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🎯 Le contexteDans le cadre d'un projet stratégique au sein d'une grande banque française, nous recherchons un profil hybride Data & Technique, capable de faire le lien entre développement, analyse de données et coordination de projet. Vous intégrerez une équipe Data Analytics et interviendrez principalement sur un projet visant à détecter et analyser les désynchronisations entre les bases transactionnelles et la base décisionnelle Analytics. L'objectif : identifier les écarts, comprendre leur origine et contribuer à fiabiliser les données. 👉 Ce poste n'est ni un poste de développeur Python pur, ni un poste de chef de projet purement fonctionnel. Nous recherchons avant tout une personne technique, autonome et à l'aise dans la coordination de sujets transverses. 💼 Vos missionsVous interviendrez sur plusieurs activités en parallèle : Développer, maintenir et faire évoluer des scripts Python Lire et comprendre des scripts existants Corriger les anomalies et réaliser des évolutions Développer des scripts simples pour automatiser certaines analyses Manipuler et analyser les données avec Pandas Interroger les bases de données via SQL Analyser les écarts entre différentes sources de données Comprendre les modèles de données et réaliser les mappings entre les environnements Identifier les causes des désynchronisations et proposer des pistes d'investigation Coordonner les différentes équipes contributrices Identifier les bons interlocuteurs et collecter les informations nécessaires Suivre l'avancement, les échéances et les actions Identifier les blocages et remonter les alertes Produire un reporting régulier auprès des responsables de mission Acquérir progressivement une vision globale de l'écosystème Data Analytics Participer à terme à d'autres sujets : analyse d'incidents, investigations Data, support et compréhension fonctionnelle de la plateforme. 🛠️ Compétences techniques recherchéesIndispensables : Python : niveau opérationnel, idéalement avec une expérience préalable en développement Pandas SQL : bonne maîtrise Analyse et manipulation de données Compréhension des modèles de données Mapping entre différentes sources / bases de données Une expérience sur des environnements Data / Analytics est fortement appréciée. 👤 Le profil recherchéNous recherchons avant tout un profil hybride et autonome. Vous pouvez par exemple être : un ancien développeur Python ayant évolué vers du pilotage ou de la coordination technique ; un Chef de Projet Technique avec une forte culture Data ; un Business Analyst Technique ayant de solides compétences Python / SQL ; un Coordinateur ou Responsable Applicatif avec une expérience Data ; un Data Analyst / Data Engineer ayant déjà pris en charge des sujets transverses et de la coordination. Ce qui fera la différenceAutonomie : capacité à prendre un sujet en main sans supervision quotidienne Proactivité : savoir identifier les problèmes, alerter et proposer des solutions Esprit d'analyse et curiosité Bonne capacité à comprendre des systèmes et des flux de données Sens de l'organisation et du suivi Très bonnes capacités de communication Capacité à coordonner plusieurs interlocuteurs Appétence pour les problématiques Data ❌ Profils moins adaptésChef de projet uniquement organisationnel Développeur Python sans appétence pour la coordination Data Analyst exclusivement fonctionnel Profil très junior nécessitant un accompagnement quotidien Expert technique très spécialisé sans vision transverse

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.

En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des demandes métier dans le cadre du projet DataOps. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines au sein de l'environnement GCP. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données dans Cloud Storage et BigQuery · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer et maintenir les traitements en Python et SQL, notamment avec Pandas et/ou Dask · Intervenir sur les traitements distribués s'appuyant sur Spark lorsque nécessaire Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les scripts Bash nécessaires à leur exécution · Assurer le suivi et l'ordonnancement des traitements avec les outils du périmètre, notamment Control-M · Analyser et résoudre les problématiques techniques liés aux traitements et aux pipelines Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme ________

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.

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.

Dans le cadre du renforcement de sa Direction Data, notre client recherche un(e) Data Analyst / Data Engineer afin d'accompagner la transformation data-driven de l'entreprise et le développement de nouveaux usages analytiques. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : gouvernance, qualité, data engineering, analyse, datavisualisation et data science. MissionsConcevoir et maintenir des pipelines ELT fiables et automatisés. Développer et industrialiser des datasets et data marts pour les usages BI et Data Science. Participer à la gouvernance et à la qualité des données (documentation, monitoring, contrôles). Réaliser des analyses de données et produire des recommandations à forte valeur ajoutée. Construire et maintenir des tableaux de bord sous Tableau et/ou MicroStrategy. Collaborer avec les équipes métiers, Data et IT afin de répondre aux besoins business. Participer à des projets de Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Environnement TechniqueSnowflake SQL, Python (Pandas) Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue dbt Tableau, MicroStrategy Azure et/ou AWS Git, CI/CD Spark, Databricks

Informations mission Entité : Digital Factory Référentiel Site : Massy Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 19/10/2027 Description and Location La Digital Factory Référentiel de Carrefour pilote la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle France et Groupe. Elle vise à unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et sortir du mainframe BCP tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Projet : Cockpit Data Référentiel Objectif : Définir les KPI de suivi de performance de la Direction Référentiel, produire les supports de décision pour la Direction et porter le modèle d'explicabilité de la performance. Principales missions : Définir les KPI de performance de la Direction. Réaliser des analyses End-to-End des chaînes de Run. Produire et maintenir des dashboards décisionnels performants. Exploiter et challenger les métiers à partir des indicateurs produits. Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité des données. Identifier les axes d'amélioration des processus métiers et techniques. Compétences clés : SQL avancé. BigQuery. Looker Studio / Looker. Construction et optimisation de dashboards. Modélisation et gestion de données. Conception de pipelines Data. Analyse de données et pilotage par KPI. Compétences appréciées : Python (Pandas, NumPy, PySpark). DevOps. Git / GitLab CI. Data Lake / Data Warehouse. PostgreSQL, MongoDB. Environnements Cloud GCP ou Azure. Méthodologies Agile Scrum.

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

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.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ ⚠️DEMARRAGE – JANVIER - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez partir d'un besoin métier, explorer des volumes importants de données et transformer vos analyses en résultats directement exploitables ? Nous recherchons actuellement un.e Data Scientist pour intervenir chez l'un de nos clients sur des problématiques mêlant analyse statistique, données textuelles et spatiales et traitement de données massives. La mission comporte également une dimension importante d'échange avec les experts métiers : vous serez amené.e à recueillir et préciser directement leurs besoins, sans intervention systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vos missions : Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle d'une étude Data, depuis la compréhension du besoin jusqu'à la restitution et à l'industrialisation des traitements. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir, comprendre et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et mener les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données nécessaires aux études - réaliser des analyses et études statistiques - développer des modèles de Machine Learning lorsque le besoin le nécessite - travailler sur des données textuelles et spatiales, notamment avec GeoPandas - présenter vos résultats sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes issus des phases d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques et à la formation autour des guides de bonne conduite. Vous travaillerez principalement avec : Python - Pandas - Matplotlib - GeoPandas - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI. Vous utiliserez également GitLab, GitLab CI/CD, Jira et Confluence.