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Votre Mission : En tant que PO Data, vous piloterez des projets de transformation sur des produits Data et IA dans des contextes Marketing, CRM, KYC. Vous jouerez un rôle clé dans le cadrage, la structuration et le pilotage de travaux stratégiques, en coordination avec de multiples acteurs internes et externes. Concrètement vous allez : Intégrer un dispositif existant et piloter les nouveaux projets DATA/IA sur l’ensemble des phases : cadrage, Expression des Objectifs, MVP et démarrage des développements. Recueillir, challenger, analyser et prioriser les besoins data des métiers Concevoir les expressions de besoins afférentes Définir la vision data de son périmètre et en construire la roadmap Prioriser les évolutions data en fonction de la valeur pour les métiers et/ou les clients Collaborer avec l’équipe de PO data de tous les périmètres des paiements pour s’assurer de la cohérence de la démarche mise en place Participer aux rituels agiles Garantir la cohérence des données entre les différents métiers, et plus globalement la qualité et la pertinence des livrables data mis à disposition des métiers et/ou des clients Suivre les indicateurs de performance sur son périmètre et mesurer la valeur des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation et l’utilisation des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et la valorisation des données mises à disposition Garantir la cohérence des jalons et la tenue des échéances de la feuille de route Data et IA. Assurer un rôle de référent(e) sur les bonnes pratiques Data/IA : modèles IA, entraînement et FinOps. Votre futur environnement technique & fonctionnel : · IA / Data : Data engineering, IA Générative, Machine Learning,

Contexte La Direction des Systèmes d’Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l’exploitation des données. Missions Mener les projets d’intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d’optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger (Anglais) pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d’optimiser les architectures Contribuer à l’amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l’entreprise

Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l’humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. C’est votre future équipe Les équipes de ConsortIA , sont des acteurs de référence de la Data, du Développement Digital et de l'Ingénierie Média. En combinant ces expertises, nous concevons des systèmes d’information augmentés, intégrés, agiles et sécurisés, au service de la performance et de la transformation numérique de nos clients. Data Engineer Teradata et Big Data H/F C’est votre mission Vous êtes passionné·e par [XXX] ? Ce poste est fait pour vous. En tant que Data Engineer Teradata et Big Data , vous êtes responsable du [XXX] et [XXX] de notre écosystème : Côté build : Concevoir et développer des solutions DataMart / Datalab sur environnement Teradata Mettre en œuvre les chaînes ETL via BTEQ / TPT Développer des traitements de collecte, transformation et stockage de données sur plateforme Big Data Construire des agrégats et indicateurs (scores, datamarts) à destination des équipes Data Science Développer des pipelines de données sous environnements Spark / Hadoop / HDFS Participer à la modélisation et au design des solutions de données (bonnes pratiques Data Engineering) Industrialiser les traitements dans un contexte Unix / SQL / Teradata Utiliser les outils collaboratifs (Git, Jira, Confluence, MEGA) dans un cadre Agile Côté run : Assurer le support et la maintenance des chaînes de production Data Surveiller et optimiser les traitements batch (ordonnancement via Control-M ) Gérer les incidents de production sur les flux Teradata / Big Data Analyser et corriger les anomalies sur les traitements SQL / ETL Garantir la disponibilité et la performance des jobs data Participer à l’amélioration continue des pipelines (fiabilisation, optimisation) Assurer le support aux équipes Data Science sur les environnements de données Maintenir la documentation technique (Confluence, MEGA) Suivre les bonnes pratiques d’exploitation dans un contexte DevOps C’est votre parcours Vous avez au moins 5 ans d’expérience dans des environnements DevOps exigeants. Vous aimez concevoir et industrialiser des pipelines de données robustes sans jamais cesser d’innover. Vous cherchez un cadre où vos idées comptent et où la technique va de pair avec la collaboration. C’est votre expertise : Environnement Linux / Unix dans un contexte Agile et DevOps Maîtrise des technologies Data : Teradata, SQL, BTEQ, TPT Écosystème Big Data : Spark, Hadoop, HDFS, Python Outils d’exploitation et d’ordonnancement : Control-M Outils collaboratifs : Git, Jira, Confluence, MEGA Connaissance de solutions ETL / Data : Datastage Bonne compréhension des architectures de données et pipelines industrialisés C’est votre manière de faire équipe : Rigueur et sens de la qualité dans les traitements de données Esprit d’analyse et capacité de résolution de problèmes complexes Collaboration forte avec équipes Data, IT et métier Autonomie et sens des responsabilités en environnement de production Communication claire et esprit d’équipe Adaptabilité dans des environnements techniques évolutifs (DevOps / Big Data) Culture de l’amélioration continue et du delivery fiable C’est notre engagement Chez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu’on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C’est clair Le process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu’un échange métier avec un.e ingénieur.e d’affaires Un test ou un échange technique avec un.e de nos expert.es Un dernier point avec votre futur.e manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C’est bon à savoir Lieu : Paris Contrat : CDI Télétravail : Hybride Salaire : De 55K € à 62K € (selon expérience) brut annuel Famille métier : Data Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c’est le vôtre.

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée de Data Scientist Senior H/F afin de renforcer les équipes . Cette mission s’inscrit dans un contexte marketplace international, avec des enjeux forts de qualité de données, d’optimisation commerciale et de performance produit. Le consultant contribuera à des sujets à fort impact opérationnel, en intervenant aussi bien sur la modélisation que sur l’industrialisation. Responsabilités principales: Concevoir et améliorer des modèles de machine learning orientés e-commerce marketplace. Traiter des cas d’usage de détection d’anomalies de prix. Développer des modèles de prédiction de ruptures de stock et délais de livraison. Mettre en œuvre des approches NLP pour l’analyse de sentiments et le traitement de texte. Participer à la mise en production des modèles et à leur suivi de performance. Collaborer avec les équipes data, produit et techniques dans une logique transverse. Dimension Agentic AI: Dans un contexte de transformation majeure du e-commerce vers l’ Agentic Commerce , le consultant contribuera à l’émergence de systèmes intelligents capables d’agir de manière autonome pour assister ou remplacer certaines décisions utilisateur. Conception et optimisation d’ agents IA capables de rechercher, comparer et recommander des produits de manière autonome Utilisation de LLMs (Large Language Models) pour enrichir les interactions et améliorer la pertinence des recommandations Mise en œuvre de techniques avancées telles que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour exploiter efficacement les données marketplace Participation au développement de frameworks réutilisables pour accélérer l’industrialisation des cas d’usage IA Contribution à des cycles courts d’innovation (prototype → MVP → itérations) Veille active sur les nouvelles approches en IA générative et systèmes agentiques Cette dimension, bien que non prioritaire à court terme, constitue un axe stratégique différenciant et à fort potentiel d’impact produit. Compétences techniques attendues: Machine learning classique NLP / analyse de sentiments Traitement de texte Docker Databricks AWS Airflow Python Industrialisation / MLOps Environnement API / microservices Télétravail: 1 j/semaine ; 4 j présentiel Durée: 6 mois renouvelable

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Pour un client bancaire : 1 ETP Consultant Senior Data Gouvernance Mission : Appuyer le responsable de service sur la refonte du cadre de gouvernance des données dans un contexte de réponse aux constats BCE. Livrables attendus : • Refonte de la politique de gouvernance des données (périmètre élargi au groupe et aux filiales) • Scénarios de déploiement de la gouvernance auprès des 5 filiales critiques • Stratégie de lignage fonctionnel des données prioritaires (BCBS / données critiques) Principaux interlocuteurs : équipe Data interne, programme réglementaire data, 5 filiales (2 ateliers par filiale). Profil recherché : • Senior, solide expérience en gouvernance des données (stratégie, construction de politiques, gouvernance fédérée) • À l'aise avec les notions de data domain et de lignage fonctionnel • Capacité à démarrer très rapidement et à produire des livrables de cadrage de qualité 1 ETP Consultant Senior Data Quality Mission : Accompagner les équipes sur la montée en maturité Data Quality dans un contexte réglementaire (réponse aux constats BCE). Activités principales : • Accompagnement des filières réglementaires (Risques, Finance) sur la Data Quality : identification des interlocuteurs, animation d'ateliers, formation • Mise à jour du cadre de contrôle Data Quality : gap analysis entre l'existant et les exigences BCE, révision des seuils d'acceptabilité, définition des exigences pour les objets métiers "or" (données prioritaires des reportings réglementaires) • Étude de convergence des outils ticketing : analyse Jira vs Redmine et recommandation sur l'outil à pérenniser Profil recherché : • Senior, expérience confirmée en Data Quality et gouvernance des données • Capacité à produire et à faire avancer les chantiers (pas uniquement un animateur d'ateliers) • Bonne connaissance des enjeux réglementaires bancaires (BCBS, BCE) appréciée

📍 Infos pratiques 📍 Localisation : Paris (2 jours TT) 📅 Démarrage : ASAP 📆 Visibilité : mission longue (jusqu’à fin 2026) Dans le cadre d’un programme de transformation Data B2B , nous recherchons un profil orienté architecture et modélisation métier , capable d’intervenir en amont des développements pour structurer un modèle data cible robuste. 👉 ⚠️ Important : ce n’est PAS un poste de Data Engineer 👉 Le besoin est centré sur la conception, l’abstraction et la structuration de la donnée 🎯 Ce que le client attend réellement ✔ Construire une vision 360 des données B2B ✔ Définir les objets métiers clés (Client, Contrat, Parc, Facture, Usage…) ✔ Concevoir le modèle de données cible (Core Model) ✔ Définir les règles de gestion (RCU / unicité client / hiérarchies) ✔ Analyser les sources legacy et faire le lien avec la cible ✔ Structurer un dictionnaire de données (Business Glossary) ✔ Travailler en lien direct avec les équipes métier 👉 Positionnement attendu : Architecte Data fonctionnel / Data Modeler senior 🧠 Responsabilités Modélisation des données (logique & métier) Définition des règles de gestion (vision client / référentiels) Analyse des écarts entre SI existant et cible Contribution à la gouvernance (catalogue, qualité de données) Support aux équipes Data & métiers Pourquoi c’est intéressant ? ✔ Projet stratégique (transformation data complète) ✔ Forte dimension architecture & conception ✔ Impact direct sur la structuration des données du groupe

Si la Data est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste de Business Analyst Data (Assurance Vie / Banque Patrimoniale) ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : • Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers (finance, risques, conformité…) • Animer des ateliers avec les équipes métier et cadrer les besoins • Concevoir et maintenir les modèles de données • Participer à la mise en place des flux data (ETL / DWH / Data Lake) • Assurer la recette fonctionnelle et garantir la qualité des données • Suivre les anomalies et assurer la cohérence des données • Travailler en méthodologie Agile/Scrum avec les équipes IT et Data

Contexte Dans un environnement financier exigeant, CFM souhaite moderniser et fiabiliser son système de gestion des prix de marché (equities, futures, bonds, IRS…). Le système actuel, basé sur des infrastructures legacy, manque de visibilité, de performance et de robustesse, rendant les opérations complexes et peu fiables pour les équipes support et data. Objectif de la mission Concevoir et développer une plateforme centralisée de gestion et de visualisation des prix , permettant de suivre l’ensemble du cycle de vie des données et d’améliorer les opérations quotidiennes. Missions principales Concevoir une architecture cible scalable et robuste Développer une API Python exposant les données de prix et leur cycle de traitement Implémenter des services backend pour : suivi des statuts des prix gestion des événements et anomalies opérations en masse (validation, rejet, reprocessing) Mettre en place des interfaces utilisateurs : dashboard opérateur interface d’administration visualisation des workflows et historiques Améliorer la traçabilité des données (origine, transformation, blocages) Optimiser les performances et la gestion des volumes Documenter les solutions et accompagner les équipes

Objectif de la mission L'équipe Front Office Business Support, est une équipe Opérations. Elle effectue le support quotidien auprès des équipes d'investissements et de contrôle de BNPP AM (Gérants, Traders, Investment Compliance, Risk analysts et les autres équipes opérations). Elle effectue un support sur l'outil Aladdin, sur l'ensemble du workflow du passage d'ordre (de la saisie au dénouement et la comptabilisation) et l'ensemble des problématiques opérationnelles. L’équipe est aussi amenée à travailler sur des projets et en particulier sur GLOBE. C'est dans ce contexte qu’un poste est ouvert, afin de renforcer l'équipe dans ses missions et permettre de réaliser l'ensemble des tâches Prestation En BAU, vous serez le premier point de contact pour toutes questions relatives aux procédures opérationnelles et aux outils informatiques, qui sont utilisés dans la chaine Front To Back. Vous aiderez le métier dans leurs tâches quotidiennes et serez chargé de trouver les solutions les plus efficaces, en vous appuyant sur d'autres équipes de support opérationnel et informatique (BNPP AM and BP2S). Responsabilité des sujets adressés à l'équipe, en faire le suivi jusqu'à leurs résolutions et les enregistrer afin de permettre l'élaboration de rapports et l'analyse des problèmes sous-jacents. Gérance et préparation des communications adéquates pour le métier lors d’incidents sur la chaine Front To Back. En projet (GLOBE), deux principaux sujets : - Configuration des utilisateurs dans Aladdin et mise en place du modèle de permissions. - Migration des règles/alertes de gestion de Simcorp vers Aladdin. Il y aura une première phase d'analyse, puis le codage sera à faire dans Rubic et Workbench. Ce rôle est central dans notre organisation et nécessite une bonne connaissance du métier d'asset manager et des opérations

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d’une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L’application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

Dans le cadre de ses travaux de transformation IA, un grand groupe bancaire français recherche un Product Owner Senior pour accompagner la transformation de ses Centres de Relation Clients (CRC) via l’intégration de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée. Le PO sera intégré à une direction Data/IA transverse , en lien direct avec les équipes métier CRC, les UX designers, les experts data (data scientists, data engineers), les équipes IT et les établissements du réseau. Les Centres de Relation Client représentent un axe stratégique de la transformation de l’expérience client. L’enjeu est de structurer, prioriser et piloter des cas d’usage IA dans trois grands domaines : Traitement de la Voix (speech-to-text, détection d’intention, analyse d’émotion) ; Analyse des Mails et Courriers (NLP, routage intelligent, résumé, classification) ; Déploiement ou amélioration d’Agents conversationnels (LLM, chatbot, voicebot) . Le Product Owner sera directement responsable de la mise en œuvre de plusieurs projets IA sur ce périmètre.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un(e) Analyst Engineer confirmé(e) spécialisé(e) sur la stack Snowflake / DBT , avec une expertise solide en Data Vault . Vous interviendrez sur la conception et l’optimisation de pipelines de données robustes, scalables et orientés qualité. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des modèles de données sur Snowflake via DBT Mettre en œuvre des architectures data selon la méthodologie Data Vault Garantir la qualité, la traçabilité et la documentation des modèles ( tests dbt, lineage ) Collaborer avec les équipes Analytics et Data Engineering pour répondre aux besoins métier Participer aux revues de code et à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Optimiser les performances des requêtes et des traitements Compétences requises Excellente maîtrise de Snowflake Très bonne expertise DBT Compétence indispensable en modélisation Data Vault Expérience en environnement Data Engineering / Analytics Les plus Anglais professionnel Python