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Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).

Concevoir l'architecture fonctionnelle et applicative du système d'information d'un assureur spécialisé dans la caution et la garantie, au sein d'un grand groupe bancaire. Au sein de la direction Architecture Solutions, vous concevez des architectures qui répondent aux besoins actuels et futurs du groupe, de ses établissements bancaires et de ses assureurs. Vous intervenez sur le périmètre de l'entité d'assurance caution et garantie. Le poste demande de l'aisance à l'oral : vous portez vos dossiers dans les instances d'architecture. Vos principales missions : Participer au cadrage agile pour éclairer les scénarios d'architecture. Concevoir l'architecture fonctionnelle et applicative et rédiger les livrables associés, dont le dossier d'architecture applicative. Accompagner les équipes projet dans l'architecture détaillée ; garantir la conformité aux exigences non fonctionnelles et au cadre d'architecture. Élaborer les cibles d'évolution du SI par domaine, en ligne avec les orientations stratégiques. Faire vivre le cadre d'architecture (principes, patterns) et le référentiel d'architecture, modélisé en Archimate. Ce que la mission vous apporte : Un périmètre métier complet à architecturer, de la cible au détail. Une vraie tribune : les instances d'architecture du groupe. Un spectre technique large, du middleware au cloud hybride. Environnement technique : Architecture fonctionnelle et applicative, Archimate, JBoss, Tomcat, API Gateway, REST, Angular, cloud hybride (AWS, Azure, GCP), DevOps.

Bras droit d'une directrice des systèmes d'information : orchestrer le portefeuille de projets et un programme de transformation du métier Titres, jusqu'au comité exécutif. Auprès de la DSI d'une filiale spécialisée dans le métier Titres (conservation, back-office) d'un grand groupe bancaire, vous structurez, sécurisez et pilotez l'exécution du portefeuille de projets courant et d'un programme de transformation. Sans management hiérarchique direct, vous agissez en chef d'orchestre : vous animez les instances, concevez la gouvernance du programme et préparez les décisions du comité exécutif. Vos principales missions : Préparer les instances (comité d'instruction des demandes, comité d'investissement SI, comités de pilotage IT et métier) : produire et consolider les supports de gouvernance. Tenir le secrétariat de gouvernance : comptes rendus officiels, décisions, suivi rigoureux des plans d'action. Alerter la DSI et les sponsors sur les dérives ; proposer actions correctives et scénarios d'arbitrage. Construire le master plan du programme et suivre les jalons inter-projets. Piloter le plan de charge et le budget (CAPEX / OPEX), analyser les écarts (Earned Value Management). Accompagner les chefs de projet sur la méthode, fournir les modèles de suivi d'avancement et de gestion des risques. Ce que la mission vous apporte : Une exposition directe au comité exécutif. Un double rôle rare : direction de programme et PMO de portefeuille. Un métier Titres en pleine transformation. Environnement technique : Gouvernance de portefeuille et de programme, cycle en V, PMP / Prince2, MS Project, Planview, Clarity, Confluence, Earned Value Management.

Un projet stratégique de la filière Risques d'un grand groupe bancaire : mesurer l'impact des risques climatiques et physiques sur le risque de crédit, sur Google Cloud. Au sein du domaine Risques de la DSI, le projet ingère, agrège et expose des données de sources multiples pour produire les rapports de surveillance du risque de crédit. La solution est bâtie sur Google Cloud Platform, portée par une équipe engagée et experte du sujet. Le projet est à forte visibilité : les critères d'expertise technique sont impératifs. Vos principales missions : Développer et intégrer des solutions Python / Spark avec les services data et compute de Google Cloud Platform. Ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples. Contribuer à la chaîne DevOps du projet : déploiements, infrastructure as code. Ce que la mission vous apporte : Un sujet d'actualité réglementaire et sociétale : le risque climatique en banque. Une stack GCP complète, de l'ingestion à l'exposition. Environnement technique : GCP (BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs, GCS), Python, Spark, XL Deploy, Terraform, Jenkins.

Remplacer des traitements ETL historiques par du Python propre, testé et conteneurisé : une mission de développeur exigeante, dans une squad Python internationale. L'équipe en charge des référentiels transverses d'un grand groupe bancaire harmonise ses langages et ses architectures : elle migre ses traitements ETL Informatica PowerCenter vers Python. Vous intégrez la squad Python (sprints de trois semaines, équipe répartie entre Paris et l'international) et intervenez sur plusieurs applications : l'annuaire et l'organigramme du groupe, et le référentiel des rôles — acquisition, cycle de vie des rôles, exposition par fichiers, API et datalake. Vos principales missions : Réaliser le design des nouveaux traitements à partir des spécifications des Business Analysts et des retours du Tech Lead. Développer dans le respect du framework Python interne et de l'architecture conteneurisée. Écrire les tests unitaires et mettre en place les tests automatiques de chaque traitement. Livrer en recette et rédiger les documents de livraison pour les environnements supérieurs. Ce que la mission vous apporte : Du Python de qualité industrielle : tests, CI/CD, conteneurs, revue par un Tech Lead. Un programme de migration structurant, sur plusieurs applications. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Python 3.9+, SQLAlchemy, Oracle, pytest, pandas, CI/CD, OpenShift, S3, Jenkins, Bitbucket, Checkmarx, Jira, Confluence — agile.

Taux de change, taux interbancaires, caractéristiques des produits financiers : travaillez sur les référentiels les plus consommés d'un grand groupe bancaire. L'équipe en charge des référentiels transverses fournit à tous les métiers du groupe leurs données de référence, sur un large panel technologique : API, datalake, Kafka, fichiers, mainframe. Vous intervenez sur les référentiels Market Data et Static Data, avec trois chantiers : finaliser la refonte des référentiels de taux sur la stack standard (Java, Angular, Python, Kafka), accompagner les utilisateurs après la mise en production, puis cadrer la refonte du référentiel des produits de synthèse qui alimente les reportings Finance (comptabilité, liquidité, prudentiel, pilotage) et Risques de la banque de financement et de l'assurance. Vos principales missions : Finaliser la refonte des référentiels de taux de change et de taux interbancaires, avec des spécifications en BDD. Assurer le support utilisateurs une fois la nouvelle plateforme en production. Cadrer puis conduire la refonte du référentiel des produits de synthèse : besoins Finance et Risques, évolutions fonctionnelles, remplacement d'une interface obsolète. Ce que la mission vous apporte : Des données au cœur de la finance de marché, utilisées par tous les métiers du groupe. Un cadrage complet à mener, du besoin à la cible. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Référentiels Market Data / Static Data, API, Kafka, datalake, Java / Angular / Python, BDD, Jira, Confluence — agile.

Un rôle de BA complet, de la spécification à la mise en production, au cœur des données de référence d'un grand groupe bancaire. L'équipe en charge des référentiels transverses accompagne toutes les lignes métiers du groupe dans leurs usages des données de référence : acquisition, consolidation, distribution. Elle migre ses traitements ETL d'Informatica PowerCenter vers Python. Vous reprenez le rôle de Business Analyst sur deux applications intranet jumelées — l'annuaire et l'organigramme du groupe — alimentées par les référentiels d'identités et d'organisations. La première est déjà spécifiée et en développement ; sur la seconde, tout reste à construire. Vos principales missions : Préparer puis réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation de la première application, et accompagner son passage en production. Analyser l'existant et spécifier les nouveaux traitements d'intégration de données de la seconde : migration technologique, simplification, nouveaux besoins. Préparer et conduire la recette de ces traitements, puis accompagner le changement. Ce que la mission vous apporte : Une équipe agile reconnue pour son expertise des données de référence, en interaction avec toutes les directions. Un périmètre où vous tenez le sujet de bout en bout. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Référentiels de données, ETL (Informatica PowerCenter vers Python), BDD, Jira, Confluence, Office 365 — agile.

Une plateforme data sur Google Cloud, des demandes métier concrètes et une équipe internationale : une mission pour un Data Engineer qui veut construire, pas seulement maintenir. La DSI d'un grand groupe bancaire déploie une plateforme de données sur Google Cloud Platform au service des directions technologiques, des opérations et de la banque de proximité. Vous mettez en œuvre techniquement les demandes des métiers, en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données. Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Une stack cloud moderne : BigQuery, Cloud Storage, Python orienté objet. Des cas d'usage métier variés, livrés en Scrum. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Environnement technique : GCP, BigQuery, Cloud Storage, Python, Pandas / Dask, SQL, Bash, Git — Scrum.

Vous aimez les plateformes de données qui tournent vraiment en production ? Rejoignez l'équipe qui fait vivre le datalake des fonctions Technologies & Opérations d'un grand groupe bancaire. La DSI fournit aux directions technologiques, aux opérations et à la banque de proximité les applications et les données dont elles ont besoin au quotidien. Le datalake Hadoop en est une pièce centrale : il alimente le pilotage et les usages analytiques de plusieurs directions. Vous intervenez en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps, au sein d'une équipe IT internationale. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting). Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Un datalake en production, avec de vrais volumes et de vrais utilisateurs métier. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Une ouverture vers le cloud (GCP / BigQuery) pour qui veut élargir sa stack. Environnement technique : Hadoop, PySpark, Spark, Hive, Python, SQL, Git, Jenkins, Jira, Unix / Linux — Scrum.