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Profil: Ingénieurie Data expérimenté pour concepion, construction et maintenance d' une infrastructure de données robuste et performance dans un environnement entièrement on-premise. Étroite collaboration avec les équipes Data pour garantir des pipelines fiables et de haute qualité sur notre infrastructure autogérée. - Expertise Python en contexte professionnel et en production - Maîtrise des paradigmes avancés : décorateurs, générateurs, context managers, métaclasses, typage statique avec mypy - Conception de packages Python structurés et réutilisables, gestion de dépendances - Écriture de tests robustes : pytest, mocking, fixtures, tests paramétrés, couverture de code - Développement de clients Kafka en Python (confluent-kafka, kafka-python) : producteurs, consommateurs, gestion des offsets et des erreurs - Expérience avec les clients Elasticsearch en Python (elasticsearch-py) pour l'indexation et la recherche - Développement d'opérateurs et de hooks Airflow custom en Python - Manipulation de données avec pandas et PyArrow pour les formats colonnaires (Parquet, ORC) - Maîtrise des outils de qualité de code : black, ruff, pylint, pre-commit - Bonne connaissance de la programmation asynchrone (asyncio, aiohttp) pour les pipelines I/O-bound - Maitrise kubernetes et CI/CD (gitops, etc )

Pour l'un de nos clients du secteur de l'Asset Management, nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Scientist ESG disposant d'une solide expérience dans le traitement et l'analyse des données ESG. Le consultant interviendra sur la collecte, l'intégration, le contrôle qualité et l'exploitation des données extra-financières afin de produire des indicateurs et analyses destinés aux équipes métiers. Il/elle participera au développement et à l'optimisation des traitements de données, à l'automatisation des processus, à la mise en place de contrôles de cohérence et à la documentation des modèles et procédures. Une excellente maîtrise de Snowflake, Matlab et Python est indispensable pour mener à bien cette mission. Une bonne connaissance des enjeux ESG, des données financières et des environnements Asset Management constitue un prérequis pour évoluer efficacement dans ce contexte.

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

Dans le cadre de l'accélération de l'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un AI Engineer confirmé pour transformer des opportunités Gen-AI en solutions concrètes, robustes et mesurables, intégrées aux processus métiers dans un environnement exigeant (sécurité, conformité, données sensibles). Le consultant interviendra de bout en bout, du cadrage métier jusqu'à l'industrialisation des solutions en production. Il sera notamment amené à : ▪ Concevoir des architectures IA end-to-end et sélectionner les modèles adaptés aux cas d'usage ▪ Arbitrer entre performance, coût et robustesse ▪ Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM et les agents IA (RAG, orchestration multi-agents) ▪ Industrialiser à l'échelle : mise en production de solutions robustes (CI/CD, monitoring, auditabilité) ▪ Structurer les outils de pilotage et optimiser les coûts ▪ Intégrer les solutions IA aux processus et outils métiers existants

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Développeur en solutions d'Intelligence Artificielle (H/F) à Lyon, France. Contexte : Mission de 6 mois (renouvelable) | Temps plein ou 4/5ème Localisation : Région lyonnaise (Rythme hybride : 3 jours sur site / semaine) Les missions attendues par le Développeur en solutions d'Intelligence Artificielle (H/F) : Le Contexte Notre client, un acteur industriel de dimension internationale, accélère le déploiement de solutions d'IA (GenAI, prédictive) à fort impact métier. Au sein de la Direction Data & IA, vous interviendrez sur des cas d'usage concrets dans un environnement cloud moderne (AWS) pour concevoir, industrialiser et opérer des solutions innovantes, sécurisées et scalables. Vos Missions Conception & Développement : Créer des solutions IA (du POC à l'industrialisation) en exploitant les LLMs (Azure OpenAI, AWS Bedrock) et les frameworks Python (LangChain, LangGraph, etc.). Concevoir des architectures RAG et optimiser les prompts et pipelines. Industrialisation & Cloud (AWS) : Conteneuriser (Docker) et déployer des API/workflows IA sur AWS (ECS, Lambda, S3). Intégrer vos solutions via des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, Terraform) en garantissant la sécurité et la conformité. Run & MLOps : Assurer le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO), monitorer les performances, et optimiser l'architecture ainsi que les coûts Cloud. Collaboration & Interface : Développer des interfaces de démo (Streamlit), participer aux revues de code, connecter les solutions à l'écosystème data (SQL, MCP), et accompagner la montée en compétences technique des équipes.

Dans le cadre du développement d'une nouvelle génération de leur plateforme logicielle, l'équipe recherche un(e) Validateur(rice) Python freelance pour garantir la qualité et la fiabilité du code produit par l'équipe de développement. Vos missions : - Concevoir et exécuter des plans de test rigoureux - Tester le code développé par plusieurs membres de l'équipe technique - Contribuer à la fiabilisation d'un prototype en cours de modernisation - Travailler en lien étroit avec l'équipe de développement, en environnement international (échanges en anglais) Stack : Python (plans de test), Git, Jira, Confluence, Jenkins. 📍 Paris, hybride (2 jours/semaine sur site) 📅 Démarrage septembre 2026 — mission de 3 mois

Hybrid: 2 days in the office – Wednesdays + 1 flexible day Salary + allowances, bonus & pension Start: Immediate / Mid-to-Late September 2026 Employment: Permanent Level: Entry Level / Early Career Interview: Fast-tracked 2-stage process The Opportunity An established global IT and Digital Solutions organisation is looking for an early-career Full Stack Engineer to join its Automation & Analytics team in London. This is an excellent opportunity for an engineer with strong Python and SQL skills who wants to build broader expertise across software engineering, cloud, data engineering and AI-enabled applications. Rather than focusing on one part of the technology stack, you'll work across backend services, APIs, databases, data pipelines and cloud environments, supporting real production applications and contributing to client projects. Why this role? You'll gain hands-on exposure to: AWS cloud & migration Python development SQL, databases & data platforms Data pipelines & ETL/ELT APIs & backend engineering CI/CD & production systems Analytics & modern data platforms AI/ML and emerging AI technologies It's a strong opportunity for someone early in their career who wants to develop into a well-rounded Full Stack / Data Engineer rather than being limited to a single technology. What You'll Be Doing Cloud & Platform Engineering Support the migration of existing data services and applications from private infrastructure to AWS. Deploy, operate and optimise services across AWS and Azure environments. Monitor and troubleshoot production applications and data platforms. Full Stack & Backend Development Develop and maintain backend services using Python. Design and integrate APIs and server-side applications. Work with relational and non-relational databases. Contribute to front-end development where required. Data Engineering Build, maintain and optimise data pipelines. Develop ETL/ELT workflows and data integrations. Work with data warehouses, data lakes and analytics-ready platforms. Ensure data quality, reliability and performance. Production & Delivery Take ownership of existing production data applications, supporting and continuously improving them. Investigate technical issues and perform root-cause analysis. Use Git and CI/CD practices to deliver reliable software. Document technical solutions, architectures and data flows. Collaboration Work alongside consultants, project managers, data scientists, AI engineers and analysts. Translate business and client requirements into practical technical solutions. Contribute to technical specifications, estimates, proof-of-concepts and project delivery. What We're Looking For Essential 1–3 years' commercial experience in software engineering, full-stack development or data engineering. Strong Python skills. Strong SQL skills. Experience with AWS and Azure cloud services, including deployment and operational support. Hands-on experience with data pipelines, ETL/ELT processes, and data orchestration tools. Experience working with production systems. Experience developing backend services and/or REST APIs. Experience with databases and data-intensive applications. Familiarity with Git and CI/CD. Commercial exposure to AWS and/or Azure, with AWS experience particularly valuable. Strong analytical and problem-solving ability. Excellent written and spoken English. Desirable – Great Advantage But Not Essential Experience with any of the following would strengthen your application: Experience with front-end web technologies and frameworks such as React and Next.js. Experience with nextgen datawarehouse/data analytics platforms such as Snowflake or Databricks Your First 6 Months You can expect to quickly become involved in meaningful production work, including: 1. AWS Cloud Migration Support key elements of the migration of existing data applications and services to AWS. 2. Production Application Ownership Learn, maintain, troubleshoot and optimise several core data applications. 3. Data & Database Engineering Develop databases, data pipelines and data platforms supporting analytics and reporting. 4. Full-Stack Development Contribute to backend APIs and services, with opportunities to work with front-end technologies. Interview Process We're moving quickly and aiming for a September 2026 start. Stage 1: 30-minute technical & background discussion Stage 2: Practical technical exercise + architecture discussion Successful candidates will be progressed quickly, with offers made as soon as possible. Interested? If you have strong Python + SQL skills and experience with cloud, data pipelines or production applications, we'd love to hear from you. Apply directly with your latest CV and send me your CV with your approximate gross salary range expectation, your availability to interview immediately and ideal September start date Marina Economidou Executive Solutions Consultant

Mission : Le Développeur Web & API participera à l'analyse, à la conception, au développement et à l'évolution des applications, API et services web dans un environnement institutionnel. Les principales responsabilités seront : Analyser les besoins techniques et fonctionnels. Concevoir et développer des API REST et des Web Services. Développer des composants applicatifs en PHP, Python et JavaScript. Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture logicielle. Développer des services d'échange de données entre différentes applications. Assurer l'intégration de données provenant de différentes sources. Faire évoluer les solutions applicatives existantes. Participer à l'intégration de nouvelles fonctionnalités liées à l'analyse de données, à l'intelligence artificielle (IA) et à l'analyse avancée des données. Garantir la performance, la sécurité, la maintenabilité et l'interopérabilité des développements. Participer aux revues de code et à l'amélioration continue de la qualité logicielle. Collaborer étroitement avec les développeurs, architectes, analystes et équipes DevOps. Participer aux processus Agile/Scrum ainsi qu'aux pratiques DevOps et CI/CD. Contribuer à la documentation technique des solutions développées.

Nous recherchons pour un de nos clients basés en IDF, un Expert DATA Décisionnel pour une mission freelance (longue visibilité). Objectifs et livrables Missions et responsabilités : Pilotage, recueil des usages et réalisation de l'analyse fonctionnelle et technique Conception et/ou évolution des modèles de données décisionnels (modélisation, règles de gestion, cohérence, traçabilité). Contribution à la définition d'une architecture cible permettant une mise à disposition fiable et pérenne des données et indicateurs. Développement du socle des données (ETL, traitements Altair ou Python) et déploiement auprès des métiers utilisateurs Animation et coordination des ateliers et travaux entre les parties prenantes Organisation et validation des phases de tests et de recette. Suivi des actions, des risques et des décisions pour garantir le bon déroulement des projets Livrables attendus : Document de modélisation des données et règles de gestion associées Dictionnaire de données Schéma d'architecture applicatif et technique (Altair) Compte rendu des différents ateliers et instances Documentation de recette et supports d'accompagnement.

Contexte :Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data confirmé spécialisé Snowflake / dbt pour participer à la conception et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud. Missions :Concevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT. Développer et maintenir les modèles de données sur Snowflake avec dbt. Développer des traitements Data en Python / PySpark / Spark. Participer à l'ingestion et à la transformation de données issues de différentes sources. Optimiser les traitements SQL et les performances des pipelines. Mettre en place les tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'orchestration des pipelines avec Airflow / Azure Data Factory. Contribuer à l'industrialisation des développements via Git et CI/CD. Participer aux évolutions de l'architecture Data et aux bonnes pratiques de développement. Environnement technique :Snowflake, dbt, SQL, Python, PySpark, Apache Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Kafka, Delta Lake, Git, CI/CD, Power BI. Profil recherchéExpérience confirmée en Data Engineering. Très bonne maîtrise de Snowflake, dbt et SQL. Bonne maîtrise de Python et PySpark/Spark. Expérience sur un environnement Cloud Azure. Connaissance des outils d'orchestration et des pratiques CI/CD. Autonomie, rigueur et capacité à travailler dans un environnement Agile

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales 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, domain managers, 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 aux Pays-Bas 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 Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

Mission de développement d'une application web Full Stack avec une forte composante cartographique et géospatiale. Le consultant participera au développement des interfaces en React/TypeScript ainsi qu'aux développements Python et à l'intégration d'API REST. Une expérience avec les outils de cartographie (Leaflet, OpenLayers, GeoJSON, QGIS) est attendue. La mission comprend également les tests, la qualité de code, la documentation et l'industrialisation des développements. Des compétences en Docker/Kubernetes, GitLab CI/CD et modules IA seront appréciées.