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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 Ship Performance Ingénieur H/F à Marseille, France. Contexte : Au sein du département R&D Engineering Ships, vous participerez à la définition de la méthodologie d'évaluation des performances après retrofit. Les travaux porteront notamment sur : la distinction entre les gains liés au fouling/encrassement de la coque et les gains réellement liés au retrofit ; la validation des courbes de performance vitesse/tirant d'eau ; l'application des gains aux données réelles de consommation ; la consolidation des économies de carburant ; la conversion de ces économies en gains de CO₂ dans la chaîne de reporting du projet. Vous travaillerez avec une équipe R&D pluridisciplinaire composée d'architectes navals, de spécialistes de la performance navire, d'experts data et de spécialistes des systèmes embarqués. Les missions attendues par le Ship Performance Ingénieur H/F : contribuer à la définition, à la documentation et à la validation de la méthodologie de calcul des économies de CO₂ liées aux rétrofits ; analyser les performances des navires avant et après passage en cale sèche ou retrofit à partir des relations entre vitesse, tirant d'eau, puissance et consommation ; isoler et quantifier les gains liés au nettoyage de la coque et ceux réellement générés par le retrofit ; contrôler la qualité des données opérationnelles : vitesse, tirant d'eau, consommation, type de carburant et périodes de reporting ; identifier les incohérences et documenter les limites des données ; comparer différentes sources de données de consommation, notamment les consommations réelles issues des rapports d'arrivée et les consommations ajustées provenant des données de conformité ; documenter l'impact du choix des sources sur les résultats ; préparer les fichiers de calcul, notes d'analyse et synthèses techniques nécessaires à la validation de la méthodologie ; participer à la validation manuelle des gains pendant la phase pilote ; comparer les gains constatés aux gains théoriques et identifier les cas nécessitant une expertise complémentaire ; préparer les données destinées aux tableaux de bord de suivi des économies de CO₂ ; formaliser clairement les recommandations, hypothèses, limites et éléments de traçabilité afin de permettre l'industrialisation future de la méthodologie. Livrables attendusMéthode de calcul validée pour le périmètre pilote, incluant la distinction entre gains liés au fouling et gains liés au retrofit. Documentation des hypothèses, formules, sources de données et limites. Fichiers d'analyse et synthèses techniques pour chacun des navires pilotes. Contrôles de qualité et de cohérence des données provenant de VRS/V2PS, outils internes et des systèmes liés aux rétrofits. Analyse comparative des différentes sources de données de consommation. Résultats consolidés et exploitables pour le reporting des économies de carburant et de CO₂. Profil recherché :Diplômé d'un Master ou d'une école d'ingénieurs en : génie maritime ; architecture navale ; ou formation équivalente. Le candidat doit avoir un intérêt marqué pour : la performance des navires ; les opérations maritimes ; les projets de décarbonation. Une première expérience en analyse de la performance maritime, efficacité énergétique des navires, analyse de données embarquées ou projets de retrofit serait appréciée. Connaissances requisesFondamentaux de la performance et de la propulsion navales, notamment les relations vitesse/puissance/consommation. Analyse de données appliquée aux opérations et à la performance des navires. La connaissance de l'évaluation des performances après retrofit, passage en cale sèche ou installation de dispositifs d'économie d'énergie est un plus. Python. SQL et expérience d'un environnement AWS. Une connaissance de C++ ou Java est appréciée. Outils de visualisation de données : Tableau, Qlik Sense ou équivalent. Bonne compréhension des consommations de carburant, facteurs d'émission de CO₂ et indicateurs de décarbonation maritime appréciée. Excellente maîtrise d'Excel et capacité à documenter précisément les calculs.

Dans le cadre de la sécurisation de ses systèmes d'IA générative, un grand compte recherche un AI Red Teamer pour tester la robustesse de ses applications basées sur les LLM face aux attaques et détournements. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conduite de tests offensifs sur les applications IA : prompt injection, jailbreak, extraction de données sensibles, contournement des garde-fous ▪ L'évaluation de la robustesse des systèmes agentiques : détournement d'outils, escalade de privilèges via les agents ▪ L'analyse des risques de fuite de données à travers les modèles et les architectures RAG ▪ La documentation des vulnérabilités identifiées et la formulation de recommandations de remédiation ▪ La contribution à la définition des garde-fous : filtres, validation des entrées/sorties, supervision ▪ La mise en place de campagnes de tests récurrentes et l'outillage associé ▪ La veille sur les nouvelles techniques d'attaque des systèmes IA

MissionsAu sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d'une grande entreprise du secteur financier. Attention : nous ne recherchons pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions en tant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principalesAdministrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production

🎯 Le contexte Nous recrutons un Data Scientist, avec à minima 3 ans d'expérience, pour intervenir à Monaco sur des sujets de valorisation et d'analyse de données, avec pour objectif de faciliter la prise de décision à travers le développement de modèles prédictifs et d'algorithmes de Machine Learning. Le poste est basé à Monaco et nécessite une localisation à proximité, avec une présence régulière sur site. Le télétravail pourra être envisagé à terme, jusqu'à 2 jours par semaine. 🛠️ Les missions Assurer le nettoyage, la préparation, la structuration et la normalisation des données afin de garantir leur qualité et leur fiabilité Explorer les jeux de données à l'aide de méthodes statistiques et de visualisations afin d'identifier les tendances et anomalies Concevoir, développer et déployer des modèles statistiques et de Machine Learning répondant aux problématiques métiers Développer et optimiser des pipelines de données pour faciliter l'acquisition, le traitement et la mise à disposition des données Restituer les résultats des analyses et modélisations à travers des rapports et visualisations de données clairs et impactants afin d'accompagner la prise de décision ✅ Les informations clés 📍 Localisation : Monaco 🗓️ Démarrage : ASAP 🖥️ Possibilité de deux jours de télétravail par semaine Nationalité monégasque, européenne ou titre de séjour (idéalement délivré par le Département 06) obligatoire

Le Bénéficiaire souhaite une prestation d´accompagnement dans l´objectif d´assurance d'un service d´ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. Les missions sont: - Mise en place et définition des mécanismes de collecte, - Définition des patterns d'architectures de la collecte, - Définition et mettre à jour l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) - Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger, - Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible - Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée, - Maintien condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte, - Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en liens avec les responsables des systèmes monitorés, - Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs - Création et évolution de dashboard avec Kibana - Réponse aux audits réglementaires et internes - Support et conseil aux entités utilisatrices des services, - Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité).

- Concevoir et maintenir des dashboards Kibana complexes et performants. - Créer des visualisations, agrégations, filtres interactifs et fonctionnalités de drill-down. - Analyser et valoriser les données issues d'Elasticsearch, Filebeat, Logstash et THEIA. - Exploiter Kibana Machine Learning pour la détection d'anomalies et l'identification de tendances. - Traduire les besoins métiers/techniques en indicateurs et reportings pertinents. - Optimiser les requêtes et dashboards en collaboration avec les équipes Elasticsearch. - Automatiser les traitements avec Python. - Collaborer avec les équipes infrastructure et développement. Compétences impératives : - Kibana : Expert - Kibana ML : Expert - Elasticsearch : Confirmé - Python : Confirmé - Anglais professionnel

🎯 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 le cadre de l'accélération de ses processus d'ingénierie, notre client, un grand opérateur télécom français, cherche à optimiser son système d'orchestration de développement au sein de son IT Réseau. Vous interviendrez en tant qu'AI Agent Architect pour concevoir, intégrer et déployer des capacités d'intelligence artificielle agentique, avec pour ambition d'automatiser les tâches opérationnelles et d'amplifier la productivité des équipes de développement. En collaboration directe avec le concepteur du système d'orchestration existant, vous serez responsable de : L'optimisation du système d'orchestration actuel par l'intégration de briques IA. La conception et l'implémentation de workflows d'agents IA autonomes ou semi-autonomes (génération de configurations, diagnostic d'erreurs, automatisation de pipelines, etc.). L'accompagnement à l'adoption terrain, en veillant à ce que les équipes constatent une hausse mesurable de leur productivité au quotidien. Livrables attendus Architecture technique & spécifications des workflows d'agents IA et de leurs intégrations. Code source, configurations et prompts système des agents développés et intégrés dans la plateforme. Documentation et guides d'onboarding rapides à destination des équipes. Tableau de bord KPI : taux de succès des agents, temps économisé par tâche, impact productivité.

Dans le cadre de la modernisation de ses opérations de sécurité, un grand compte recherche un Ingénieur IA pour automatiser et augmenter les capacités de son SOC grâce à l'intelligence artificielle générative et agentique. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement d'agents IA d'assistance aux analystes : enrichissement automatique des alertes, corrélation d'événements, pré-qualification des incidents ▪ L'automatisation de la réponse à incident : orchestration des playbooks, actions de remédiation assistées, génération des rapports d'incident ▪ L'intégration de l'IA générative aux outils du SOC (SIEM, SOAR, plateformes de threat intelligence) ▪ L'exploitation des LLM pour l'analyse de threat intelligence : synthèse de bulletins de sécurité, extraction d'indicateurs de compromission ▪ La mise en place des garde-fous garantissant que les décisions critiques restent sous supervision humaine ▪ La mesure de l'impact : réduction du temps de qualification, du temps de réponse, du volume d'alertes traitées manuellement ▪ La collaboration étroite avec les analystes SOC pour concevoir des outils réellement adoptés

Résumé Observabilité, Supervision et Évolution des Plateformes Zabbix CONTEXTE : Au sein du Pôle Tech Foundation, la mission s'inscrit dans le Domaine d'Expertise « Automatisation et Observabilité », afin d'accompagner les projets de transformation autour des enjeux d'observabilité, de supervision et de métrologie. Dans un contexte de transformation technologique et organisationnelle, les activités portent sur l'évolution, l'industrialisation et l'amélioration continue des solutions de supervision et d'observabilité déployées à grande échelle. DETAILS : Missions : - Accompagner les projets de transformation autour de l'Observabilité (BUILD). - Contribuer à la rationalisation des solutions et technologies de supervision des environnements Open, Réseau et Natif. - Garantir l'opérabilité de la plateforme Zabbix et des pratiques de Monitoring as Code. - Contribuer à la mise en œuvre de nouveaux composants techniques industrialisés, sécurisés, packagés et automatisés (DevOps). - Veiller aux optimisations liées à l'automatisation des actes d'administration nécessaires aux choix et modèles d'implémentation des composants. - Assurer le support d'expertise en relation avec l'éditeur et les équipes de support (RUN). - Assurer une veille technologique et contribuer à l'anticipation des évolutions produit. - Veiller au contrôle qualité et à l'amélioration continue des plateformes Zabbix. Environnement technique - Supervision Open Zabbix - Métrologie & Dashboarding : Grafana, InfluxDB - Hypervision Netcool Operation Insight (NOI) - Contexte de fabrication et de production industrialisé et automatisé - Environnement à forte exigence de performance, robustesse et scalabilité - Environnement sécurisé - Périmètre d'exploitation d'environ 50 000 serveurs Compétences attendues - Maîtrise du socle technique Zabbix (architecture, intégration, corrélation, administration) - Maîtrise des sujets de métrologie, supervision et qualité de service - Connaissance de Zabbix et/ou Grafana - Pratiques DevOps et automatisation - Connaissance des solutions de supervision déployées dans des environnements grands comptes - Capacité de scripting : Perl, Shell, Python ou Java - Démarche structurée adaptée aux exigences normatives et opérationnelles - Sens du service, capacité de proposition et collaboration transverse - Anglais professionnel écrit et oral

Les principales missions sont : Automatisation de la construction d'infrastructures basées sur une architecture conteneurisée (Openshift, Helm, Argo CD, Terraform...) Développement de policies (flow technique de traitement de l'information) et modules en différents langages (Java, Groovy, etc.) Industrialisation par le biais d'une chaine d'Intégration Continue avec utilisation des outils DEVOPS (Jenkins, BitBucket, Maven, Sonar, XLDeploy, Python... ) Support aux équipes exploitant les plateformes ainsi qu'aux éditeurs exposant ou consommant des services sur les plateformes

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data Snowflake / Cortex confirmé pour participer au développement et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud et de ses usages autour de l'IA. MissionsConcevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT. Développer et optimiser les modèles de données sur Snowflake. Mettre en œuvre les transformations de données avec dbt. Participer à l'intégration et à l'exploitation des fonctionnalités Snowflake Cortex et des services d'IA associés. Développer des traitements Data en Python / PySpark / SQL. Participer à la mise en qualité, au contrôle et à la sécurisation des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes Snowflake. Participer à l'industrialisation et à l'orchestration des pipelines. Contribuer aux pratiques Git / CI-CD et à l'amélioration continue de la plateforme Data. Environnement techniqueSnowflake, Snowflake Cortex, dbt, SQL, Python, PySpark, Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Git, CI/CD, Power BI.

Contexte Acteur majeur de la gestion des droits d'auteur. Équipe composée d'un lead dev, deux développeurs et un data analyst. Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage, dans une démarche shift-left, pour aider à la rédaction des User Stories via les critères d'acceptance et la stratégie de recette Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements par des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Développement Python / Go / IA Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) Tests de non-régression sur les réponses IA : Golden datasets et évaluation automatique des réponses Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) A/B testing des prompts et des versions de modèles Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents Tests de sécurité : Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling Observabilité de la qualité via Langfuse : Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) Alerting sur dégradation de qualité Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) Gestion multi-langues (FR/EN) Stack techniqueLangages : Python 3.11+, Go IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL API : FastAPI, Pydantic Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 CI/CD : GitLab CI, Tekton Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

nous recherchons un profil hybride Product Owner Data / Data Analyst au sein d'une équipe analytique de 5 à 8 personnes. La mission porte sur l'optimisation du réapprovisionnement des entrepôts e-commerce, sur deux volets : la prévision de la demande et l'adéquation charge/capacité. Vous êtes à la jonction entre la direction e-commerce et les équipes techniques (Data Science, Data Engineering). Vos missions : - Cadrer le projet de réapprovisionnement sur les plans stratégique et fonctionnel - Animer la squad et piloter la delivery - Recueillir, arbitrer et prioriser les besoins des équipes métier e-commerce - Rédiger les User Stories et animer les rituels agiles - Accompagner la conduite du changement auprès des utilisateurs - Explorer, préparer et analyser les données pour alimenter le cadrage et la modélisation algorithmique - Définir et suivre les indicateurs de qualité des modèles et de valeur métier

Nous recherchons un Data Analyst Senior pour rejoindre une équipe Data au sein d'un environnement Produit / Risk Management, avec un fort enjeu autour de l'analyse de données, du monitoring et de l'amélioration de processus de recouvrement. Vos principales missions : • Monitorer quotidiennement les produits, services et jobs en production • Construire des reportings et dashboards pertinents • Analyser les comportements clients et identifier des pistes d'amélioration • Investiguer les anomalies, rechercher leurs causes et faire remonter les alertes • Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Métier, Tech et Data Science • Restituer des analyses complexes de manière simple, claire et compréhensible • Participer aux rituels Agile : Daily, Demos, Refinements… Environnement technique : • Power BI – expertise attendue • SQL – expertise attendue • Python – véritable plus pour réaliser des analyses poussées • Snowflake • Excel / PowerPoint • Environnement Agile