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Mission Interlocuteur clé sur les bibliothèques et les techniques de développement auprès de centaines de PhD et d'ingénieurs logiciel : développement d'outils SDLC et de librairies communes, support aux autres développeurs. Accompagner les Quants, Data Scientists et Chercheurs dans l'usage des outils et le développement sur la plateforme logicielle Aider les ingénieurs à faire évoluer leurs pipelines CI/CD vers une stack Python moderne (uv, micromamba, rattler-build, kaniko), et si possible les pipelines C++ ou Rust Ajouter de la télémétrie et des dashboards aux outils pour suivre leur usage et orienter leurs évolutions Assembler les dépendances tierces dans une distribution unique (type Anaconda), compatible et optimisée pour les conteneurs, OS et CPUs internes Développer des bibliothèques et outils partagés sur les enjeux SDLC, sécurité, cloud et autres sujets transverses

Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Réaliser des campagnes comparant deux versions du moteur d'identification, avec analyses quantitatives et qualitatives des différences Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs avec les experts métiers, et construire avec le PO les évolutions de règles Participer à la validation et à la non-régression des développements, en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage (shift-left) : critères d'acceptance des User Stories et stratégie de recette Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes Stack / Environnement Python pour l'analyse et l'automatisation (pandas, numpy, notebooks), bonne maîtrise Elasticsearch, SQL, bonne maîtrise AWS (OpenSearch, RDS, SQS, SNS, DynamoDB, ECS), maîtrise partielle Spark, niveau débutant suffisant Client REST (Postman), niveau débutant suffisant Protocole d'analyse (exploration, échantillonnage représentatif, détection de patterns), bonne maîtrise Agile / Scrum, bonne maîtrise ; SAFe, niveau débutant

Informations clésLocalisation : Massy (Essonne) Modalités de travail : Hybride (3 jours sur site / 2 jours en télétravail) Prix d'achat max (TJM) : 450 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 19/10/2027 Contexte de la missionAu sein de la Digital Factory Référentiel d'un grand groupe du secteur Retail, la mission s'inscrit dans la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle internationale. L'objectif est d'unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et accompagner la migration d'un système legacy/mainframe tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Missions & ResponsabilitésPour le projet Cockpit Data Référentiel, le Data Analyst Senior aura pour rôle de définir les KPI de performance, de produire les supports décisionnels pour la Direction et de porter le modèle d'explicabilité de la performance : Indicateurs & Pilotage : Définir, calculer et suivre les KPI de performance de la Direction Référentiel. Analyses End-to-End : Réaliser des analyses transversales sur les chaînes de Run pour identifier les dysfonctionnements et opportunités. Dashboards & Restitution : Concevoir, développer et optimiser des tableaux de bord décisionnels performants et intuitifs. Accompagnement Métier : Exploiter les indicateurs pour challenger et accompagner les équipes métiers dans leurs prises de décision. Qualité des Données : Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité continue des données. Amélioration Continue : Identifier les axes d'optimisation des processus métiers et techniques. Profil recherchéFormation : Bac+5 (École d'ingénieur, Master informatique/Data ou équivalent). Expérience : Plus de 7 ans d'expérience avérée en Data Analyse. Secteur : Une expérience dans le secteur du Retail / Grande Distribution est fortement appréciée. Atout : Des compétences complémentaires en Data Engineering constitueront un vrai plus.

Au sein du client, l'équipe IT Operations Technology travaille en étroite collaboration avec tous les départements (Opérations, IT, Recherche). L'équipe conçoit et maintient des solutions logicielles à forte valeur ajoutée, directement connectées aux activités de trading quantitatif et de gestion de fonds. L'équipe joue un rôle central dans la chaîne de valeur front-to-back, en particulier sur les sujets suivants : Tenue des positions et gestion des pools de trading, Calcul de la NAV (valeur liquidative) et suivi de la valorisation des portefeuilles, Reporting de performance et KPI pour les gérants de portefeuille et les équipes de gestion des risques, Suivi du contrôle interne et contribution au dispositif de contrôle permanent, Réconciliation avec les contreparties (brokers, dépositaires, administrateurs de fonds). Ces responsabilités placent l'équipe au cœur des enjeux de la gestion d'actifs : qualité et fiabilité des données, robustesse opérationnelle, contrôle des risques, conformité réglementaire, capacité à accompagner la croissance des encours et des stratégies. Dans un contexte de croissance et d'amélioration continue, l'équipe fait également face à des défis techniques majeurs : Réduction de la dette technique, Modernisation de l'architecture et des technologies, Industrialisation et automatisation des processus, Optimisation de la performance et de la scalabilité des applications pour soutenir les activités de trading et de gestion de fonds. Responsabilités principales Dans cet environnement dynamique et en forte croissance, vous jouerez un rôle clé dans l'évolution des outils et processus critiques supportant les Opérations et le Trading. Vos responsabilités incluront : Reconcevoir et améliorer des applications clés utilisées à travers les activités d'opérations et de trading, Garantir la performance, la fiabilité et la maintenabilité des solutions logicielles dans un environnement critique pour le métier, Automatiser les workflows opérationnels afin de réduire les risques, améliorer la qualité des données et permettre aux équipes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, Contribuer à l'amélioration continue des processus front-to-back, depuis la génération des ordres jusqu'au suivi de performance et au calcul de la NAV, Développer et améliorer les solutions liées au suivi et au paiement des commissions, Supporter les évolutions des commissions, avec un focus sur les provisions (accruals) et les réconciliations, Livrer des améliorations sur les réconciliations de financement afin d'améliorer les contrôles, l'efficacité et la transparence, Contribuer à l'évolution de l'écran de paramétrage du financement (Financing Set Up) pour mieux répondre aux besoins métiers et à la scalabilité opérationnelle. En travaillant au sein d'une équipe majoritairement composée de développeurs expérimentés, vous devrez : Concevoir, développer et maintenir des applications basées sur Python, Collaborer étroitement avec les équipes Opérations afin de comprendre les besoins métiers liés au trading, à la valorisation, au suivi des portefeuilles, aux commissions et au financement, Livrer des solutions robustes, scalables et maintenables pour supporter les activités de gestion d'actifs de la société, Contribuer à l'amélioration continue des workflows opérationnels et financiers via un développement logiciel pragmatique et de haute qualité.

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe dédiée aux agents IA. La mission porte sur un agent conversationnel d'analyse de données déjà déployé en production : il s'agit d'en assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité. Équipe de 5 à 8 personnes (AI Engineers, Lead, PM, Manager), environnement 100 % GCP. Vos missions : - Faire évoluer et industrialiser la couche d'évaluation « LLM as a judge » : métriques de qualité des réponses, jeux de test, seuils, suivi et documentation - Assurer la maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (fiabilité, correction d'anomalies, mise à jour des composants) - Mener des analyses LLM avancées pour comprendre le comportement de l'agent, identifier les axes d'amélioration et fiabiliser les résultats - Intégrer le protocole A2UI pour la création et l'exposition de graphiques dans l'interface de l'agent - Concevoir des workflows multi-agents (protocoles A2A / A2UI)

Contexte : mon client renforce son pôle Data & Analytics. Ce pôle conçoit les services analytiques qui aident les équipes métier à piloter leurs décisions. Vous intégrerez une équipe Dataviz de plus de 12 personnes, avec un Tech Lead, sur un projet Supply Chain critique. L'objectif : mesurer la performance opérationnelle des entrepôts, sécuriser les flux de livraison vers les magasins et optimiser les capacités de stockage. Vos missions : Concevoir et développer des dashboards interactifs sous Tableau Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes sur BigQuery pour extraire et analyser les données Soigner l'ergonomie et le design des dashboards, et appliquer les bonnes pratiques de dataviz Modéliser les données et construire des pipelines fiables dans BigQuery Former et accompagner les utilisateurs métier sur les dashboards Travailler au quotidien avec les équipes métier et techniques, en mode agile (Scrum)

Notre client est un acteur de référence dans son secteur. Il traite chaque année de très gros volumes de données transmises par des partenaires externes, et ces données servent à des calculs de répartition à fort enjeu financier. Au cœur du dispositif, un moteur de matching développé en interne rapproche des millions de lignes de données entrantes d'un référentiel interne. Il s'appuie sur des identifiants standardisés et sur du rapprochement textuel (libellés, noms, entités associées). Le produit évolue en continu avec deux objectifs : identifier toujours plus de données et réduire la marge d'erreur. Vous rejoindrez une équipe produit agile composée d'un lead dev, de deux développeurs et d'un data analyst. Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Réaliser des campagnes comparant deux versions du moteur d'identification, avec analyses quantitatives et qualitatives des différences Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs avec les experts métiers, et construire avec le PO les évolutions de règles Participer à la validation et à la non-régression des développements, en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage (shift-left) : critères d'acceptance des User Stories et stratégie de recette Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes Stack / Environnement Python pour l'analyse et l'automatisation (pandas, numpy, notebooks), bonne maîtrise Elasticsearch, SQL, bonne maîtrise AWS (OpenSearch, RDS, SQS, SNS, DynamoDB, ECS), maîtrise partielle Spark, niveau débutant suffisant Client REST (Postman), niveau débutant suffisant Protocole d'analyse (exploration, échantillonnage représentatif, détection de patterns), bonne maîtrise Agile / Scrum, bonne maîtrise ; SAFe, niveau débutant