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Valorisation des données SAP Identifier, analyser et exploiter les données issues de SAP (MM, SD, PP, CO, PS, BW/4HANA, CDS Views, données transactionnelles et référentielles). Comprendre et naviguer dans la complexité des modèles de données SAP afin de garantir la qualité et la pertinence des données utilisées. Identifier les sources de données les plus adaptées aux cas d'usage métiers. Évaluer la qualité, la cohérence et la richesse des données disponibles. Formuler des recommandations concernant la consolidation, l'enrichissement ou la transformation des données. Développement de cas d'usage Data & IA Explorer et concevoir des scénarios d'analyse avancée et de prédiction. Développer des modèles statistiques et de machine learning répondant à des problématiques métier concrètes. Comparer et évaluer différentes approches algorithmiques en fonction des enjeux opérationnels. Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés s'intégrant dans les processus métiers. Industrialisation et intégration Assurer l'intégration et l'exploitation des données SAP au sein de Dataiku. Industrialiser les développements réalisés au sein de l'écosystème Data et IA de l'entreprise. Participer à l'intégration des solutions dans les systèmes d'information métiers. Contribuer à l'amélioration continue des architectures Data et IA. Accompagnement et gouvernance Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, la DSI et les équipes Data. Accompagner les équipes internes dans la montée en compétence sur les sujets Data, SAP et IA. Assurer le reporting d'avancement des travaux et des livrables en coordination avec le PMO. Réaliser une veille active sur les innovations Data, IA et technologies SAP. Livrables attendus Cas d'usage Data et IA. Modèles prédictifs. Agents IA et workflows automatisés. Recommandations de valorisation des données SAP. Documentation et transfert de compétences. Reporting de pilotage et indicateurs de suivi.

Nous recherchons pour notre client un team lead monitoring pour une mission longue a La Défense -Coordination technique & Tech lead -Veille technologique -MCO des infrastructures de supervision, métrologie et hypervision -Migration du monitoring Legacy vers les solutions cibles Zabbix/ELK n Migration des hyperviseurs Legacy vers l’hyperviseur cible Netcool -Support Niveau 3 de la suite logicielle Tivoli, Zabbix, ITM, ELK, InfluxDB, Grafana -Mise en place du monitoring système, middleware, applicatif et métier sur toutes les applications -Mise en place d’un monitoring uniforme avec un catalogue de supervision et des dahboards de métrologie -Mise en place de dashboards Grafana basés sur Zabbix/ELK pour l’observabilité du SI -Mise en place du ML dans la stack ELK pour la détection des signaux faibles Environnement technique : NOI, ITM, Zabbix, Grafana, Shinken, InfluxDB, ELK, Xymon, VMWARE, Réseau, Linux, Aix, Solaris, Windows…

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Je recrute pour notre client grand compte dans le secteur financier un team lead monitoring. Mission longue: 3 ans -Coordination technique & Tech lead -Veille technologique -MCO des infrastructures de supervision, métrologie et hypervision -Migration du monitoring Legacy vers les solutions cibles Zabbix/ELK - Migration des hyperviseurs Legacy vers l’hyperviseur cible Netcool -Support Niveau 3 de la suite logicielle Tivoli, Zabbix, ITM, ELK, InfluxDB, Grafana -Mise en place du monitoring système, middleware, applicatif et métier sur toutes les applications -Mise en place d’un monitoring uniforme avec un catalogue de supervision et des dahboards de métrologie -Mise en place de dashboards Grafana basés sur Zabbix/ELK pour l’observabilité du SI -Mise en place du ML dans la stack ELK pour la détection des signaux faibles Environnement technique : NOI, ITM, Zabbix, Grafana, Shinken, InfluxDB, ELK, Xymon, VMWARE, Réseau, Linux, Aix, Solaris, Windows…

Contexte Dans le cadre du renforcement de la sécurité de ses plateformes d'IA générative, notre client, acteur majeur du secteur bancaire et financier, recherche un(e) expert(e) en cybersécurité spécialisé(e) sur les environnements GenAI et l'écosystème Microsoft. Vous interviendrez au sein des équipes en charge de la cybersécurité des données (Cloud, IA, Big Data) pour sécuriser la conception, le déploiement et les usages des solutions d'IA générative, en France et à l'international. Vos missions Assistance sécurité aux centres de compétences sur les sujets GenAI Sécurisation des plateformes GenAI Microsoft (architecture, normes, standards) Production de dossiers de sécurité incluant des analyses de risques détaillées et les contre-mesures associées Revue de sécurité du code des composants développés Support sécurité aux Business Units et Service Units sur les projets GenAI Rédaction des chapitres sécurité des livrables projet (DAT, DAH, HLD, LLD, politiques, standards) Reporting et indicateurs de sécurité Compétences attendues Sécurité opérationnelle sur l'écosystème Microsoft : Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML, code agentic Maîtrise des risques spécifiques aux LLM et services GenAI : prompt injection, data leakage, model poisoning, et leur évolution dans les cas d'usage agentic Frameworks de menaces IA : OWASP Top 10 LLM, MITRE ATLAS, NIST AI Outils de sécurité opérationnelle : Sentinel, Defender for Cloud, Purview Sécurisation des tenants Azure : RBAC, MFA, Conditional Access, Privileged Identity Management DevSecOps : CI/CD sécurisés, IaC (Terraform, Bicep) Scripting (PowerShell, Python), analyse de logs, automatisation de contrôles de sécurité Conception et déploiement de contrôles de sécurité en environnements IA hybrides

Dans le cadre du développement de nos activités Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur Data / IA afin de participer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions data innovantes. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de traitement de données Participer à la conception et à l’industrialisation des solutions Data & IA Concevoir et optimiser les flux d’ingestion, transformation et exploitation des données Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques sur les projets IA Développer et déployer des modèles de Machine Learning et d’IA générative Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, monitoring et automatisation Participer à l’amélioration continue des plateformes Data Industrialiser les traitements et automatiser les workflows Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité des traitements de données Contribuer à la documentation et au partage des bonnes pratiques Participer aux phases de tests, validation et mise en production Environnement technique Plateformes Data Cloud Pipelines ETL / ELT Outils d’orchestration & automatisation Environnements IA & Machine Learning Architecture Data moderne & scalable Méthodologies Agile & DevOps

FULL REMOTE Principal Engineer – HPC Operations Description du poste Nous recherchons un(e) Principal Engineer – HPC Operations expérimenté(e) pour piloter l’exploitation quotidienne d’infrastructures de calcul haute performance (HPC) dédiées à des workloads à grande échelle en IA et Machine Learning . Ce rôle clé consiste à garantir la stabilité, la performance, la sécurité et l’évolutivité des clusters HPC, en s’appuyant sur des technologies telles que Slurm, Kubernetes et des plateformes MLOps modernes . Vous interviendrez dans des environnements complexes et distribués à l’échelle internationale, tout en jouant un rôle de référent technique et de mentor pour les équipes opérationnelles. Responsabilités principales Assurer la gestion opérationnelle quotidienne des infrastructures HPC (compute, stockage, réseau, ordonnanceurs comme Slurm et Kubernetes). Optimiser la performance, la disponibilité et l’utilisation des ressources (CPU, GPU, stockage). Être le point de contact technique principal pour les déploiements HPC dans le périmètre. Agir comme point d’escalade technique (L3) pour les équipes support, en assurant une résolution rapide et efficace des incidents. Superviser l’état des systèmes via des outils de monitoring et d’observabilité (Prometheus, Grafana, DCGM). Gérer les environnements utilisateurs pour les workloads IA/ML via des containers et orchestrateurs (Docker, Kubernetes) et des outils MLOps (MLflow, Kubeflow). Définir et appliquer les politiques de planification des jobs (priorités, quotas, partitions) afin de garantir l’équité et l’efficacité des ressources. Piloter les analyses de causes racines (RCA) , contribuer aux post-mortems et mener des actions d’amélioration continue. Encadrer et accompagner les ingénieurs moins expérimentés , favoriser le partage de connaissances et la montée en compétences. Participer à l’ astreinte si nécessaire. Veiller au respect des politiques de sécurité, des processus opérationnels et des exigences d’audit , et maintenir la documentation associée. Profil recherché Formation & expérience Bac+5 en informatique, ingénierie ou domaine technique équivalent. Minimum 8 ans d’expérience en HPC, ingénierie systèmes ou DevOps, dont au moins 2 ans dans un rôle senior ou de leadership technique . Compétences techniques Expertise avancée en environnements HPC complexes (matériel, logiciels, stockage). Expérience confirmée avec Slurm et/ou Kubernetes appliqués à des workloads IA/ML. Solide maîtrise de la gestion des GPU , des ordonnanceurs de charges et de l’optimisation des performances. Bonne connaissance des outils de monitoring (Prometheus, Grafana, DCGM). Excellentes compétences en automatisation et scripting : Python, Bash, Ansible, Terraform. Très bonne maîtrise de Linux (RHEL, CentOS, Ubuntu). Connaissances approfondies en réseaux haute performance (RDMA, InfiniBand, RoCE). Expérience avec des solutions de stockage telles que NFS, Lustre, Ceph.

Contexte Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & Intelligence Artificielle, notre client recherche un Architecte Fonctionnel Data & IA capable de structurer et piloter la stratégie produit autour des solutions Data, IA Générative et systèmes agentiques. L'objectif est de construire une vision cohérente du portefeuille de solutions existantes, d'identifier les usages pertinents pour les métiers et de définir les standards d'adoption à l'échelle de l'organisation. Vos missions Stratégie & Gouvernance Cartographier les solutions Data et IA existantes ; Définir les doctrines d'usage associées aux différentes solutions ; Construire les critères de choix entre solutions concurrentes ; Participer à la stratégie produit Data & IA ; Assurer la cohérence des initiatives Data et IA avec la stratégie globale de l'entreprise. Architecture d'Entreprise Définir les principes d'architecture et les standards associés ; Produire les référentiels d'architecture Data & IA ; Évaluer l'impact des nouvelles solutions sur le SI existant ; Garantir la non-redondance et la cohérence des solutions déployées. Conseil & Accompagnement Accompagner les équipes métiers et Delivery dans leurs choix technologiques ; Formaliser des schémas de décision exploitables ; Diffuser les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétence des équipes. Environnement & Expertises attendues Compétences impératives IA Générative Produits Data et plateformes Data Produits IA, Machine Learning et systèmes agentiques Architecture d'Entreprise Français courant Compétences appréciées TOGAF ou framework équivalent Gouvernance Data MLOps Architecture Cloud Souveraineté numérique et enjeux réglementaires

Expert Dataiku DSS - Bordeaux COMPETENCES · 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 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 PERIMETRE 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 COMPETENCES · 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

Data Scientist Expert Python Versailles Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, machine learning, Pour un client sur Versailles à raison de 3 jours de présence sur site par semaine , nous recherchons un Data Scientist Expert habilitable . Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d’autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.

Pour l’un de mes clients, je recherche un(e) Senior Product Manager CRM . Contexte Au sein d’une équipe CRM internationale, vous piloterez des produits liés à l’automatisation marketing, à la personnalisation client et aux usages de l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur et la performance commerciale. Missions Définir et piloter la roadmap produit. Développer les parcours CRM automatisés (notifications, relances, parcours clients). Mettre en place des mécanismes de ciblage et de personnalisation. Construire des cas d’usage autour de l’IA décisionnelle (Next Best Action). Collaborer avec les équipes Produit, Data et Technique. Suivre les indicateurs de performance et la valeur business. Assurer les livraisons en méthodologie Agile. Environnement APIs Kafka AWS / GCP Databricks Data & Analytics IA / Machine Learning CRM Automation Martech

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Data Analyst confirmé(e) afin de rejoindre une équipe innovante de 18 personnes dédiée à la performance et à la supervision des chaînes communicantes. Vos missions Vous contribuerez à l'analyse, la supervision et l'amélioration des performances des chaînes communicantes à travers des projets à forte composante Data : Développer des modèles de prédiction du taux de facturation mensuel à l'aide d'algorithmes de Machine Learning (régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.). Analyser le comportement des chaînes communicantes suite à des opérations de délestage. Réaliser des études de segmentation (clustering) afin d'identifier les caractéristiques des équipements performants et défaillants. Étudier l'état de santé et les performances des boîtiers IP. Analyser l'impact des facteurs environnementaux (température, saisonnalité, zones touristiques, etc.) sur les infrastructures WAN. Concevoir et développer des outils de supervision et d'aide à la décision. Développer des tableaux de bord et applications de visualisation de données. Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Collaborer avec les équipes métiers afin de transformer les données en leviers d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Data Science Python R SQL Outils Jira Confluence

Dans un contexte d’accélération des usages Data & IA, vous intervenez au sein du collectif Data IARD en tant que référent sécurité sur les sujets liés aux données, à l’intelligence artificielle et aux environnements cloud. Vous évoluez dans un écosystème transverse, en forte proximité avec : les équipes Data & IA (Data Scientists, ML Engineers, AI Engineers), les équipes Cloud & plateforme . Votre rôle consiste à garantir la sécurisation des usages data et IA , tout en permettant leur adoption à grande échelle.