Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Panda Cloud Antivirus

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, les données représentent un levier stratégique majeur pour les grandes organisations internationales. Le traitement et l'industrialisation des flux de données conditionnent la capacité des directions métiers à innover et à piloter efficacement leurs activités. Vous rejoignez un grand groupe international du secteur bancaire, engagé dans la modernisation continue de son infrastructure data, au sein d'une DSI structurée autour des fonctions Technologies & Opérations et Banque de Proximité et Assurance. En tant que Data Engineer GCP, vous intégrez une équipe dynamique en charge du projet DatOps, travaillant en forte collaboration avec les équipes applicatives et DevOps. Votre rôle consiste à mettre en œuvre techniquement les demandes métier relatives à la gestion et à la transformation des données, dans un environnement technologique Cloud moderne. Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données ainsi que des processus de préparation et transformation des données. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données pour garantir leur fiabilité et performance. Collaborer avec l'équipe DevOps afin d'adresser les demandes d'évolution et d'amélioration de la plateforme data. Participer à la rédaction de spécifications techniques claires et précises en lien avec les besoins métier. Assurer une veille technologique afin d'identifier et proposer des innovations adaptées aux enjeux du projet. Travailler dans un cadre agile, notamment avec la méthodologie SCRUM, pour favoriser une adaptation rapide aux évolutions du projet. Assurer la qualité du code et des pipelines en appliquant les bonnes pratiques de développement et de gestion de configuration (GIT). Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en intégrant des outils complémentaires selon les besoins (Cloud Functions, SAS, Alteryx, etc.). Vous évoluerez au sein d'une organisation reconnue pour ses pratiques IT avancées, propice au développement de vos compétences techniques et à votre progression professionnelle.

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)

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Qualité Logicielle IT expérimenté(e) pour piloter les activités d'assurance qualité sur des plateformes de données complexes, des pipelines ETL et des écosystèmes Cloud. Le poste nécessite une combinaison solide de compétences en tests manuels, SQL avancé, tests ETL / Data, réconciliation et validation des données, tests API et tests de plateformes Data Cloud. La personne interviendra en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires afin de garantir la qualité des livraisons de données. Principales responsabilités : - Réaliser des tests end-to-end sur les processus ETL et les workflows Data afin de valider les étapes d'extraction, de transformation et de chargement des données. - Analyser les exigences fonctionnelles et techniques et élaborer les scénarios, cas et stratégies de tests. - Rédiger et exécuter des requêtes SQL avancées pour contrôler les jointures, agrégations, transformations et règles métier. - Développer et maintenir des solutions automatisées de validation des données avec Python, PySpark et Pandas. - Tester les pipelines Data développés avec Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Data Lake Gen2. - Réaliser des tests API et d'intégration avec Postman et d'autres outils afin de garantir l'intégrité des données entre les différents services. - Gérer le cycle de vie des anomalies : création, qualification, priorisation et suivi jusqu'à leur résolution. - Suivre l'avancement des campagnes de tests, produire les reportings et communiquer les risques aux différentes parties prenantes.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

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)

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) QA / Qualité Logicielle IT expérimenté(e) pour piloter les activités d'assurance qualité sur des plateformes de données complexes, des pipelines ETL et des écosystèmes basés sur le Cloud. Le poste nécessite une solide combinaison de compétences en tests manuels, SQL avancé, tests ETL/Data, réconciliation des données, tests d'API et tests de plateformes de données Cloud. La personne retenue travaillera en étroite collaboration avec les équipes pluridisciplinaires afin de garantir la qualité des mises en production de données. Responsabilités principales : Réaliser des tests de bout en bout des processus ETL et des workflows de données, en validant les processus d'extraction, de transformation et de chargement. Analyser les exigences fonctionnelles et techniques et élaborer des scénarios, cas et stratégies de tests détaillés. Rédiger et exécuter des requêtes SQL avancées afin de contrôler les jointures, agrégations, transformations et règles métier. Développer et maintenir des solutions automatisées de validation des données avec Python, PySpark et Pandas. Tester les pipelines de données développés avec Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Data Lake Gen2. Réaliser des tests d'API et d'intégration avec Postman et d'autres outils, en garantissant l'intégrité des données entre les différents services. Assurer la gestion du cycle de vie des anomalies, documenter les défauts, évaluer leur impact et collaborer avec les équipes concernées pour leur résolution. Suivre l'avancement des tests, communiquer l'état des activités et remonter les risques aux différentes parties prenantes.

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la banque, un(e) Data Engineer GCP. Environnement technique GCP, BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python (orienté objet), Pandas, Dask, Bash scripting, Git, méthodologie Agile/SCRUM. Un plus : Cloud Functions, SAS, Alteryx, XLD/XLR, ControlM, Hadoop, Spark. Contexte Au sein de la direction IT d'un grand groupe bancaire, l'équipe Technologies & Opérations met à disposition des différents pôles métiers (transformation, workplace, banque de proximité) l'ensemble des applications nécessaires à leur activité. Le consultant interviendra sur le projet DatOps, en soutien à l'équipe de production applicative et devops, pour répondre aux besoins techniques exprimés par les métiers. Missions Mettre en place de nouveaux flux d'ingestion et réaliser les travaux de préparation et transformation de données Faire évoluer et maintenir les outils de gestion des pipelines de données Relayer auprès de l'équipe devops les besoins d'évolution de la plateforme Compétences attendues GCP, BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python orienté objet, Pandas, Dask, Bash, Git, Cloud Functions, SAS, Alteryx, XLD/XLR, ControlM, Hadoop, Spark, Agile/SCRUM, Anglais professionnel

Description and Location La Digital Factory Banque conçoit et développe les services digitaux bancaires afin de proposer une expérience fluide, personnalisée et intégrée à l'écosystème Carrefour, en mettant l'accent sur l'innovation, la proximité et la simplicité. Projet : Développement et monitoring de solutions d'IA agentiques La prestation a pour objet l'industrialisation de l'usage d'agents en Intelligence Artificielle Générative au sein de l'organisation. Elle comprend notamment : La conception d'une plateforme agentique sur Google Cloud Platform (GCP) permettant le déploiement d'agents autonomes multi-fonctions. L'accompagnement des directions métiers dans l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le développement de solutions avancées (RAG, orchestration d'agents, chaînage de modèles). La mise en place d'un monitoring renforcé garantissant la performance et l'observabilité des solutions. Compétences requises : Maîtrise des plateformes Cloud, notamment GCP. Maîtrise de l'écosystème et de la stack agentique GCP. Expertise en Data Science Python. Expérience dans le développement et le déploiement de modèles de Machine Learning. Maîtrise des bibliothèques Pandas, NumPy, SciPy. Connaissance des frameworks TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. Maîtrise des pratiques DevOps, CI/CD et Git. Connaissance des principes d'observabilité, de craftsmanship logiciel et des méthodes agiles.

Les modalités Lieu : Lyon Télétravail : 50% Démarrage : 01/01/2027 Les missions attendues par le Data Engineer Python Spark (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour rejoindre une équipe dédiée aux études et produits data innovants, notamment sur la maintenance prédictive et la mobilité électrique. Vous interviendrez en priorité sur des thématiques métiers complexes et sur la création d'un pipeline de mise à disposition de projets cartographiques à destination des équipes opérationnelles. La mission couvre l'intégralité de la chaîne de valeur, depuis l'analyse exploratoire et l'étude jusqu'à la mise en production des traitements de data science. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers pour collecter, préciser et cadrer les besoins. Réaliser la recherche de données adéquates et mener des analyses exploratoires approfondies. Concevoir et développer des traitements de données et réaliser des études statistiques. Développer des modèles de Machine Learning selon les cas d'usage. Industrialiser les codes d'expérimentation en Python ou PySpark pour leur mise en production. Présenter les résultats et les synthétiser via des rapports d'étude ou des tableaux de bord interactifs. Assurer une veille technologique sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, GitLab, GitLab-CI/CD, PowerBI, Jira, Confluence.

Data Engineer GCPLe consultant idéal devra posséder les compétences suivantes : • Excellente maîtrise de la plateforme GCP, et autres outils de notre stack technique : BigQuery, cloud storage, SQL, Python orienté objet, Pandas et /ou Dask, bash scripting, GIT • Connaissances et expériences avec des outils complémentaires suivants seraient des atouts appréciables : Cloud functions, SAS, Alteryx, XLD/XLR, ControlM, Hadoop, Spark • Maîtrise de l'anglais, tant à l'écrit qu'à l'oral, pour faciliter les échanges avec nos interlocuteurs basés à Porto, qui représentent une part importante de notre équipe IT. • Expérience dans des environnements agiles, en particulier avec la méthodologie SCRUM. • Capacité à rédiger des spécifications techniques claires et précises. • Dynamisme, excellent relationnel et capacité à travailler en équipe. • Force de proposition et curiosité technique pour explorer de nouvelles solutions et technologies. Au sein du département IT de la DSI Groupe, l'équipe data a pour vocation de fournir aux différentes entités, l'ensemble des applications nécessaires à leur fonctionnement. Nous recherchons un profil Data Engineer GCP qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les demandes métier sur le projet DatOps. Passionné par le développement et le traitement des données, capable de s'adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. Les tâches suivantes seront confiées au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipelines de données => quel outil utilisé ?? • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme Expected skillsSkillsSkill level HADOOP Confirmed SQL Confirmed GCP Confirmed Google Cloud Storage Advanced Spark Advanced BIGQUERY Confirmed Pandas Advanced GIT Advanced Python Advanced

Contexte : Les modalités Lieu : Paris Télétravail : 50%. Démarrage : 01/01/2027. Les missions attendues par le Développeur Big Data Senior – Python Park (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un profil Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour intégrer une équipe dédiée à la réalisation d'études et de produits data innovants. Vous interviendrez sur des thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau. Plus spécifiquement, la mission s'articule au sein de l'équipe "Branchements", avec un focus particulier sur le traitement des adresses et de la localisation. Vous accompagnerez le cycle de vie complet des produits data, de l'exploration initiale jusqu'à leur mise en production opérationnelle. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers afin de recueillir et définir précisément les besoins, en toute autonomie. Rechercher les données adéquates et mener des analyses exploratoires poussées. Concevoir et développer des traitements de données sur de très fortes volumétries (plusieurs dizaines de millions de lignes). Réaliser des études statistiques approfondies et développer des modèles de Machine Learning. Industrialiser les codes d'expérimentation, notamment en refactorisant des scripts Python vers des traitements robustes en PySpark. Restituer les résultats et assurer le reporting sous forme de tableaux de bord ou de rapports d'étude. Rédiger les documents de cadrage du projet et animer des groupes de travail autour des processus métiers. Assurer une veille technologique active sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques avec l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, PowerBI, GitLab (CI/CD), Jira, Confluence.