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Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist pour accompagner nos clients grands comptes. Vous travaillerez sur des données massives et complexes, et contribuerez à des cas d'usage à fort impact : modèles de prévision, simulateurs, analyses statistiques avancées, détection de tendances, dans un environnement Big Data on-premise (Cloudera CDP, Cloudera Machine Learning) avec accès à des IDE modernes (Jupyter, RStudio, VSCode). Responsabilités Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning Analyser des jeux de données complexes et volumineux Collaborer avec les Data Engineers pour la mise en production des modèles Accompagner les équipes métier dans l'interprétation des résultats Contribuer aux cas d'usage IA et NLP de la plateforme

Contexte Dans une logique de renforcement de nos systèmes de supervision, nous souhaitons intégrer un expert Elasticsearch à forte sensibilité architecte afin d’accompagner nos équipes sur les volets infrastructure, observabilité et documentation technique. Objectifs de la mission Optimiser et faire évoluer l’architecture Elasticsearch Mettre en place des solutions avancées d’observabilité (APM, RUM, Synthetics, ML) Rédiger la documentation technique pour les équipes projet et infogérants MCO & MCS , traitement des incidents et opération HNO possibles

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Consultant Computer Vision Mission Les missions principales sont - Développer, entraîner et tester des algorithmes de deep learning partant en production. - Contribuer à la stack d'outils MLOps de l'équipe pour garantir sa viabilité sur le long terme et améliorer la productivité de l'équipe Compétences requises - Une formation en Software Engineering, en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire. - 4 ans ou plus d'expérience professionnelle en Machine Learning / Deep Learning. - Techniquement : o D’une très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel. o D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD). o D'une expérience en Deep learning et / ou en computer vision o Une connaissance de l'imagerie satellite (et en particulier du SAR) est un plus. - En terme de méthodologie de travail : d’une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique - En terme de soft skills : o D'une capacité à partager et défendre une vision technique, faire preuve de pédagogie, mentoring. o D’une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs. D'ouverture d’esprit, communication, et travail en équipe

Votre Mission : En tant que PO Data, vous piloterez des projets de transformation sur des produits Data et IA dans des contextes Marketing, CRM, KYC. Vous jouerez un rôle clé dans le cadrage, la structuration et le pilotage de travaux stratégiques, en coordination avec de multiples acteurs internes et externes. Concrètement vous allez : Intégrer un dispositif existant et piloter les nouveaux projets DATA/IA sur l’ensemble des phases : cadrage, Expression des Objectifs, MVP et démarrage des développements. Recueillir, challenger, analyser et prioriser les besoins data des métiers Concevoir les expressions de besoins afférentes Définir la vision data de son périmètre et en construire la roadmap Prioriser les évolutions data en fonction de la valeur pour les métiers et/ou les clients Collaborer avec l’équipe de PO data de tous les périmètres des paiements pour s’assurer de la cohérence de la démarche mise en place Participer aux rituels agiles Garantir la cohérence des données entre les différents métiers, et plus globalement la qualité et la pertinence des livrables data mis à disposition des métiers et/ou des clients Suivre les indicateurs de performance sur son périmètre et mesurer la valeur des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation et l’utilisation des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et la valorisation des données mises à disposition Garantir la cohérence des jalons et la tenue des échéances de la feuille de route Data et IA. Assurer un rôle de référent(e) sur les bonnes pratiques Data/IA : modèles IA, entraînement et FinOps. Votre futur environnement technique & fonctionnel : · IA / Data : Data engineering, IA Générative, Machine Learning,

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Expert Kibana / Data Visualisation pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur banacaire. 💻💼 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Concevoir, développer et maintenir des dashboards avancés sous Kibana pour assurer une visibilité de bout en bout des systèmes et des flux de données - Transformer des données issues de Elasticsearch en visualisations claires, pertinentes et actionnables - Mettre en place des visualisations interactives (filtres, drill-down, agrégations) pour faciliter l’analyse et la prise de décision - Analyser les données collectées via Filebeat et Logstash afin d’en maximiser la valeur - Exploiter les fonctionnalités de Machine Learning de Kibana pour détecter anomalies, tendances et signaux faibles - Collaborer avec les équipes techniques pour optimiser les requêtes, les index et la qualité des données - Traduire les besoins métiers en dashboards pertinents et exploitables - Assurer la fiabilité, la cohérence et la qualité des données présentées

Contexte Une organisation internationale de premier plan accélère sa transformation digitale et l’adoption de l’Intelligence Artificielle au sein de plusieurs domaines métiers. Dans ce cadre, elle renforce ses capacités de delivery IA afin de passer de cas d’usage expérimentaux à des solutions robustes, industrialisées et déployées en production. Vous rejoindrez une équipe transverse dédiée à l’innovation et à la transformation, intervenant auprès de plusieurs équipes métiers et IT, avec un fort accent sur l’industrialisation, la gouvernance et la création de valeur long terme. Responsabilités Concevoir et déployer des solutions IA de bout en bout, depuis l’expression du besoin métier jusqu’à la mise en production Traduire les exigences fonctionnelles en architectures techniques scalables, sécurisées et maintenables Développer des cas d’usage IA tels que l’intelligence documentaire, les assistants conversationnels, l’automatisation et la génération de contenu Mettre en œuvre des solutions d’IA générative (LLM, RAG, workflows à base d’agents) intégrées aux systèmes internes Accompagner l’industrialisation via des pipelines CI/CD, des pratiques MLOps, le monitoring et l’optimisation des modèles Garantir la conformité avec les exigences de protection des données, de sécurité et les principes d’IA responsable Profil recherché Solide expérience dans le développement et le déploiement de solutions IA / machine learning en environnement de production Excellente base en ingénierie logicielle, APIs et architectures microservices Expérience pratique des solutions d’IA générative, LLM et du prompt engineering Bonne compréhension des plateformes cloud et des pratiques d’industrialisation IA (CI/CD, MLOps) Capacité à évoluer dans des environnements complexes, internationaux et multi‑parties prenantes Excellentes compétences en communication, avec une aptitude à faire le lien entre enjeux métiers et techniques

Description du poste Dans le cadre du développement de ses plateformes data, l’entreprise recherche un administrateur spécialisé sur des solutions de type CDP et les services de données associés, notamment Private Cloud (PVC), évoluant dans un environnement conteneurisé OpenShift. Rattaché à l’équipe infrastructure ou data platform, le collaborateur intervient sur l’exploitation, l’administration et l’optimisation des plateformes big data, tout en garantissant leur disponibilité, leur performance et leur sécurité. Missions principales L’administrateur est responsable du bon fonctionnement de la plateforme CDP et de ses services data. Il assure l’installation, la configuration et la maintenance des environnements CDP Private Cloud ainsi que des services de données associés. Il prend en charge le déploiement et l’administration des services CDP Data Services (tels que Data Warehouse, Machine Learning ou Data Engineering) en s’appuyant sur l’infrastructure OpenShift. Il surveille en continu les performances de la plateforme et met en place des actions correctives ou d’optimisation afin de garantir un niveau de service optimal. Il participe à la gestion des incidents et des problèmes en analysant les causes racines et en proposant des solutions durables. Il veille à la bonne intégration des composants CDP avec l’écosystème technique existant, notamment les systèmes de stockage, de sécurité et de réseau. Il contribue à l’automatisation des tâches d’administration et de déploiement à travers des scripts ou des outils d’infrastructure as code. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes data, DevOps et sécurité afin de faciliter l’usage de la plateforme et d’assurer sa conformité aux standards internes. Responsabilités techniques L’administrateur assure la gestion des clusters CDP Private Cloud (PVC), incluant leur installation, leur montée de version et leur maintenance corrective et évolutive. Il administre les environnements OpenShift utilisés pour héberger les services CDP Data Services et garantit leur bon dimensionnement. Il configure et maintient les services essentiels tels que Hive, Spark, Impala, HDFS et les services Kubernetes intégrés. Il met en œuvre les politiques de sécurité, notamment l’authentification (Kerberos, LDAP), la gestion des accès et le chiffrement des données. Il supervise les ressources système (CPU, mémoire, stockage) et optimise leur utilisation. Il participe à la mise en place de solutions de supervision et de logging adaptées à l’environnement. Compétences requises Le candidat possède une solide expérience sur la plateforme CDP, en particulier en environnement Private Cloud. Il maîtrise les concepts et l’administration d’OpenShift et des environnements Kubernetes. Il dispose de bonnes connaissances des composants big data tels que Hadoop, Spark, Hive et des outils associés. Il comprend les problématiques liées aux architectures distribuées, à la haute disponibilité et à la performance des systèmes. Il est à l’aise avec les environnements Linux et les outils d’automatisation (shell scripting, Ansible ou équivalent). Une bonne compréhension des enjeux de sécurité des données est attendue. Profil recherché Le poste s’adresse à un profil autonome, rigoureux et capable d’intervenir dans des environnements techniques complexes. Le candidat fait preuve d’un bon esprit d’analyse et de synthèse, et sait travailler en équipe avec des interlocuteurs variés. Une expérience dans un contexte DevOps ou data platform constitue un atout important. Environnement technique CDP Private Cloud (PVC) CDP Data Services (Data Warehouse, Data Engineering, Machine Learning) OpenShift / Kubernetes Hadoop ecosystem (HDFS, Hive, Spark, Impala) Linux (RedHat / CentOS) / Outils de monitoring et de logging

Dans le cadre de l’accélération des livraisons autour de la plateforme Orchestrade, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un QA & Automation Engineer Junior pour renforcer l’assurance qualité applicative et l’automatisation des tests. La mission s’inscrit dans un environnement critique de trading et de gestion des risques, avec de forts enjeux de fiabilité, de conformité et d’industrialisation des processus QA. Contexte de la mission Au sein du département DMG de la GBU S&EM, le consultant interviendra sur la plateforme Orchestrade, progiciel financier stratégique remplaçant progressivement l’ancien système front-to-back Meteor. L’objectif est d’assurer la qualité de la chaîne applicative, fiabiliser les processus de validation, automatiser les campagnes de tests et intégrer progressivement les usages de l’IA générative dans la démarche QA. Missions principalesAssurance qualité Analyse des spécifications fonctionnelles et techniques Participation à la rédaction des cas de tests fonctionnels et techniques Exécution des campagnes de tests (fonctionnels, non-régression, intégration) Identification, qualification et documentation des anomalies Vérification de la conformité des applications avec les exigences métiers et réglementaires Participation aux recettes applicatives Automatisation & scripting Développement et maintenance des scripts de tests automatisés Contribution à l’évolution des frameworks de tests existants Automatisation des tests batch et applicatifs Intégration des tests dans les chaînes CI/CD existantes Generative AI Réalisation de POCs rapides via les outils IA Aide à la génération de cas de tests Analyse intelligente des anomalies Optimisation de la couverture de tests Participation à l’amélioration continue autour du test intelligent Environnement technique Python C# / .NET HTML / CSS / JavaScript Git / Jenkins / GitLab CI / Azure DevOps Outils de test : Test Manager, Quality Center, Ranorex Automatisation UI / API Automic ou ordonnanceur équivalent Frameworks Front : Angular ou React IA Générative / NLP / ML appliqué à la QA

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer un centre d’expertise IA dédié à des cas d’usage liés à la vente d’énergie , avec un fort focus sur l’ IA générative . 🎯 Objectif : concevoir, déployer et industrialiser des solutions data & IA à forte valeur métier. 🚀 Missions Cadrage des projets et proposition de solutions data-driven Traitement et exploitation de données structurées & non structurées Conception de modèles ML / Deep Learning / GenAI Développement de solutions basées sur LLM & architectures RAG Mise en place de pipelines (parsing, extraction, normalisation de données) Déploiement sur AWS (SageMaker, Bedrock, S3…) Évaluation des modèles (NLP, RAG, robustesse, hallucinations) Industrialisation (MLOps, monitoring, optimisation des coûts) Communication des résultats & accompagnement métier Mentoring de profils plus juniors

Bonjour à tous, notamment aux Senior Python Engineers orientés Data & Distributed Systems 🐍☁️ (AWS / Spark / Ray / Pandas / Performance) ⚠️ Seniorité de 8 ans minimum 🔎 Je cherche un Senior Software Engineer Python pour rejoindre un programme stratégique au sein d’un grand acteur de la finance quantitative, autour de la valorisation de données financières massives (tick data L3). Dans ce contexte très exigeant, l’objectif est de rendre exploitables des datasets ultra-volumineux pour des chercheurs, en construisant des solutions de feature engineering distribuées tout en conservant une expérience utilisateur simple type pandas. 💻 Ce que tu vas faire : - Traduire des workflows Python/pandas en traitements distribués (Spark, Ray…) - Optimiser des traitements sur des volumes massifs de données (performance, scalabilité) - Concevoir des abstractions simples pour les data scientists (UX orientée chercheurs) - Participer aux choix d’architecture (Spark / Ray / Iceberg…) - Travailler sur des datasets complexes (données temporelles, dépendances, déséquilibres) - Collaborer étroitement avec des équipes ML Platform et des chercheurs quant - Contribuer à une plateforme data scalable et industrialisée sur AWS 🎯 Stack & environnement : Python (expert) / Pandas / NumPy / Spark / Ray / AWS (S3, EMR, SageMaker) / Iceberg / Data Lake / Feature Engineering / HPC (bonus) / Kubernetes (EKS en réflexion) 📍 Mission : Paris 💰 TJM : Selon profil 📅 Démarrage : ASAP

Teksystems recherche pour l’un de ses clients grands comptes un Architecte Data AWS / Snowflake (H/F) pour construire, structurer et sécuriser la plateforme data du client basée sur Snowflake et AWS , et accompagner les équipes pour garantir une plateforme performante, scalable et prête à accueillir des fonctionnalités IA . Ce rôle est structurant, durable , et s’inscrit au cœur de la transformation data. Vos missions : 1. Définir et faire évoluer l’architecture de la plateforme Architecture cible Snowflake/AWS Patterns d’ingestion (batch, CDC, near real-time) Modélisation (Data Vault, modèles analytiques) Exposition (BI, APIs, data apps) 2. Industrialiser le delivery data Standards CI/CD (dbt, ingestion, artefacts ML) Automatisation des déploiements Intégration Git / pipelines / qualité Réduction du time-to-market 3. Mettre en place une observabilité complète Suivi fraîcheur, volumétrie, succès/échec des pipelines Tests & qualité de données Performance Snowflake (temps, coûts, consommation) Dashboards RUN, alertes, SLAs 4. Sécuriser la plateforme RBAC, rôles Snowflake, data masking, row-level security RGPD, auditabilité, traçabilité Catalogage, lineage, ownership 5. Accompagner les équipes Support aux devs, pair programming, arbitrages techniques Challenge des choix existants Coordination avec infra / cloud / sécurité 6. Préparer et soutenir le RUN Normes de reprise, diagnostic, alerting Réduction de la dette technique Support N2/N3 Conception orientée exploitabilité

En tant qu'Applied Scientist, vous êtes la force motrice de la phase de recherche et de développement des modèles d'IA, en assurant l'alignement entre les avancées technologiques et les objectifs stratégiques de l'entreprise. Responsabilités clés 1. Recherche et développement de modèles IA/ML (Phase de recherche) : Mener la recherche, l'évaluation et l'expérimentation de modèles d'IA et d'apprentissage automatique (par exemple, Deep Learning pour la recommandation, Gen-AI, NLP/Vision pour la recherche) afin de résoudre des problèmes commerciaux complexes. Sélectionner les sources de données appropriées et déterminer les indicateurs clés à suivre et à optimiser Développer des prototypes et prouver la faisabilité ainsi que l'impact attendu des concepts avant leur industrialisation. 2. Collaboration et industrialisation (Phase de déploiement) : Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en apprentissage automatique (MLE) pour garantir que les modèles développés sont robustes, évolutifs et prêts pour le déploiement en production. Contribuer activement à la phase de déploiement et d'intégration des modèles dans l'architecture technique (Snowflake, AWS). 3. Suivi et amélioration continue : Participer au suivi des modèles en production, en se concentrant sur la détection des dérives (drift) et la dégradation des performances. Concevoir et proposer des itérations (tests A/B) pour optimiser en continu les performances des produits d'IA. 4. Expertise et transmission des connaissances : Assurer une veille technologique constante sur les avancées en IA/ML. Documenter et partager les connaissances et les meilleures pratiques au sein de l'équipe et avec les autres parties prenantes (Chefs de produit, Métier).

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d’ingestion, de traitement et d’industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l’architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d’un leadership technique , reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d’objectifs communs Vous faites preuve d’une excellente communication , associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d’amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome , proactif et doté d’un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé , avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement , incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données , à la testabilité et à l’ observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code , le mentoring et l’accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d’industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts , et savez les intégrer dans vos choix techniques