibliothèques associées. • Expérience dans le séquencement et l’orchestration de traitements de données (Apache Airflow, etc.) • Expérience dans la gestion et le traitement de volumes importants de données (Big Data) et dans l'optimisation des pipelines de traitement. • Connaissance et utilisation d'outils de réduction et d’analyse de données du monde open source : • ImageJ/Fiji : Pour le traitement et l'analyse d'images. • Python/Jupyter Notebooks/JupyterLab : • Pour l'analyse interactive, la visualisation et le prototypage. • Bibliothèques spécialisées : Connaissance de bibliothèques dédiées à des techniques d'analyse spécifiques (ex: SPEC, Lima, Bliss, Sardana, TANGO Controls). • Optionnellement, mais fortement apprécié, maîtriser les méthodes de parallélisation de codes pour le calcul intensif (HPC) : • Parallélisation multi-threading (OpenMP). • Calcul distribué (OpenMPI, ZeroMQ, gRPC). • Programmation sur GPU (CUDA/OpenCL, OpenACC). • Compréhension des architectures de calcul parallèle et des problématiques de scalabilité.

CONTEXTE : Le client dans le cadre de son activité Big Data, recherche un profil en développement Data, Python, SQL, Shell, Spark (+ de 5 ans d'expérience) pour nous accompagner dans les actions sur la plateforme Cloudera Hadoop. L'objectif de la mission est de réaliser et maintenir les développements nécessaires à l'alimentation de la plateforme Hadoop, à la mise en place d'extractions et à l'accompagnement des utilisateurs MISSIONS Rattaché au responsable Big Data, le profil aura pour principales missions : - de prendre en charge les évolutions des données à intégrer, reprendre les développements effectués pour l'alimentation du Datalake , de les faire évoluer en fonction des besoins (Stack technique : Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python, Shell, Linux, SQL, VBA, Jupyter) - d'avoir une expertise technique permettant de spécifier techniquement les tâches, fournir les requêtes de référence, effectuer une revue de code, accompagner les potentiels alternants ou stagiaires (une alternante à date) - de mettre en place des extractions à partir de ces données, - d’assurer le support niveau 2, - de faire appliquer les consignes aux utilisateurs, - de garantir la tenue des délais de livraison dans un contexte de production à fortes attentes - de contribuer à garantir la maintenabilité de la plateforme ainsi que ses performances et son exploitabilité Il veillera au respect de l’utilisation des modèles référencés ou à leur évolution en collaboration avec la Direction Technique Informatique et la Gourvernance de la Donnée. Le profil devra posséder des aptitudes et qualités avérées sur sa capacité à communiquer avec diplomatie, à écouter, à s'intégrer et à partager son savoir faire, à documenter ses actions et à accompagner. Dans le même ordre d'idée, quelques attendus : - Développement des traitements d'alimentation, forte capacité à structurer l'activité (JIRA), mise en place et description de processus (guides, accompagnement utilisateurs, …), pilotage opérationnel de certains sujets - Développement d'extractions avec SQL (expert) et scripting Shell avancé pour l'automatisation - Capacité à investiguer et faire du reverse engineering dans une architecture héritée complexe - Optimisation des traitements de la plateforme et ceux des utilisateurs Livrables attendus "Code source documenté Plan de tests / fiches de test Bilan Bordereau de livraison Manuel d’installation Dossier d’exploitation JIRA documentée" Environnement technique - technologique "• Cloudera Hadoop • Hive, impala • Python • SQL • Shell • Spark • VBA • GIT • Jupyter • Linux • JIRA" Compétences techniques Connaisance Cloudera Hadoop, Hive, Impala Développement Python Requêtage SQL Développement Shell Développement Spark (Scala) Utilisation de GIT Agilité (méthodes Kanban et/ou Scrum) Compétence liée à l'environnement Connaissance de l'écosystème de la protection sociale

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Hanson Regan recherche un Data Engineer pour une mission 12 mois renouvelable, basée à Paris Données en anglais : Compétences: -Hadoop Cloudera - Flux de travail / injection - Outils de visualisation - Pipeline Longue liste : Les outils d’ingestion de données : NiFi Les outils de stockage de données : HDFS, CEPH Les outils d’ordonnancement des jobs : Airflow Les outils de gestion des ressources (CPU, RAM) : YARN Les moteurs et frameworks d’exécution : MapReduce, Spark, TEZ Les langages de développement : Python, Scala Les outils de prototypage/exploration : Jupyter, Dataiku Les outils orientés datamart : Hive, PostgreSQL Les outils de proxyfication (Access) : Knox, HAProxy Les outils d’affichage d’indicateurs et tableau de bord : Grafana, Tableau, Superset, S7 Les outils de sécurité : Kerberos, LDAP, IPA gratuite Les outils d’administration et de gouvernance : ClouderaManager, Ranger Les outils de supervision et d’exploitation (DevOps) : Prometheus, Puppet, Heat, Ansible Les dépôts de binaires : Mirroring des dépôts issus du web HTTP pour les applications tiers. Merci de nous contacter au plus vite si vous êtes intéressé ou si vous connaissez une personne correspondant à ce profil

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Contexte Le client dans le cadre de son activité Big Data, recherche un profil en développement Data, Python, SQL, Shell, Spark (+ de 5 ans d'expérience) pour l’accompagner dans nos actions sur la plateforme Cloudera Hadoop. L'objectif de la mission est de réaliser et maintenir les développements nécessaires à l'alimentation de la plateforme Hadoop, à la mise en place d'extractions et à l'accompagnement des utilisateurs MISSIONS Rattaché au responsable Big Data, le profil aura pour principales missions : - de prendre en charge les évolutions des données à intégrer, reprendre les développements effectués pour l'alimentation du Datalake , de les faire évoluer en fonction des besoins (Stack technique : Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python, Shell, Linux, SQL, VBA, Jupyter) - d'avoir une expertise technique permettant de spécifier techniquement les tâches, fournir les requêtes de référence, effectuer une revue de code, accompagner les potentiels alternants ou stagiaires (une alternante à date) - de mettre en place des extractions à partir de ces données, - d’assurer le support niveau 2, - de faire appliquer les consignes aux utilisateurs, - de garantir la tenue des délais de livraison dans un contexte de production à fortes attentes - de contribuer à garantir la maintenabilité de la plateforme ainsi que ses performances et son exploitabilité Il veillera au respect de l’utilisation des modèles référencés ou à leur évolution en collaboration avec la Direction Technique Informatique et la Gourvernance de la Donnée. Le profil devra posséder des aptitudes et qualités avérées sur sa capacité à communiquer avec diplomatie, à écouter, à s'intégrer et à partager son savoir faire, à documenter ses actions et à accompagner. Dans le même ordre d'idée, quelques attendus : - Développement des traitements d'alimentation, forte capacité à structurer l'activité (JIRA), mise en place et description de processus (guides, accompagnement utilisateurs, …), pilotage opérationnel de certains sujets - Développement d'extractions avec SQL (expert) et scripting Shell avancé pour l'automatisation - Capacité à investiguer et faire du reverse engineering dans une architecture héritée complexe - Optimisation des traitements de la plateforme et ceux des utilisateurs - Capacité à expliquer simplement le sujet, à communiquer vers des interlocuteurs type développeur, bureau d'étude, qualifieur et ""clients"" (Groupes de protection sociale). La connaissance de Power BI et de SAS sont des plus." Livrables attendus Code source documenté Plan de tests / fiches de test Bilan Bordereau de livraison Manuel d’installation Dossier d’exploitation JIRA documentée" Environnement technique - technologique "• Cloudera Hadoop • Hive, impala • Python • SQL • Shell • Spark • VBA • GIT • Jupyter • Linux • JIRA" Compétences techniques Connaisance Cloudera Hadoop, Hive, Impala Développement Python Requêtage SQL Développement Shell Développement Spark (Scala) Utilisation de GIT Agilité (méthodes Kanban et/ou Scrum) Compétence liée à l'environnement Connaissance de l'écosystème de la protection sociale (Retraite Complémentaire idéalement)

🏢 Contexte Au sein d’une organisation publique innovante spécialisée dans la gestion et la valorisation de données à grande échelle , vous rejoignez la direction technique en charge de la conception, de l’implémentation et de la maintenance d’une plateforme Data sécurisée. Vous intégrerez une équipe technique dédiée à l’infrastructure, évoluant dans un environnement agile et collaboratif, en interaction avec des profils Data, Produit et Ops. La plateforme repose sur des technologies cloud modernes et des pratiques d’ Infrastructure as Code dans un contexte exigeant en matière de sécurité. 🚀 Missions En tant que Développeur Infrastructure / DevOps, vous interviendrez sur : 🔧 Développement & automatisation Développement et maintenance de l’infrastructure as code Automatisation des déploiements cloud à grande échelle Intégration de composants techniques au sein d’environnements Kubernetes ⚙️ Plateforme & performance Déploiement et maintenance de composants applicatifs et techniques Contribution à la stabilité, performance et évolutivité de la plateforme Collaboration avec les équipes Data pour répondre aux besoins métiers 🔐 Sécurité & bonnes pratiques Application des standards de sécurité et conformité Participation aux évolutions d’architecture Veille technologique et amélioration continue 📚 Documentation & collaboration Rédaction et mise à jour de la documentation technique Participation aux échanges techniques et partage de bonnes pratiques 🛠️ Environnement technique Cloud : Azure Infrastructure as Code : Terraform, Terragrunt, Packer, Ansible Conteneurisation : Kubernetes, Docker, Helm Scripting : Bash, Python Outils : Git, CI/CD, GitLab Data tools : Jupyter, Spark, PostgreSQL

Au sein d'un grand groupe bancaire, intégré au pôle Paiement, vous agissez en tant que référent technique et fonctionnel sur des projets décisionnels et Big Data. Vous faites le lien entre les besoins métiers et les solutions technologiques innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Cloud. Vos missions principales : Gestion de projet & Analyse : Collecter les besoins auprès des métiers, animer des groupes de travail et rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Data Engineering & Architecture : Modéliser les données et développer des reportings. Vous assurez l'exploration des données et contribuez à l'architecture sur le Cloud. Data Science & Machine Learning : Concevoir et implémenter des algorithmes de Machine Learning (spécifiquement en classification et NLP - Traitement du Langage Naturel). Delivery & Qualité : Assurer la recette, la mise en production (CI/CD) et garantir la qualité des livrables. Accompagnement : Former les utilisateurs et vulgariser la donnée via une communication visuelle efficace. Environnement Technique & Méthodologique : Cloud & Big Data : Expertise Google Cloud Platform indispensable (BigQuery, Airflow, Vertex AI/Notebook Jupyter). Langages & Libs : SQL, Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow). DevOps/Delivery : Git, Jenkins, Cloud Build. Méthodologie : Agilité (Scrum, Kanban).

Data Scientist/IA Gen/Machine Learning / Deep Learning - Nantes Compétences et expériences demandées : Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. Connaissance de SQL Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Objectifs et livrables Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen Prompt engineering Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence machine learning Confirmé python Confirmé IA générative Confirmé

CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre de la synergie IT et du développement de l’IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d’une équipe composée d’experts dans le domaine de l’IT et fort de vos expériences d’administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : - Concevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées. - Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l’international pour qu’ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier - Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IAGEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU SOFINCO et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data COMPETENCES SPECIFIQUES REQUISES Connaissances techniques Les principales technologies à connaître : - Expertise avec expérience avérée de l’administration d’une plateforme SNOWFLAKE - Architectures Data et leur écosystème (Snowflake, Bedrock) - Architectures et services du cloud (AWS en priorité , Terraform) - Kubernetes/EKS, Airflow/MLFlow/Jupyter, CICD (Gitlab/Artifactory/SonarQube), IDC, - Langages : Shell, Python, SQL - Sensibilité aux problématiques de sécurité et normes associées - Maitrise des architectures des flux Autres : - Capacité à mobiliser, fédérer et créer une vision commune - Capacité à travailler dans un contexte multi-site, multi-entité et international - Bonne communication écrite et orale Langues : Anglais lu et parlé de manière professionnelle

Bonjour a tous ,actuellement je suis a la recherche d'un profil , Data Scientist Senior - Veille & Développement Modèles Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques. Compétences requises Hard Skills : • 7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning • Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier) • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide • Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles • Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM • Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents) • Expertise en feature engineering et sélection de variables • Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques • Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation) • Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données • Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks) • Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML Soft Skills : • Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active • Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables) • Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA • Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique • Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation • Excellente communication technique et métier • Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté • Esprit d'initiative et force de proposition • Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior) • Esprit agile et adaptatif Anglais courant.

ALMATEK recherche pour l'un de ses clients, Un architecte Data - Snowflake sur Massy CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre de la synergie IT et du développement de l’IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d’une équipe composée d’experts dans le domaine de l’IT et fort de vos expériences d’administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : - Concevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées. - Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l’international pour qu’ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier - Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IAGEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU SOFINCO et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data COMPETENCES SPECIFIQUES REQUISES Connaissances techniques Les principales technologies à connaître : - Expertise avec expérience avérée de l’administration d’une plateforme SNOWFLAKE - Architectures Data et leur écosystème (Snowflake, Bedrock) - Architectures et services du cloud (AWS en priorité , Terraform) - Kubernetes/EKS, Airflow/MLFlow/Jupyter, CICD (Gitlab/Artifactory/SonarQube), IDC, - Languages : Shell, Python, SQL - Sensibilité aux problématiques de sécurité et normes associées - Maitrise des architectures des flux Autres : - Capacité à mobiliser, fédérer et créer une vision commune - Capacité à travailler dans un contexte multi-site, multi-entité et international - Bonne communication écrite et orale Langues : Anglais lu et parlé de manière professionnelle

Descriptif mission : En coordination avec les différents acteurs du pôle Payment et du Groupe • contribution aux projets décisionnels - Big data, • participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques • collecte des besoins auprès des métiers, • modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation) • Exploration de données • rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette • participation aux recettes • formation et accompagnement des utilisateurs Connaissances techniques : Maîtrise des architectures et plateforme de l’IA ainsi que du Cloud. • Environnements et outils de Google Cloud Platform : - BigQuery, - Airflow, - Vertex Ai/Notebook Jupyter • Maîtrise des algos ML (notamment classification et NLP) • Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn, Tensor Flow) • Delivery : Git, Jenkins / Cloud Build • Connaissance du Data Engineering fortement appréciée • Bonne connaissance générale des logiques décisionnelles Connaissances fonctionnelles : Comprendre l’environnement et les métiers de Paiements. Une connaissance préalable des paiements serait un plus.