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CONTEXTE Nous recherchons pour notre client un profil analyste DATA afin d'intégrer l'équipe Analyse de la Donnée. Le profil aura pour mission de répondre à des cas d'usage métiers, par l'utilisation de la DATA de la phase exploratoire à l'exposition via de la DATAVIZ . Fort d'une expérience DATA, le prestataire devra également montrer une appétance particulière dans le domaine fonctionnel MISSIONS - Mise en oeuvre de cas d'usage métiers par croisement de la donnée ( ciblage , analyse de donnée ou datascience ) - Développement et maintenance de produits DATA réutilisables - Publication des résultats d'analyse avec de la DATAVIZ - Respect des normes et bonnes pratiques au sein de l'équipe - Accompagnement et acculturation des équipes métiers ou autres" Définition des prestations attendues : Prestation d'analyse DATA et DATASCIENCE Préciser la technologie ou les certifications attendues : Python, Pyspark,SQL,Dataviz, Datascience " Livrables attendus "Programme DATA sous plateforme DATA Dataviz Présentation PPT de resultats d'etude Environnement technique - technologique "Plateforme : BIG DATA Hadoop (CLOUDERA) Langages : Python, PySPARK, SQL Restitution : PowerBI (dataset, dataflow, rapports) Compétences techniques attendues Connaissances en environnement BIG DATA ( python , Pyspark) Requêtage SQL Exposition des données par DATAVIZ Experience en analyse DATA et projet de DATAscience

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Data ingénieur sur Massy. Taches: Participation à la définition des solutions applicatives Développement, Intégration et Recette technique Surveiller et améliorer l'efficacité des processus Tenir à jour la documentation des systèmes et des processus. Contexte : Nous recherchons un/une Data Engineer expérimenté(e) pour contribuer à la réalisation des projets de la Squad Usages Data Avancé & IA: Conception et Maintenance de l'applicative Amélioration continue des produits / solutions de la squad Construction nouveaux usages Attendu: Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT pour données structurées et non-structurées Mettre en oeuvre des chaines d'intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production (DataOps). Préparer des datasets utilisés pour de l'exploration de données Développer et favorise l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning Versionner données/modèles/code et monitorer performance/coûts Collaborer avec les équipiers de la squad et documenter vos travaux Compétences Humaines: Une bonne autonomie et capacité d'adaptation à des projets innovants et rythmés Sens du travail en équipe bonne communication et accompagnement utilisateurs Compétences Techniques: Langages : Python (FastAPI, Pyspark), SQL Qualité de code : Pytest, SonarQube MLOps/CI-CD : Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions Data & DB : PostgreSQL, Teradata, MySQL Observabilité : Stack ELK, Prometheus/Grafana, MLflow Plus si compétence en Big Data/Streaming : Spark, Kafka Experience 4 à 7 ans. Date de debut souhaitée :30 Mars 2026, mission longue

Contexte Dans le cadre du développement d’une solution interne basée sur l’IA générative, une organisation souhaite renforcer son équipe technique afin de concevoir et faire évoluer un socle cognitif intégrant des modèles de langage (LLM). L’objectif est de développer et industrialiser une plateforme IA interne permettant de proposer différents modules à valeur ajoutée autour de l’IA générative, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de robustesse. Missions • Concevoir et développer des modules d’IA générative intégrés à une solution interne (RAG, génération automatisée de présentations, web grounding, etc.) • Participer à la construction et à l’évolution d’un socle cognitif et d’un système de chat basé sur des LLM • Développer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour la plateforme IA interne • Mettre en place et suivre les expérimentations liées aux modèles IA et aux pipelines de traitement de données • Contribuer à l’architecture technique et à l’urbanisation de la solution IA • Accompagner les équipes dans l’industrialisation et la mise en production des modules développés • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des développements Environnement technique • Cloud : AWS • Langages : Python • Data & IA : TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige • Bases de données : NoSQL, MySQL • Conteneurisation / orchestration : Kubernetes • Outils de qualité et sécurité du code : SonarQube, Checkmarx, JFrog Xray, OWASP Dependency Check