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Dans le cadre d'un programme international de transformation SAP S/4HANA, un grand groupe recherche un(e) Consultant(e) SAP MM expérimenté(e) afin d'accompagner l'évolution de son Core Model Finance et Procure-to-Pay (P2P). Vous interviendrez au sein d'une équipe internationale en lien avec les équipes métiers, les Business Process Owners et les équipes IT pour garantir la cohérence et la qualité des processus Achats. Vos missionsGarantir la cohérence des processus Procure-to-Pay (P2P), notamment sur les flux de sous-traitance et d'External Manufacturing. Accompagner les filiales dans l'adoption du Core Model SAP après les phases de déploiement. Analyser, challenger et prioriser les demandes d'évolution en lien avec les équipes métiers et IT. Participer au maintien et à l'évolution du Core Model SAP S/4HANA. Résoudre les problématiques fonctionnelles complexes et contribuer au paramétrage SAP. Accompagner le déploiement des contrôles internes et assurer la conformité des processus. Participer aux actions de conduite du changement auprès des utilisateurs. Contribuer aux projets d'amélioration continue et aux évolutions liées aux indicateurs industriels et RSE. Collaborer avec les différentes équipes internationales afin de partager les bonnes pratiques. Les atouts de la missionProgramme stratégique de transformation SAP S/4HANA. Environnement international. Missions à forte valeur ajoutée autour du Core Model et de la gouvernance des processus. Forte visibilité sur la durée avec possibilité d'intervenir sur plusieurs phases du programme. Équipe experte et projets d'envergure internationale.

Mission : Dès que possible – 31/12/2026 · Temps plein Localisation : Ixelles · Hybride Missions principalesPiloter de bout en bout la préparation opérationnelle d'une phase de migration Construire et suivre le plan de préparation, les jalons, dépendances, risques et critères Go/No-Go Réaliser les analyses d'impact et de gaps sur les opérations, IT, Finance, Juridique, Risque, Actuariat et Service Client Transformer les impacts de migration en processus opérationnels, contrôles et procédures exécutables Définir les exigences opérationnelles, scénarios de test et critères d'acceptation Piloter la formation, le transfert de connaissances et l'organisation cible Définir le RACI, les capacités, compétences, accès et séparation des tâches Piloter le cutover, la continuité d'activité, les solutions de secours et l'hyper-care Coordonner les parties prenantes et assurer le reporting exécutif / Go-No-Go Identifier et escalader les risques, défauts et impacts clients/réglementaires, avec recommandations concrètes Organiser le passage en BAU et assurer une transition maîtrisée vers les équipes opérationnelles Outils : MS Project, Azure DevOps, Excel, Teams/SharePoint, PPM/RAID.

Dans le cadre de l'industrialisation de plateformes d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Architecte Technique / Expert MCP pour concevoir, développer et industrialiser une architecture basée sur le Model Context Protocol (MCP). Vous interviendrez sur une plateforme stratégique permettant aux agents IA d'accéder de manière sécurisée à différents outils, services et systèmes d'information. Vos missionsArchitecture & Design Concevoir l'architecture cible MCP Gateway / MCP Servers. Définir les standards de développement et d'intégration des MCP Servers. Mettre en place les principes de gouvernance : registry, inventory, versioning, cycle de vie et onboarding des outils. Définir les patterns d'intégration avec les solutions API Management, Service Mesh, IAM et plateformes LLM. Produire les dossiers d'architecture et décisions techniques. Sécurité Concevoir les mécanismes d'authentification et d'autorisation : OAuth2/OIDC, JWT, RBAC, Token Exchange. Mettre en œuvre les principes de Least Privilege. Définir les contrôles de sécurité des outils exposés aux agents IA. Participer à la prévention des risques liés aux Shadow MCPs, prompt injection et tool poisoning. Développement Concevoir, développer et maintenir des MCP Servers en Python ou Java. Intégrer différents outils et systèmes existants : GitLab, Jira, Confluence, SonarQube, ServiceNow, APIs métiers et bases de données. Concevoir des outils adaptés aux usages des agents IA : définition des tools, gestion des paramètres, erreurs, timeouts et réponses. DevSecOps & Industrialisation Industrialiser le développement et le déploiement des MCP Servers. Mettre en place des pipelines GitLab CI/CD, quality gates et security scans. Automatiser les déploiements et contrôles de conformité. Concevoir des frameworks, templates et « golden paths » réutilisables par les équipes projets. Environnement techniqueIndispensable : Model Context Protocol (MCP) Architecture Cloud Native / microservices APIs REST / API Management OAuth2 / OIDC / JWT / IAM Python ou Java GitLab CI/CD DevSecOps Sécurité applicative Apprécié : AI Agents / Agentic AI LLM / GenAI / RAG Apigee Kubernetes / Service Mesh OpenTelemetry / Dynatrace Vault LLMOps Profil recherchéDe formation supérieure en informatique, vous disposez de 7 à 15 ans d'expérience en architecture technique, développement backend, plateformes Cloud ou architectures distribuées. Vous avez une solide expérience sur les API, plateformes Cloud, IAM, sécurité applicative et DevSecOps, ainsi qu'une bonne capacité à intervenir sur des sujets d'architecture et de développement. Une expérience sur les architectures GenAI, les agents IA ou le Model Context Protocol (MCP) est fortement appréciée.

Dans le cadre de l'accélération de l'adoption de l'IA générative par ses équipes de développement, un grand compte recherche un Coach IA pour former, accompagner et outiller les développeurs dans l'intégration de l'IA à leurs pratiques quotidiennes. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'animation d'ateliers pratiques, de sessions de « dojos » et d'ateliers de pair-programming pour acculturer les développeurs aux meilleures pratiques d'usage de l'IA ▪ L'intervention directe au sein des équipes projet pour intégrer l'IA générative dans leurs rituels quotidiens et leur écosystème d'outils (configuration des IDEs, intégration dans les pipelines CI/CD) ▪ Le rôle de référent : répondre aux interrogations techniques, éthiques et méthodologiques liées à l'usage de l'IA ▪ La structuration et l'enrichissement d'une base de connaissances partagée : guides de prompt engineering, cas d'usage concrets, chartes de bonnes pratiques ▪ L'identification des cas d'usage récurrents et la conception de solutions d'automatisation adaptées ▪ La veille technologique et prospective sur les outils d'IA pour le développement

Le consultant intégrera une équipe IA pluridisciplinaire et participera à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle au sein d'un système d'information complexe.Missions principales : Concevoir et développer des agents IA et des workflows agentiques simples ou multi agents. Développer des composants et services réutilisables autour des LLM. Mettre en œuvre des mécanismes d'orchestration d'agents, de gestion du contexte, de mémoire et d'utilisation d'outils. Concevoir et optimiser des prompts et des chaînes de traitement LLM. Développer des API, des connecteurs et des services d'intégration avec le système d'information. Intégrer les solutions avec Jira, Confluence, Git, ITSM et différentes API et services métiers. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire. Participer aux travaux autour du MCP (Model Context Protocol) et des standards liés aux systèmes agentiques. Réaliser les tests, le monitoring, l'évaluation et l'optimisation des performances des agents. Participer à l'industrialisation, au déploiement et au maintien en conditions opérationnelles des solutions IA. Contribuer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement, de sécurité et de qualité.

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements, nous recherchons un Senior Python Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (LLM). Vous interviendrez au sein d'une équipe dédiée au développement d'une plateforme IA générative en environnement on-premise. Le rôle est fortement orienté développement logiciel et architecture applicative : nous recherchons un profil capable de concevoir, développer et industrialiser des applications IA en production. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des applications backend Python intégrant des modèles de langage (LLM). Développer des APIs robustes avec FastAPI (ou frameworks équivalents). Concevoir des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) performantes. Mettre en œuvre les mécanismes d'ingestion documentaire, chunking, embeddings et recherche sémantique. Intégrer et orchestrer différents modèles LLM (GPT, Mistral, Claude ou équivalents). Développer des composants exploitables en production avec une approche qualité logicielle. Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. Mettre en place les pratiques de qualité : tests, revue de code, Clean Code, documentation technique. Compétences attendues Techniques Python confirmé (développement applicatif backend) FastAPI / Flask / Django Développement d'API REST Architecture backend et microservices LLM : GPT, Mistral, Claude, OpenAI API, Anthropic API RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain, LlamaIndex ou frameworks équivalents Embeddings et recherche sémantique Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Chroma ou équivalent PostgreSQL / bases de données relationnelles Docker CI/CD Tests automatisés Git et pratiques de revue de code Savoir-être Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problématiques complexes Autonomie et force de proposition Sens de la qualité logicielle Capacité à travailler dans un environnement exigeant Bon relationnel avec les équipes techniques et métiers Curiosité technologique et veille active sur les évolutions IA

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de sa transformation numérique, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Responsable de Programme / Tech Lead IA pour accompagner le développement et l'adoption des usages de l'intelligence artificielle au sein de ses équipes IT. Le consultant évoluera au sein d'un environnement international et interviendra sur des sujets stratégiques liés à la gouvernance IA, au déploiement de solutions d'IA générative, aux LLM, à l'IA agentique et à la sécurité des usages IA. Missions : Piloter les différents chantiers liés à la stratégie IA for Tech et assurer leur suivi opérationnel. Préparer et animer les instances de gouvernance : comités de pilotage, réunions de suivi, ateliers et sessions de planification. Coordonner les contributions des équipes IT, métiers, sécurité, conformité et architecture. Identifier les arbitrages nécessaires, les risques et les alertes, puis les présenter aux parties prenantes concernées. Suivre les projets liés au déploiement des outils IA, aux LLM, aux modèles de consommation et aux architectures IA. Contribuer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie IA agentique. Participer aux travaux autour du déploiement de solutions LLM en environnement maîtrisé / on-premise. Mettre en place et suivre des indicateurs permettant de mesurer l'adoption et la consommation des solutions IA. Produire les synthèses, reportings et supports destinés au management. Alimenter la feuille de route IA et assurer une veille sur les évolutions technologiques, réglementaires et sécuritaires. Participer aux instances de planification et de gouvernance à l'échelle du Groupe. Assurer l'interface entre les différentes entités et équipes impliquées dans les programmes IA.

Analyser l'application JURCI, ses données, usages métiers, interfaces et flux existants. Modéliser le domaine métier et les données cibles (UML/BPMN), définir le glossaire et les règles métier. Organiser et animer les ateliers avec les parties prenantes métier, techniques et partenaires. Concevoir et spécifier l'intégration avec la plateforme notariale : processus, données, flux, API, messages, sécurité, gestion des erreurs et réconciliation. Définir la gouvernance et la qualité des données : règles de gestion, contrôles, traçabilité, alertes et déduplication. Analyser les échanges avec les référentiels et applications externes (RNPP, JUCAP, eJustice, plateformes notariales, etc.). Proposer une stratégie de transformation de JURCI : scénarios d'évolution, migration/nettoyage des données, risques et impacts. Produire les livrables nécessaires à la mise en œuvre : dossier de conception, spécifications d'interfaces, comptes rendus d'ateliers, backlog, lotissement et recommandations.

Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d'infrastructures résilientes, l'amélioration de la performance de leur production applicative, l'optimisation et le développement de leurs environnements de travail ainsi que l'exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Vous interviendrez en tant que développeur.euse IA dans le cadre du déploiement de projets IA stratégiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Tech Lead et le chef de projet IA pour apporter expertise technique et vision projet. Votre rôle Développement et implémentation IA · Développer des solutions IA et data en environnements de pré-production et de production · Implémenter des cas d'usage IA variés (NLP, assistants intelligents, RAG, classification, résumé, extraction) · Mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout (ingestion des données, traitement, modèles, évaluation) en intégrant des mécanismes de contrôle et d'amélioration continue · Faire évoluer et optimiser les solutions existantes Architecture IA, arbitrages et sécurisation technique · Contribuer aux choix d'architecture IA et data · Sélectionner, évaluer et intégrer des modèles (open source ou via API) en tenant compte des enjeux de coûts, sécurité, souveraineté et pérennité · Concevoir et industrialiser des architectures RAG (indexation, retrieval, génération, évaluation) · Participer aux arbitrages techniques et à la priorisation des sujets · Structurer, expliquer et documenter les choix techniques Coordination technique et collaboration · Travailler en étroite collaboration avec le tech lead, les développeurs et data scientists · Assurer une coordination technique fluide avec le chef de projets IA · Expliquer les sujets techniques à des profils non techniques · Contribuer à la capitalisation des connaissances via la documentation technique et les outils collaboratifs (Confluence)

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

- Pilotage technique & industrialisation : instruire les arbitrages Build interne / Build-Operate-Transfer (BOT), piloter les prestataires et garantir le transfert de compétences. - Référent IA & architecture : définir les standards techniques, concevoir les architectures IA, encadrer les développements et garantir la qualité des solutions. - Intégration au SI : coordonner l'intégration des solutions IA, des sources de données RAG, APIs, agents et connecteurs avec les équipes internes, notamment MuleSoft. - RUN & performance : piloter le RUN du Hub IA, les SLA, le monitoring, les incidents et le suivi FinOps des coûts d'inférence. - Gouvernance & conformité : contribuer à la roadmap technique IA, aux choix de modèles LLM (approche Azure-first) et garantir la conformité RGPD, AI Act et souveraineté. - Leadership & structuration : encadrer techniquement l'AI Engineer et les prestataires, participer au recrutement et à la structuration de l'IA Factory. Compétences techniques indispensables: - IA générative : RAG en production, agents IA, tool-calling, LLM multi-fournisseurs. - Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Cloud, IaC et CI/CD. - LLMOps, évaluations (evals), monitoring et cycle de vie des composants IA. - Architecture de solutions IA et APIs, intégration SI, Git et gestion des dépendances. - Culture RUN / exploitation IT : SLA, incidents, fiabilité et maintenabilité. - Sécurité, RGPD et AI Act.

ContexteDans le cadre du programme AI Synapse, une grande entreprise du secteur financier recherche un consultant Business Analyst IA pour accompagner l'identification et la mise en œuvre des opportunités d'intelligence artificielle au sein des activités IT hors Delivery (hors SDLC) couvrant l'IT Corporate, les 8 pays core et les 2 centres de services. MissionsLe consultant interviendra sur le terrain pour déployer une démarche structurée fondée sur l'analyse des processus, des personas et des parcours utilisateurs afin d'identifier, qualifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. La mission s'inscrit dans une trajectoire pluriannuelle comprenant plusieurs vagues successives de cartographie et de transformation des processus IT. Elle consistera notamment à : Préparer et animer les ateliers avec les équipes métiers et IT Documenter les processus existants ("as-is") Identifier les irritants opérationnels Concevoir les processus cibles ("to-be") Formaliser les opportunités d'amélioration et d'automatisation par l'IA Le consultant sera responsable de : L'animation des ateliers de diagnostic, redesign des processus et qualification des cas d'usage IA La production des livrables associés (cartographies de processus, fiches personas, journeys, processus cibles, fiches use cases et roadmaps) L'acculturation des équipes aux usages de l'IA et l'accompagnement au changement L'évaluation de la pertinence, de la faisabilité et de la valeur des cas d'usage identifiés La construction des business cases, estimations de gains et indicateurs de succès L'identification des données nécessaires et des prérequis de mise en œuvre Le suivi des pilotes et la mesure de la valeur créée

Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un(e) Ingénieur Data H/F pour intervenir chez l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'assurance, basé à Niort. Vous intégrerez une équipe DATA en charge de la construction, de la maintenance et de l'optimisation des plateformes et pipelines de données liés aux activités d'assurance vie et de finance. Vos principales responsabilités pourront être les suivantes : Analyser et préparer les données pour répondre aux besoins des métiers. Concevoir et alimenter les DataMarts via Dataiku et SQL. Participer à la modélisation des données et à la définition des KPIs. Concevoir et optimiser les restitutions et tableaux de bord via Tableau. Garantir la qualité et la fiabilité des données. Rédiger les plans de tests et assurer les phases de recette et de qualification. Challenger les solutions et participer au chiffrage des réalisations. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Participer aux évolutions et migrations des outils DATA. Vous évoluerez dans un environnement DATA à forts enjeux, au sein d'une équipe en construction et dans un contexte de transformation du modèle DATA. La mission est basée à Niort avec 3 jours de présence sur site par semaine.

ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.