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Contexte Dans le cadre d’un projet à forte composante data, la mission consiste à développer et mettre en œuvre une architecture applicative avec un enjeu majeur de fiabilisation des modèles de calcul . Vous interviendrez au sein d’une équipe existante pour consolider, améliorer et industrialiser les solutions déjà en place , tout en contribuant à la montée en compétence collective. Missions Concevoir et faire évoluer l’ architecture applicative et data Développer et industrialiser les traitements et jobs data Réaliser les tests d’intégration et garantir la qualité des livrables Fiabiliser les modèles de calcul et les résultats produits Valider et assurer la robustesse des interfaces entre systèmes Rédiger et maintenir la documentation d’architecture Garantir la cohérence du système d’information : assurer la bonne communication entre les applications respecter les standards et l’architecture globale Participer à l’amélioration continue des solutions existantes Partager les connaissances et accompagner les équipes Livrables attendus Dossier d’architecture (documentation, validation de l’existant) Développements et création de jobs data Validation des interfaces et flux Documentation technique à jour Environnement technique Google Cloud Platform : Compute, BigQuery, Big Data Python GitHub Terraform Kafka Dataflow (souhaité) Soft skills Esprit analytique et rigoureux Sens du service et orientation client Capacité d’adaptation à des environnements évolutifs Esprit d’équipe et partage de connaissances Autonomie et proactivité Langues Français : professionnel (impératif) Anglais : lu et écrit (secondaire)

Objectif global Accompagner la conception et la mise en place de l’architecture Data. Contexte Projet à dimension internationale avec des contraintes fortes de conformité et d’alignement des données aux besoins métier. Description détaillée Le/la Data Architect intégrera la plateforme HRDP (Ressources Humaines) pour : Concevoir des modèles conceptuels de données par contexte métier Identifier les événements métier par contexte Définir et formaliser les Business Terms, Business Attributes et Business Events dans Collibra Définir les Indicateurs Clés de Performance (KPI) par contexte métier Définir les règles de qualité des Business Terms Analyser la conformité des API et des Data Sets avec l’architecture data Réaliser le data lineage Rédiger le dossier d’architecture data répondant aux besoins business exprimés dans le quarterly plan Participer à la data governance de la plateforme

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Lille 2 jours de TT par semaine démarrage asap mission longue 3 ans

Le Contexte : Pour le compte de l'un de nos clients, une scale-up en pleine croissance dont la plateforme gère des flux critiques à haute disponibilité, nous recherchons un(e) Site Reliability Engineer (SRE) . Vous intégrerez l’équipe Opérations , véritable tour de contrôle garante de la fiabilité, de la sécurité et de la performance des services déployés à l'échelle internationale. Les Enjeux du Poste : Votre rôle est à la croisée du développement et de l'exploitation système. Votre mission principale : transformer les opérations manuelles en ingénierie automatisée. Fiabilité & Scalabilité : Piloter la montée en charge des systèmes et garantir un uptime maximal. Automatisation & IA : Assurer le suivi des incidents avec une volonté constante d'automatiser la résolution (via software ou IA). Gestion d'Incidents : Analyser les root causes , mener les post-mortems et implémenter les actions correctives durables. Production Readiness : Collaborer avec les équipes Dev et Sécurité pour valider la mise en production des nouvelles fonctionnalités. Observabilité : Optimiser la supervision (Datadog) pour passer d'un mode réactif à un mode proactif. Profil Recherché (Confirmé/Senior) : Nous recherchons un profil ayant idéalement 3 à 5 ans d'expérience sur des environnements de production critiques. Rigueur chirurgicale : Vous suivez vos sujets de bout en bout, sans laisser de zones d'ombre. Sang-froid : Vous savez prioriser et communiquer avec clarté, même en période de pic d'activité ou d'incident. Esprit "Engineering" : Vous avez une sainte horreur des tâches manuelles répétitives et cherchez toujours à coder une solution pérenne. Vulgarisation : Vous savez traduire des problématiques complexes pour des interlocuteurs non-techniques. Stack Technique : Cloud : GCP (Google Cloud Platform) Containerisation : Kubernetes (expert), Linux Code : Python (Software Engineering & Scripting) IaC : Terraform Observabilité : Datadog CI/CD : GitHub, GitHub Actions Réseaux & Sécurité : VPC, DNS, Loadbalancing, WAF, DDoS Data : SQL & NoSQL

Le contexte : Notre client, acteur de référence de l’équipement de la maison, transforme sa Marketplace en un environnement nativement sécurisé. L'enjeu est de taille : passer d'une vigilance artisanale à une conformité industrielle. Nous recherchons un consultant senior pour piloter ce passage au "Safety by Design" . Les enjeux opérationnels : Face à la volumétrie des inventaires, la modération manuelle a atteint ses limites. Vous intervenez pour structurer des mécanismes de blocage natifs dès le référencement. Le projet s’articule autour de la cohérence des catalogues (Modèle Commun) et l’intégrité des données réglementaires avant toute mise en ligne. Votre périmètre d'intervention : Directement rattaché à la direction Marketplace, vous agissez comme un véritable partenaire stratégique pour : Audit & Challenge : Analyser la robustesse des processus actuels et arbitrer le curseur entre fluidité business et "Business Stoppers". Feuille de route : Challenger les choix de blocage (gel des offres vs blocage catalogue) au regard des réalités du marché. Sourcing technologique : Identifier et recommander les solutions de filtrage automatisé (IA, reconnaissance d’images, API de conformité) les plus pertinentes.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer pour une grande entreprise française sur Lille ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 3 ans d'expérience professionnelle à minima en tant que Data Engineer. tu as 2 ans d'expérience professionnelle à minima en dbt, Snowflake ET Semarchy. Missions : Concevoir et développer des pipelines pour l’ingestion et la transformation des données. Assurer la qualité, la cohérence et la sécurité des données dans les systèmes. Optimiser les performances des bases de données et des flux de données. Collaborer avec les Data Scientists, Analystes et équipes métiers pour comprendre les besoins et fournir des solutions adaptées. Mettre en place des outils de monitoring et de gouvernance des données. Garantir la conformité aux normes RGPD et aux politiques internes de sécurité. Les petits plus du candidat idéale : Connaissances IPAAS Familiarité avec les outils de workflow (Airflow, PubSub). Connaissance développement IA (Python, RAG...) Connaissance GCP (Cloud Provider, nous n'avons pas de Big Query) Démarrage : rapide. TT : 1 jour par semaine. Durée : longue. Localisation : métropole lilloise. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand acteur du retail, nous recherchons un Data Engineer capable d’intervenir sur des sujets variés autour de la Finance et de la Supply Chain . L’environnement est agile, pragmatique, peu structuré (non bancaire), nécessitant une vraie capacité d’adaptation et une forte autonomie. Missions 🔹 Développement & Intégration de données Conception et développement de pipelines Stambia Modélisation, optimisation et transformations de données dans Snowflake Développement et maintenance de modèles DBT (tests, documentation, exposures) Contribution aux bonnes pratiques : Git, qualité, tests, CI/CD 🔹 Finance Refonte de dashboards réseau Travaux autour du compte d’exploitation Amélioration de la fiabilité et disponibilité des données financières 🔹 Supply Chain Mise en place de KPI logistiques (WSR, SOTR…) Industrialisation des datasets existants ou à construire 🔹 Outils & Automatisation Participation au développement d’outils internes en Python / Streamlit (selon compétences)

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

🌟 Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique au sein du groupe ADEO, nous recherchons un Product Owner pour intervenir sur le produit Purchase Price & Profitability , et plus précisément sur le composant “Eco-contributions” . 👉 Objectif : piloter et structurer une solution permettant de gérer les éco-contributions (ex : DEEE) à l’échelle du groupe. 📅 Roadmap : Fin du cadrage business : T1 2026 Lancement des développements : T2 2026 Mise en production : déploiement sur 2 Business Units d’ici fin 2026 🎯 Enjeu majeur : remplacer une partie du legacy et construire un produit à forte valeur métier. 🎯 Votre mission En tant que Product Owner , vous êtes responsable de la vision produit et de la maximisation de la valeur métier. 🧩 Pilotage produit Concevoir et faire évoluer le produit en lien avec les métiers et utilisateurs Définir la vision produit et contribuer à la stratégie (quarter plan / PI planning) Rédiger les documents de cadrage 📊 Gestion du backlog & delivery Construire, alimenter et prioriser le Product Backlog Rédiger les User Stories / Epics (Jira) Définir les priorités en fonction des enjeux métier et techniques Suivre les KPI métier pour mesurer la valeur créée 🤝 Animation & coordination Animer les rituels agiles (sprints, reviews, etc.) Assurer la communication produit (slides d’avancement, reporting) Collaborer étroitement avec les équipes techniques et métiers ✅ Recette & qualité Valider les développements réalisés Organiser les phases de recette métier Garantir la qualité et la non-régression des livrables

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients Lillois, je suis à la recherche d'un Product Owner Data orienté BI. Mandatory : Une expérience de projets Power BI, afin de piloter la transformation des outils de reporting. Ses responsabilités : • Cadrer et formaliser les besoins métiers, organiser les demandes et la solution BI. • Collaborer avec les sponsors internes de la transformation pour favoriser l’engagement autour du projet. • Animer des ateliers de Product Discovery pour comprendre les usages, les irritants, les objectifs et les indicateurs clés. • Construire et maintenir le backlog BI, prioriser les sujets et arbitrer les évolutions en lien avec les entités métiers. • Collaborer étroitement avec le Tech Lead, les développeurs BI et les équipes Data pour garantir la cohérence et la qualité des livrables. • Valider les maquettes, prototypes (Figma) et rapports développés, en assurant leur pertinence métier, leur lisibilité UX et leur conformité aux standards. • Contribuer à la mise en œuvre d’un Design System dataviz, assurant cohérence et appropriation des tableaux de bord. • Favoriser la montée en compétence des équipes métiers sur la lecture, l’usage et l’évolution des rapports. • Garantir une documentation fonctionnelle claire et à jour pour faciliter la maintenance et la réversibilité. • Suivre les indicateurs de Delivery du projet à présenter lors des instances de pilotage.

⚠️ Compétences obligatoires (indispensables pour ce poste) Les candidats doivent impérativement maîtriser les compétences suivantes : BigQuery (Google Cloud Platform) – niveau confirmé Orchestration de pipelines de données (ex : Airflow) – niveau confirmé Transformation de données (ex : dbt) – niveau confirmé Architecture Data Mesh / Data Product – niveau confirmé SQL et modélisation de données Environnement Google Cloud Platform (GCP) Gestion de pipelines de données et pratiques DevOps (CI/CD) Anglais professionnel Intitulé du poste Data Engineer Objectif global du poste Accompagner les équipes produits digitaux dans le déploiement d’un Framework Data Management , en assurant la diffusion des standards, bonnes pratiques et méthodes de Data Engineering au sein des plateformes digitales. Le poste s’inscrit dans une équipe Data transverse avec pour mission de faciliter l’exploitation et la valorisation des données par les équipes métiers et digitales . Principaux livrables Déploiement opérationnel du framework Data Management dans les produits digitaux Élaboration de guides pratiques à destination des équipes produits Mise en place et documentation de standards, patterns et bonnes pratiques Data Engineering Missions principales Le Data Engineer aura notamment pour responsabilités : Collecter, structurer et transformer les données afin de les rendre exploitables pour les utilisateurs métiers et digitaux Concevoir et organiser un modèle physique de données répondant aux enjeux d’architecture Data Mesh Mettre en œuvre des méthodes permettant d’améliorer : la fiabilité la qualité la performance des données l’optimisation des coûts ( FinOps ) Garantir la mise en production des flux de données dans le respect de la gouvernance et des règles de conformité Assurer le respect des réglementations liées à la protection des données Maintenir et faire évoluer la stack technique Data Mettre en place un cadre de bonnes pratiques pour améliorer la qualité des développements de flux de données et leur suivi en production Participer aux rituels agiles de l’équipe et contribuer à la veille technologique Environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data Warehouse : BigQuery Orchestration : Airflow Transformation : dbt Streaming : Kafka Stockage : GCS Langages : SQL, Shell Bases de données : SQL / NoSQL DevOps : CI/CD, Git, data pipelines Méthodologie Travail en méthodologie Agile Gestion de version avec Git Participation active aux rituels d’équipe Langues Français : courant Anglais : professionnel (impératif)