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Nous recherchons un Data Scientist pour intervenir sur une mission autour d’un sujet R&D en prévision des ventes , au sein d’un acteur du secteur retail. L’objectif de la mission est d’améliorer les stocks cibles en magasin grâce à la mise en place d’un modèle de prévision performant. Contexte de la mission Dans un environnement data existant reposant notamment sur Snowflake , vous interviendrez sur la mise en place des bases data et d’un système d’algorithmes de prévision des ventes . La mission se fera en collaboration étroite avec les équipes métiers , avec une approche itérative orientée résultats. Missions principales Mettre en place les prérequis data nécessaires aux travaux de modélisation. Développer un modèle de prévision des ventes . Exploiter et analyser les données disponibles dans Snowflake . Construire et tester des algorithmes de forecasting . Travailler en interaction directe avec les équipes métiers. Adopter une démarche R&D / POC avec itérations rapides .

Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

Contexte Entreprise en forte croissance , avec un volume d’activité soutenu et de nombreux projets data en cours et à venir. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Scientist pour compléter l’équipe existante et contribuer activement au développement de nouveaux sujets stratégiques. Modalité : Pré-embauche (PE) Possibilité d’intervenir en freelance pendant la période de pré-embauche , avec une volonté forte d’internalisation à l’issue du process. Votre mission Vous rejoindrez une équipe data dynamique avec pour objectif : Prendre en main de nombreux sujets variés Construire, tester, industrialiser des modèles et analyses Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers Participer à la structuration et à la montée en maturité data de l’entreprise Contribuer à des problématiques de mesure de performance, campagnes marketing, retail média , etc. Ici, pas de silo : vous serez exposé(e) à des problématiques multiples et stimulantes. Nous recherchons donc des candidats passionnés et polyvalents. Stack technique Python (obligatoire) PySpark (obligatoire) Databricks Environnements data modernes orientés cloud Pourquoi nous rejoindre ? - Entreprise en forte croissance - Projets variés et concrets - Forte exposition business - Possibilité d’évolution rapide - Environnement agile et stimulant Si vous aimez la diversité des sujets, l’impact business et les environnements en croissance, cette opportunité est faite pour vous

Nous sommes à la recherche d’un profil type Responsable d’applications expérimenté pour renforcer l’équipe déjà en place sur le périmètre de la Supply Chain pour les achats internationaux Dans le cadre de cette mission, il travaillera dans une équipe « Build&Run » en lien étroit avec nos utilisateurs en France et à l'étranger, les équipes d'organisation métier, les administrateurs métier, les experts IT (infrastructure & production, sécurité, architecte, ) et nos partenaires externes (partenaires logistiques, éditeurs de solution SaaS,...) La durée de cette mission est à minima d’un an et se déroule sur le site de Ronchin: Terradeo Sur les produits digitaux qui lui seront confiées, la mission proposée sera de : - Assurer le maintien en conditions opérationnelles. La satisfaction utilisateur est primordiale. - Suivre et piloter l’activité : partage d’indicateurs, plan d’actions préventives, correctives et gestion des demandes d’évolutions et de service, respect des SLAs. - Travailler en collaboration avec les autres membres de la team IT et plus particulièrement le Product Owner, les développeurs et les Responsables d’applications sur d’autres périmètre que le sien. - Proposer et mettre en place des solutions afin d’améliorer la qualité de service rendue aux utilisateurs - Mettre en production des nouvelles versions et ou des projets de sécurisation du SI avec des enjeux de disponibilité et de performance. - Maîtriser le paramétrage et les flux des solutions à maintenir et leur plan de production. - Être en proximité des collaborateurs métiers qu’il dessert. Voir fe fichier en pièce jointe pour connaitre les compétences exactes recherchées.

Dans le cadre de la synergie IT et du développement de l’IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d’une équipe composée d’experts dans le domaine de l’IT et fort de vos expériences d’administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : - Concevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées. - Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l’international pour qu’ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier - Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IAGEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU SOFINCO et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data

Ingénierie Data Concevoir et développer des pipelines de données (ETL / ELT) . Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources (API, bases de données, fichiers, streaming). Mettre en place et optimiser des flux de données robustes et scalables . Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données . Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux usages analytiques. Plateforme et outils Data Développer des solutions sur des plateformes Big Data et Cloud (ex : Databricks). Automatiser les workflows et déploiements via CI/CD (Azure DevOps) . Optimiser les performances des traitements Python et SQL . Participer à la mise à disposition des données pour les outils de visualisation et de reporting (Power BI) . Intelligence Artificielle appliquée à la Data Utiliser des outils d’IA pour assister le développement (génération et optimisation de code). Mettre en place des processus automatisés d’analyse et de transformation de données basés sur l’IA. Contribuer à l’intégration de modèles d’IA ou de Machine Learning dans les pipelines de données. Utiliser l’IA pour la documentation automatique, la détection d’anomalies et l’analyse exploratoire des données . Collaboration et méthodologie Travailler en méthodologie Agile / Scrum . Collaborer avec les équipes Data, BI, Data Science et métiers . Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, rétrospective). Contribuer aux bonnes pratiques de gouvernance et de gestion des données .

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Pour compléter une équipe transverse : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst et MLOps Elle assure également le lien avec la Global Tech & Data Platform . Cette plateforme construit et maintient les produits liés à nos infrastructures et notre transformation vers le Cloud GCP, assurant ainsi l’efficacité opérationnelle sur lesquelles reposent nos plateformes métiers. Votre mission : En lien avec notre philosophie Data In Product, vous êtes responsable de : La création de solutions et applications ML/IA de pointes, pour mise en production, La modélisation et l’industrialisation de modèles produits au service des BUs de la plateforme, L’élaboration d’un cadre de bonnes pratiques au sein de la guilde Data du domaine, L’accompagnement et l’acculturation des métiers sur les bonnes pratiques de l’exploitation de la data. Vous êtes vous-même sensible à l’approche Data Driven de nos produits, L’intégration des applications ML dans nos produits, en lien avec les équipes métiers, La mise en place de modèles statistiques pour résoudre les problématiques identifiées, La collecte de données, la construction de Data Marts et le déploiement de modèles (end-to-end PoC), La connaissance des métriques de base, et les principes d’évaluation de la qualité des modèles obtenus, et leur relation avec les indicateurs de performances Métier, La veille technologique pour orienter et être force de proposition sur l’animation de la backlog du Data Socle COMPÉTENCES REQUISES/ Technique : Python, SQL, GCP (BigQuery, GCS, ...), Pipeline MLOps, Linux, Modélisation de données Méthodologique : Agilité, Github Langues : Français, Anglais

Rejoindre une équipe de 10 passionnés opérant sur l'environnement Caisse sur la couche infrastructure sur un scope représentant environ 15 000 machines. Nous avons entamé aussi un nouveau virage technologique en développant des solutions de tchatbot. Astreinte à prévoir sur cette mission. Objectifs et livrables Reprendre les sujets liés à l'innovation (Tchatbot, ...) Implémentation de Tanium pour la partie provisionning Astreinte Aider et industrialiser le packaging Accélérer sur nos nouvelles pratiques (GitHub,...)

Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa stratégie d’Intelligence Artificielle en développant des solutions avancées de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA Générative. L’objectif est de valoriser les données, optimiser les processus internes et améliorer l’expérience client grâce à des modèles robustes, explicables et industrialisés. Missions principales : 1. Modélisation Risque & Scoring Concevoir, optimiser et challenger les modèles de scoring d’octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour améliorer la performance et la stabilité des modèles. Déployer les modèles en production et assurer leur monitoring (dérive, performance, stabilité). Travailler en étroite collaboration avec les équipes Risque, Validation et les experts métier. 2. Développement de Solutions IA Intégrer les modèles ML/AI en temps réel dans les parcours digitaux (scoring instantané, personnalisation des offres…). Participer à la conception de l’architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les équipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilité. 3. IA Générative & Agents Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support…). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des tâches complexes : analyse documentaire, octroi de crédit, interaction client. Évaluer et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, RAGAS, LLM-as-a-Judge…).

Notre équipe gère l'intégralité de la stack technique – du cloud à l'embarqué en passant par le mobile – pour fournir une solution complète à nos utilisateurs. ‎Notre mission inclut notamment la conception et le développement du logiciel intégré aux modules électroniques des équipements. Objectif de la mission : Développement logiciel embarqué d’une nouvelle console pour l’ensemble de la gamme d’appareils de fitness, de la POC jusqu'à sa production. Langages de programmation: C embarqué, Python MCU: Gamme Espressif OS: FreeRTOS, OS temps réel préemptif Sécurité : TLS, PKI/certificats, Secure Boot Technologies embarquées/radio: BLE , UART, CAN BUS, Wi-Fi. CI/CD sur la partie développement logicielle Github Actions Tooling : VSCode, GitHub, SonarCloud, BlackDuck, Copilot, ESP IDF Context DevSecOps : you build it, you run it Outils collaboratifs: Confluence, Jira, Miro, suite Google

🎯 Objectif global Concevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d’enrichir et d’améliorer un système de recommandation à fort impact business. 📦 Livrables attendus Développement d’algorithmes ML opérationnels Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement Documentation technique associée Mécanismes d’explicabilité des modèles Recommandations d’optimisation et d’industrialisation 🚧 Contraintes du projet Forte exigence de performance et de robustesse Nécessité d’explicabilité des algorithmes Intégration dans un écosystème data existant Collaboration transverse avec équipes produit et techniques 🧠 Missions principales1. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative) Identifier les technologies pertinentes pour les cas d’usage recommandation Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier 2. Conception & Expérimentation Concevoir des Proof of Concept (PoC) Développer des MVP robustes Tester et comparer différentes approches algorithmiques 3. Analyse de données & Modélisation Explorer et analyser des datasets complexes Identifier patterns et signaux exploitables Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation 4. Explicabilité & Qualité Mettre en place des mécanismes d’interprétabilité Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes Documenter les choix techniques et les performances 5. Collaboration & Intégration Travailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data Participer à l’intégration des modèles dans les plateformes existantes Contribuer à l’amélioration continue des solutions IA 🌍 Langues Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire

Gérer l’organisation des 2 principaux Cloud providers : GCP et AWS Proposer, de part votre expérience sur le Cloud, de nouvelles approches de déploiement, gestion et exploitation de systèmes sur le Cloud. Scripting/automatisation/Infrastructure As Code : industrialisation des solutions avec des outils/langages tels que Terraform, Python, CloudFormation… Développer et mettre à disposition des reporting et tour de contrôle (inventaire et qualité) permettant d’informer nos utilisateurs et notre équipe de la qualité et évolution de nos environnements. Coder des applications (API, orchestration) en Python en utilisant les bonnes pratiques de code. Écrire et sensibiliser aux bonnes pratiques d’utilisation du Cloud avec également la formation de nos équipes techniques. Collaborer étroitement avec nos équipes de sécurité pour la gestion des alertes et du renforcement de nos process techniques et fonctionnels.

Mission détaillée : Accompagner les projets de Data Science / Data Ingénierie de l’équipe Big Data sur des projets d’entreprise existant ou à développer : NLP, Deep Learning... Comprendre la problématique métier Imaginer les solutions / algorithmes pour y répondre Développer les algorithmes dans le respect des normes de développement de l’entreprise (GitHub) Contribuer à l’industrialisation de ces algorithmes Monitorer leur run Documenter les algorithmes SON ACTIVITE : Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier,externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier. Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement. Environnements techniques Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) Github Python Machine Learning Les livrables sont : Algorithmes ML Dashboards Explicabilités d’algorithmes

CONTEXTE l’administrateur de bases de données (DBA) prend en charge des projets techniques tout en contribuant au maintien en condition opérationnelle des environnements SGBD relationnels et NoSQL sur notre Cloud (AWS / MongoDB Atlas). Nous recherchons une personne disposant d’une très bonne maîtrise des concepts SGBD, d’une connaissance approfondie du Cloud AWS, ainsi que d’un solide bagage en développement et en automatisation des systèmes (Python, Terraform, Git). MISSIONS - Être le contact privilégié sur la partie SGBD pour des projets techniques - Mise au point d’outils d’industrialisation, d’automatisation et délégation pour rendre autonome les factories et le pilotage sur des tâches SGBD - Contact régulier avec les architectes, développeurs et chefs de projets - Organisation, réalisation ou délégation des opérations de maintenance technique (type bascule cluster ou architecture répliquée, …) - Optimisations des performances et vigilance sur le capacity planning et la frugalité des environnements - Passage de livraisons applicatives et traitement des demandes courantes - Montée de versions SGBD ; application des patchs de sécurité, upgrade version majeure - Création et duplication d’environnements SGBD (instances / bases / schéma) - Suivi d’incidents avec les supports Editeur (Ex : Oracle Corp, Mongo Inc.) - Suivi des sauvegardes et tests de restauration - Mise en place de la supervision et test d’alerting - Rédaction de procédure pour enrichir la base de connaissances de l’équipe - Assurer une veille technologique : apporter une connaissance des pratiques et technologies émergentes - Astreintes et opérations en heures non ouvrées à prévoir. Astreintes obligatoires à la grille achat (1 semaine / mois lundi>dimanche) Spécificités Cloud - Intégrer de nouvelles solutions Cloud (DynamoDB, DocumentDB, RDS, etc.) au catalogue de service, en mettant au point les parties supervision, sauvegardes, monitoring, mise en production, etc. - Accompagner les factories : conseils sur les traitements applicatifs, le déploiement, l’exploitabilité et le traitement des alertes. Interactions : Equipes d’Exploitation, Factories, Architectes IT, Sécurité, CDP, Observabilité Livrables • Prise en charge des projets techniques tout en participant au maintien en condition opérationnelle des environnements • Mise au point d’outils d’industrialisation, d’automatisation et délégation pour rendre autonome les factories • Passage de livraisons applicatives et traitement des demandes courantes • Suivi d’incidents avec les supports Editeur (Ex : AWS, Mongo Inc.) • Suivi des sauvegardes et tests de restauration • Mise en place de la supervision et test d’alerting • Rédaction de procédure pour enrichir la base de connaissances de l’équipe • Assurer une veille technologique : apporter une connaissance des pratiques et technologies émergentes Le profil recherché ... ... connait le SQL / NoSQL ... connait l’environnement et les différentes technologies de DB sur le cloud AWS … peut nous apporter son expertise technique pour challenger des projets structurants ... est en mesure de nous accompagner dans le développement Infra As Code de nos solutions (Terraform, Ansible, Python) • SQL/noSQL • AWS • InfraAsCode (Python / Terraform / Git) • Architecture applicative • Connaissance en production • Bonne capacité à travailler en équipe • Force de proposition • Capacité de coordination • Autonomie Compétences clés : Obligatoire : Python, Terraform, AWS, Aurora PostgreSQL, Mongodb, Gitlab, Connaissance production.