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Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : 36ql69h8p2

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Contexte de la mission Ce profil senior jouera un rôle stratégique et opérationnel en tant que pont entre l’ Intelligence Artificielle (IA) Fet et les Directions métiers , afin d’assurer une coordination efficace avec les Services Support concernés. Détection et Cadrage Accélérer l’identification des besoins métiers et repérer les opportunités de projets IA à forte valeur ajoutée, en vue de les relayer à l’ IA Factory . Acculturation Sensibiliser et former les Chefs de Projet (CP) et Product Owners (PO) des directions opérationnelles aux enjeux et aux capacités de l’IA. Accompagnement Opérationnel Soutenir et sécuriser le développement ainsi que le déploiement des solutions IA au sein des équipes concernées. Levée de Freins Identifier les obstacles à l’appropriation des outils IA par les utilisateurs finaux et proposer des plans d’action correctifs adaptés. Synergies et Collaboration Favoriser le développement de synergies efficaces entre l’ IA Factory et les directions opérationnelles afin de maximiser la performance collective. Production de Documents Rédiger des études d’opportunités, élaborer des schémas fonctionnels, concevoir des solutions technologiques, rédiger des cahiers des charges, et préparer des comptes rendus synthétiques.

Nous avons besoin d’un renfort de profil développeur pour notre client grand compte dans le secteur bancaire, dont les missions sont les suivantes : Tâches : - Développer des User story relatives à l’ingestion /transformation de données avec des technos de type ETL sur une plateforme Cloudera customisée ou des procédures stockées - Mettre en œuvre les tests unitaires, participer à la recette fonctionnelle avec les Business analyst - Déployer le produit dans différents environnements - Produire la documentation associée à ces développements - Participer à l’affinage et chiffrage des solutions - Garantir et assurer le fonctionnement des produits en production (suivi du run) - Participer aux cérémonies et démarche agile Scrum Attendus : Prise en charge des récits de développement du backlog et des travaux associés (conception /DevTU/Recette/Déploiement ) du périmètre et de la trajectoire des produits de la squad Environnement techniques : Indispensables : ETL Jobfacto / Spark / HIVE / Oozie … Indispensables : Devops : Gitlab, Artifactroy

Architecte Data IA Apache Kafka,Cloud Architecture Nantes . Architecture au sein d'une nouvelle plateforme Data IA chez notre client. La mission consiste : - de par son expertise à accompagner le client dans cette transition technologique - à conseiller sur la nouvelle nouvelle architecture cloud-native et orienté self-service en intégrant des solutions modernes telles que Kafka, Iceberg, Trino et S3. - à accompagner l'équipe en charge du socle service data pour challenger les choix d'architecture autour des solutions d'observabilité offertes par OpenMetadata, SODA et/ou Great Expectations par exemple. - à participer à la conception d'architectures robustes et évolutives, tout en garantissant la conformité RGPD et la sécurité des données. - à travailler en étroite collaboration avec les Product Owners, Tech Lead, Data Stewards et DevOps pour assurer l'intégration harmonieuse des nouveaux produits. Qualifications demandées : Apache Kafka,Cloud Architecture.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand groupe du secteur financier, nous recherchons un Développeur Data confirmé basé à Nantes . Vous interviendrez sur des projets stratégiques liés à l’ingestion, la transformation et la valorisation des données dans un environnement Big Data. Vos missions : Développer des user stories liées à l’ingestion et transformation de données (ETL / SQL) Réaliser les tests unitaires et participer à la recette fonctionnelle Déployer les développements sur différents environnements Rédiger la documentation technique Participer à l’analyse et au chiffrage des besoins Assurer le suivi des traitements en production (run) Contribuer aux cérémonies Agile Scrum

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Product Owner Nous recherchons un profil Product Owner expérimenté. Product Owner en binôme/complémentarité avec un PO déjà en place sur la brique IA Gen (SG1) Activités principales attendues : Onboarding & adoption SG1, suivi satisfaction et améliorations orientées DX Cadrage & priorisation : formalisation des besoins, roadmap, arbitrages Quotas & gouvernance d’usage Déploiement/communication produit : guides, catalogue, notes de version, animation de la communauté Collaboration étroite avec le PO SG1 et les parties prenantes techniques/utilisateurs Objectifs et livrables Objectifs & enjeux de la mission : Product Owner en binôme/complémentarité avec un PO déjà en place sur la brique IA Gen (SG1) afin : Accroître la capacité de pilotage produit et accélérer l’adoption des services IA partagés au sein de la Plateforme DATA/IA Accompagner les équipes utilisatrices (prise en main, clarification des parcours d’usage, bonnes pratiques, support API) Définir/ajuster une gouvernance d’usage pragmatique, notamment les quotas par cas d’usage (volumétrie, criticité, performance) pour sécuriser la QoS et optimiser la consommation Préparer l’extension progressive de l’offre avec l’arrivée de nouveaux services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) : parcours, documentation, conditions d’accès, support, KPIs d’adoption. Compétences demandéesCompétences Niveau de compétence Pilotage Confirmé

🎯 Contexte Dans le cadre du renforcement des équipes Data d’un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Data Analyst expérimenté(e) pour intervenir sur des problématiques de pilotage de la performance, marketing et parcours digitaux. 🚀 Mission Vous interviendrez en étroite collaboration avec les équipes métiers afin de : Recueillir et analyser les besoins métiers, les traduire en indicateurs de performance (KPI) Exploiter les données issues des systèmes décisionnels et marketing Produire et automatiser des reportings et tableaux de bord Concevoir des restitutions visuelles claires et orientées décision Accompagner les équipes dans l’interprétation des analyses Mettre à disposition et maintenir des KPI fiables et pertinents Participer à l’amélioration continue des pratiques Data 📈 Responsabilités clés Analyse et valorisation des données Définition et suivi des indicateurs business Contribution à la stratégie de pilotage et à la prise de décision 🛠️ Compétences techniques Outils de Data Visualisation : MicroStrategy (idéalement) ou Power BI / Tableau SQL avancé (expert) Manipulation de bases de données volumineuses (type Teradata ou équivalent) Bonne compréhension des environnements data et décisionnels 🤝 Compétences fonctionnelles & soft skills Très bonne communication et pédagogie Capacité à challenger les besoins métiers Esprit d’analyse et de synthèse Autonomie et rigueur Adaptabilité et sens de l’organisation ➕ Atouts Expérience dans le secteur bancaire ou financier Connaissance des problématiques marketing et digitales Connaissance d’outils de tracking (type Tag Management / Web Analytics) Mission longue durée, Nantes 3 jours de présence sur site par semaine obligatoire

🌟 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons pour l’un de nos clients à 30 minutes de Nantes (44), un Data Analyst Qlik Sense H/F . Démarrage : ASAP Contrat : CDI dans le cadre d’une pré-embauche, ou prestation (indep/portage) Lieu : 30 minutes de Nantes (44) Télétravail : 2 jours/semaine (non-négo) Dans le cadre d’un renfort d’équipe, vous interviendrez en tant que Data Analyst Qlik Sense H/F . À ce titre, vos missions seront : Projets Recueillir et analyser les besoins métiers, piloter les développements et analyser ad hoc BI & Data Créer des tableaux de bord, contribuer à la modélisation, à la gouvernance et aux outils data Accompagnement Participer au support des utilisateurs, animer le réseau et participer à la stratégie data

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution