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Expérience : 7 à 10 ans minimum en audit de processus, automatisation ou transformation digitale Dans le cadre d’une mission stratégique d’optimisation des opérations, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Consultant Senior en Automatisation pour conduire un audit complet des processus métiers et définir une roadmap d’automatisation priorisée (IA, RPA, interfaces inter-systèmes). Les périmètres couverts incluent : Logistique – Service Client – Commerce – Administration des Ventes (ADV)

Dans le cadre du renforcement et de la sécurisation du système d’information d’une direction métier stratégique, nous recherchons un Responsable de Patrimoine IT capable de piloter un portefeuille applicatif et des projets à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez à la fois sur des sujets techniques et fonctionnels, en collaboration étroite avec les équipes métiers, les équipes de delivery (chefs de projets, développeurs, QA) ainsi que les équipes d’architecture et de production. Vous serez responsable d’un portefeuille projets conséquent et jouerez un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre de la stratégie IT. Missions principales Pilotage du patrimoine IT Gérer et piloter un portefeuille applicatif métier Assurer le maintien en conditions opérationnelles des applications Définir et suivre la roadmap IT en lien avec les métiers Participer à la définition des besoins fonctionnels Concevoir des solutions en collaboration avec les équipes techniques Optimiser les processus et améliorer la performance opérationnelle Gestion de projets Piloter les projets de bout en bout (opportunité → garantie) Contribuer à la planification, au suivi des charges, des risques et des budgets Assurer la communication entre les différentes parties prenantes Participer aux choix technologiques et méthodologiques Assurer le reporting auprès de la direction Animer les comités projets et métiers Maintenir la cartographie applicative Contribuer au plan projet global IT

Nous recherchons un(e) Lead Product Owner pour piloter la conception et la livraison à l’échelle industrielle de produits innovants, centrés sur l’IA et les données, pour la franchise de Recherche en Valeurs Mobilières côté vente (sell-side). Vous orchestrerez une équipe interfonctionnelle (Analystes de Recherche, Ventes, Corporate Access, Data Scientists/Ingénieurs, UI/UX et ingénieurs full-stack) afin de créer des services sécurisés, multilingues et prêts pour le client, améliorant la portée, la qualité et la monétisation de la recherche. Périmètre du produit : trois piliers 1. Production augmentée par l’IA pour les Analystes de Recherche Génération et assemblage de documents de recherche multilingues avec supervision humaine. Capacités clés : ingestion et templating de documents, traduction/adaptation du ton, sourcing de données, suggestions de mise à jour de modèles, résumés factuels avec citations et validation. 2. Engagement client augmenté par l’IA pour les Ventes Agents intégrés pour réduire le temps de préparation et augmenter le temps consacré aux clients et à l’analyse à forte valeur ajoutée. Capacités clés : récupération sécurisée de données internes et externes, requêtes conversationnelles, préparation ciblée de matériel client, automatisation du flux de capture d’alpha, intégration avec CRM et outils collaboratifs. 3. Monétisation & expérience client Transformation de la propriété intellectuelle en revenus récurrents via différents formats : ensembles de données, abonnements, contenus générés par IA (chatbots, podcasts, vidéos, etc.). Capacités clés : empaquetage de données, génération de contenu multi-format, analyse de l’utilisation et de la monétisation, distribution conforme aux droits. Contexte technologique : Modernisation d’une plateforme mixte : systèmes existants (CRM, portail web de Recherche) et nouvelles solutions IA (Azure RAG, Microsoft Copilot, plateformes de données et IA). Livraison de produits RAG/LLM/Agents à l’échelle avec garde-fous, observabilité et contrôle des coûts. Responsabilités clés : Définir la feuille de route 3 ans et quantifier la valeur via OKRs. Concevoir des expériences RAG/agents, automatiser les flux, sécuriser les données et superviser la qualité humaine. Intégrer les flux de données, assurer la conformité des licences et collaborer avec les équipes Juridique/Conformité. Gérer le backlog, rédiger les PRD, définir les SLOs, livrer de manière itérative et soutenir le lancement des offres client.

Contexte de la mission : Pour l’un de nos clients, cette mission consistera par l’accompagnement du lancement d’un projet interne stratégique destiné à doter ses équipes commerciales d’un outil de pilotage centralisé axé sur la donnée. Tâches à réaliser : Recueillir et formaliser les besoins métier des équipes Sales / Sales Ops (indicateurs, rapports, cas d’usage). Analyser les sources de données existantes (dont Salesforce) et comprendre le business data model actuel. Concevoir et faire évoluer le modèle de données dans une logique Medallion / Canonical / Shared Data Model. Cadrer et spécifier les pipelines de données (ETL / workflows) avec les outils en place : Fabric Pipeline, dbt, Alteryx, Airflow, LogicApps, PowerAutomate, etc. Définir les règles de transformation et de qualité de données (nettoyage, harmonisation, gestion des doublons, référentiels). Mettre en place et documenter l’historisation et la data lineage de bout en bout (de la source jusqu’aux vues analytiques). Rédiger la documentation fonctionnelle et le dictionnaire de données pour les équipes data et métiers. Jouer le rôle de “go-to person” / référent data pour l’équipe projet, en répondant aux questions et en arbitrant les choix fonctionnels. Accompagner les utilisateurs (explication des KPIs, démonstration des vues, recueil de feedbacks) et proposer des améliorations continues.

Contexte de la mission Dans le cadre de ses initiatives visant à améliorer la performance énergétique et à accélérer la décarbonation de ses activités, le client recherche un Product Engineer IA / ML . La mission s’inscrit au cœur des activités Énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production) et consiste à accompagner les Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à fort impact opérationnel. Le prestataire interviendra comme acteur clé entre les équipes métier, Data Science et IT , avec un objectif clair de passage à l’échelle et de déploiement multi-BU. 2. Objectifs de la mission Développer et déployer des solutions IA/ML industrielles visant l’optimisation de la performance énergétique et la réduction de l’empreinte carbone Transformer des problématiques opérationnelles complexes en produits IA robustes, maintenables et prêts pour la production Garantir l’intégration des solutions dans la plateforme data du Groupe et leur réplicabilité à l’échelle des Business Units Assurer un impact métier mesurable en lien direct avec les enjeux énergétiques et environnementaux 3. Missions et responsabilités Le Product Engineer IA / ML sera en charge de : Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML scalables, du POC à la production Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et IT pour assurer la faisabilité technique, la qualité des données et l’industrialisation Construire et maintenir une bibliothèque de composants IA/ML explicables et réutilisables Intégrer les solutions dans la plateforme data Groupe pour un déploiement multi-BU Orchestrer la livraison end-to-end des cas d’usage, en garantissant robustesse, performance et traçabilité Produire une documentation complète (blueprints, guides d’implémentation, bonnes pratiques) afin de faciliter la réplication des solutions Favoriser la collaboration transverse entre Business Units, équipes Data, IT et fonctions centrales Contribuer au partage de connaissances et à la montée en compétence des équipes internes 4. Compétences requisesCompétences techniques IA générative et agents : Expert Machine Learning & Deep Learning : Expert MLOps et industrialisation des modèles : Confirmé Data Engineering : Avancé Efficacité énergétique et enjeux de décarbonation : Avancé Compétences transverses Capacité à transformer des enjeux métier en produits IA industrialisables Forte culture produit et orientation impact mesurable Capacité à travailler en environnement complexe et multi-acteurs Autonomie, rigueur technique et sens du delivery

Dans le cadre d’un renforcement d’équipe, nous recherchons un Analyste Technico‑Fonctionnel spécialisé en GIS et Asset Management. Le consultant interviendra sur l’analyse des besoins métiers, la rédaction des spécifications fonctionnelles, la définition de solutions en cohérence avec l’architecture existante et l’accompagnement des équipes techniques. Il participera au développement et à l’évolution d’un environnement GIS complet incluant des fonctionnalités de simulation de charge électrique. La mission comprend également la préparation et l’exécution des tests, le suivi des anomalies, ainsi que l’accompagnement des utilisateurs dans la prise en main des outils. Le rôle demande une solide expertise GIS, une compréhension des environnements industriels et une capacité à dialoguer efficacement avec les parties prenantes métiers et techniques.

Contexte L'équipe du client travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets CND. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat.

Pour le compte d’un grand groupe international (client masqué) , nous recherchons un·e Ingénieur·e Backend pour intervenir sur une plateforme d’ IA générative déployée à grande échelle en interne. Tu rejoindras une équipe technique travaillant sur une solution stratégique qui vise à améliorer la productivité des collaborateurs grâce à l’intégration de modèles de langage (LLM). Ton rôle consistera à concevoir, développer et maintenir des services backend performants, robustes et scalables , capables de gérer un volume élevé d’interactions IA, d’orchestrer différents fournisseurs de LLM et d’assurer l’intégration fluide avec le SI existant. Missions principales : Conception et développement de microservices backend Développement et optimisation d’ API REST à forte volumétrie Orchestration et intégration de LLM (plusieurs providers) Contribution à la scalabilité, performance et fiabilité de la plateforme Participation à l’architecture backend et aux choix techniques Collaboration en environnement Agile avec équipes produit, IA et DevOps

Dans le cadre d’une mission à fort enjeu sur un produit cœur de système d’information , nous recherchons un(e) Product Manager / Product Owner à forte culture technique , capable d’intervenir sur une plateforme transverse exposant des services via API . Vous intégrerez un environnement complexe, structurant et à forte volumétrie de données, impliquant de nombreux consommateurs (équipes internes, produits aval, partenaires). Votre rôle consistera à piloter la vision produit , à structurer les flux de travail et à garantir la valeur délivrée, en étroite collaboration avec les équipes de développement et les parties prenantes techniques. Vous interviendrez notamment sur : Le pilotage produit de services exposés via API REST La gestion et l’évolution de modèles de données complexes Le cadrage, la priorisation et la structuration du backlog Le recueil de besoin via des approches de discovery (interviews, mapping, analyse d’usages) L’amélioration continue de l’organisation produit (flux, indicateurs, visibilité) L’adaptation des pratiques agiles aux contraintes opérationnelles (Kanban, flux continus, feature teams) Ce poste nécessite une forte proximité avec les équipes techniques et une réelle capacité à dialoguer avec des développeurs backend et data sur des sujets structurants.

Partenariats & écosystème plateformes •Cartographier l’écosystème et identifier les bons interlocuteurs chez les éditeurs / intégrateurs. •Préparer, conduire et restituer les workshops partenaires (AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake, etc.). •Évaluer les offres (agents frameA. Partenariats & écosystème plateformes •Cartographier l’écosystème et identifier les bons interlocuteurs chez les éditeurs / intégrateurs. •Préparer, conduire et restituer les workshops partenaires (AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake, etc.). •Évaluer les offres (agents frameworks, orchestration, outils d’observabilité, sécurité, gouvernance, intégration SI). B. Discovery & use cases Agentic AI (génériques + aéronautique) •Animer des ateliers de discovery (métier, IT, sécurité, data, ops) pour : oDéfinir des use cases transverses (support, IT ops, knowledge assistant, dev productivity, workflow automation, etc.) ; oDéfinir des use cases aéronautiques (ex. maintenance, supply chain, engineering, flight ops, qualité, conformité, MRO, documentation technique). •Formaliser chaque use case : objectifs, périmètre, acteurs, triggers, tâches agentiques, dépendances, données, risques, critères de succès. •Prioriser via une grille valeur/risque/effort (quick wins vs “strategic bets”). C. Recommandations plateformes, architectures, trajectoire •Proposer des patterns d’architecture Agentic AI (RAG, tool-use, multi-agent vs single-agent, event-driven workflows, human-in-the-loop). •Recommander des plateformes / briques (cloud, iPaaS, API management, vector DB, orchestration, MLOps/LLMOps). •Définir la trajectoire : MVP → industrialisation, critères de passage en prod, exigences non fonctionnelles.

Vous rejoignez la direction des systèmes d’information d’un acteur majeur du secteur de la construction. L’équipe IT Architecture accompagne la transformation digitale et veille à la cohérence du système d’information du groupe. Vous intervenez comme architecte référent sur un domaine métier stratégique, garantissant l’alignement entre besoins métiers et solutions techniques. Mission principale Assurer la cohérence architecturale du SI. Accompagner la transformation digitale des métiers. Être l’interlocuteur privilégié pour les sujets majeurs et stratégiques de votre périmètre. Activités principales Accompagnement métier et aide à la décision Élaborer l’architecture fonctionnelle cible du SI, en cohérence avec la stratégie digitale et métier. Comprendre les processus métiers pour accélérer la génération de valeur via le SI. Accompagnement projet Contribuer à la conception et à l’évolution des systèmes applicatifs sur votre périmètre. Gestion de la cartographie et des référentiels Maintenir la cartographie de domaine (référentiels, catalogue de données, flux, APIs). Gérer les référentiels d’architecture d’entreprise (objets métiers, applications, processus, flux). Patrimoine applicatif et obsolescence Garantir la qualité du patrimoine applicatif en tant que Business Process Owner. Piloter les plans d’actions liés à l’obsolescence technique. Promotion de l’architecture et management transverse Promouvoir les orientations architecturales auprès des directions métiers. Encadrer une ressource et animer les responsables de domaine pour le maintien des référentiels.

Nous recherchons notre futur Architecte AD/Entra ID , un rôle clé au carrefour de la technique, du conseil et de l’avant-vente. Dans ce contexte, les missions qui pourraient t’être confiées : Conseiller et accompagner nos clients stratégiques dans la modernisation et la sécurisation de leurs infrastructures. Concevoir des architectures systèmes et d’identité robustes et sécurisées : modèle en tiers, remédiation post-audit, gestion des accès privilégiés. Superviser l’intégration des solutions dans les SI clients, en garantissant cohérence, performance et sécurité. Participer activement aux projets critiques : migration, durcissement ou refonte des environnements AD, Entra et hybride. Assurer une veille continue sur les innovations du marché et les bonnes pratiques de sécurisation autour de l’identité. Apporter ton expertise technique sur la résolution d’incidents majeurs et la remédiation d’environnements sensibles. Accompagner et faire monter en compétence les équipes sur les sujets infrastructures, identités et gouvernance.

Dans le cadre d’un projet stratégique à fort impact, notre équipe Data Analytics renforce ses capacités pour concevoir un outil de pilotage financier et RH qui deviendra la référence au niveau groupe. Ce projet structurant est mené en collaboration directe avec le CFO, la DRH et le contrôle de gestion. 🧩 Missions Rattaché(e) à l’équipe Data Analytics, vous interviendrez sur : 🔹 Conception & déploiement Concevoir et développer un dashboard Power BI avancé Mettre en place un outil de pilotage consolidé : P&L, budgets, forecasts Structurer un modèle de données robuste et scalable 🔹 Data engineering & modélisation Intégrer des données multi-sources (comptabilité, RH, paie) Concevoir des modèles de données complexes Développer des mesures avancées en DAX Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données 🔹 Collaboration métier Travailler en lien direct avec : CFO DRH Contrôle de gestion Traduire les besoins métiers en indicateurs actionnables Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de l’outil

🎯 Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre du renforcement de la gouvernance et de la structuration du paysage data, nous recherchons un Data Manager Senior intervenant de manière transversale sur le domaine Customer et les autres domaines data. Le Data Manager joue un rôle clé d’interface entre les équipes métier, produit et techniques. Il garantit la cohérence, la standardisation et la qualité long terme des données tout en accompagnant la conception des data products. 🧩 Responsabilités principales1️⃣ Cadrage & Conception des Data Products Accompagner les équipes Customer dans le cadrage et la conception des data products. Apporter une forte compréhension fonctionnelle des processus Customer. Conseiller sur les choix de modélisation, la complexité, la faisabilité et les impacts transverses. Garantir l’alignement avec les standards data et l’architecture cible. 2️⃣ Gouvernance & Standards Data Définir, maintenir et promouvoir les standards de data management (règles de modélisation, conventions de nommage, documentation). Co-construire des guidelines et patterns lors de nouveaux cas d’usage. Assurer l’adoption et la cohérence des standards au sein du domaine Customer. Être référent sur la qualité de la documentation et les bonnes pratiques de gouvernance. 3️⃣ Urbanisation & Cohérence Transversale Assurer l’interopérabilité entre les domaines data. Identifier et corriger les duplications, chevauchements et fragmentations (notamment autour des concepts Customer). Fournir des recommandations pour simplifier et rationaliser le paysage data. Promouvoir la réutilisation, l’harmonisation et la qualité long terme des données. 4️⃣ Data Management Opérationnel Support aux activités continues de gestion des données. Maintien de la documentation, des modèles et des définitions de données. Coordination des parties prenantes. Mise en place et suivi des règles de qualité, contrôles et réconciliations.

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge