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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 Data Scientist H/F à Lille, France. Contexte : Afin de piloter au mieux son activité et d'accompagner les points de vente dans leur performance, un acteur majeur du secteur de la distribution renforce son équipe Data Métier, directement intégrée au sein du Département Performance (Contrôle de gestion). Les missions attendues par le Data Scientist H/F : Transformer les données en leviers d'actions concrets pour le réseau de magasins. L'intervenant travaillera au carrefour des enjeux financiers, commerciaux et supply chain, en concevant des modèles de Machine Learning et des algorithmes de recommandation directement actionnables par les équipes sur le terrain. En tant que Data Scientist, vous interviendrez sur des projets innovants, touchant à l'optimisation commerciale, au pricing et à la supply chain. Vos principaux défis seront les suivants : Maximisation du potentiel commercial : Détection des produits "pépites" (à fort potentiel) afin d'alerter les points de vente et de les aider à dynamiser leur offre en rayon. Prototypage de moteurs de préconisation de merchandising sur les produits complémentaires pour optimiser les podiums et les mises en avant (Têtes de Gondole - TG). Analyse et optimisation du merchandising : Cartographie et analyse des métrages linéaires des magasins. Croisement de ces données avec les ventes, la disponibilité et le stock pour comprendre et optimiser les performances des familles de produits. Optimisation de la rentabilité (Pricing & Supply) : Création d'algorithmes prédictifs pour alerter sur le potentiel d'un produit à devenir un "stock toxique" (dormant). Détection et alerte sur les remises locales à la main des points de vente qui s'avèrent destructrices de valeur. Benchmark et conformité : Établissement de modèles de clustering de magasins afin de créer des groupes de comparaison pertinents et d'aider les directeurs à se benchmarker.

Au sein d'une équipe flux et ordonnancement, nous recherchons un expertise avec forte expérience sur BMC Control-M avec des compétences DevOps. Travailler dans un environnement international, en étroite collaboration avec les équipes MOE, les chefs de projets informatiques ainsi qu'avec notre production basée à Singapour et vous aurez pour missions principales : Du BUILD et projets Maintien en condition opérationnelle du service API de Control-M (Python + Gitlab) Maintien des scripts d'administration de nos middlewares Installation, et configuration des middlewares du périmètre en DEV Participer à la définition des normes et standards Mise en place de la supervision et monitoring des systèmes de transfert Etre acteur sur les besoins d'orchestration Assurer les évolutions des outils et traiter les obsolescences

Contexte : nous recherchons un Cloud Engineer Python pour renforcer une équipe Cloud Platform déjà en place (plus de 12 personnes, avec Tech Lead). L'objectif : industrialiser des infrastructures automatisées en Infrastructure as Code, avec un vrai niveau d'exigence sur la sécurité et la scalabilité. Environnement technique mature, projets critiques et long terme. Vos missions : Concevoir et développer des APIs internes en Python (FastAPI / Flask), avec OpenAPI et versioning sémantique Sécuriser ces APIs : authentification OIDC, RBAC, rate-limiting, validation de schémas, gestion des secrets Automatiser les déploiements via des pipelines GitOps (GitLab CI/CD) : build, test, release, packaging Docker Fiabiliser les livraisons : tests unitaires, d'intégration et de charge, résilience, rollback contrôlé Intégrer les ressources Cloud via Terraform (KeyVault/Secrets, DNS, AppGW/Envoy/Nginx/HAProxy, Storage) Mettre en place l'observabilité : logs, métriques, traces, définition des SLI/SLO, alerting et runbooks Documenter et industrialiser : templates, guides d'intégration, conventions de code, revues de sécurité

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Network intégrée à une organisation Cloud Platform Engineering, nous recherchons un Tech Lead / Expert NetBox & IPAM pour intervenir sur des enjeux de gestion, d'automatisation et d'industrialisation des infrastructures réseau à grande échelle. Vous rejoindrez une équipe combinant expertise Network et pratiques DevOps, avec pour objectif de fournir des services réseau standardisés, scalables, sécurisés et hautement disponibles. En tant que référent technique NetBox / IPAM, vous interviendrez notamment sur : - La conception, l'évolution et la modélisation avancée des données réseau dans NetBox : IPAM, IPv4/IPv6, VRF, VLAN, inventaire et adressage RFC1918 ; - La fiabilisation de NetBox en tant que Source of Truth du SI réseau ; - Le développement de scripts et de plugins permettant d'automatiser les opérations réseau ; - La conception et l'implémentation d'API avec Python / FastAPI afin d'interconnecter NetBox avec les différents services réseau ; - L'intégration de NetBox aux outils Infrastructure as Code, notamment via Terraform ; - La génération et l'intégration de clients Python / Go au sein de providers Terraform internes ; - L'amélioration des pipelines CI/CD et des mécanismes de validation des données avec GitHub Actions ; - Le maintien en conditions opérationnelles des modules, scripts et automates développés par l'équipe ; - L'accompagnement technique de l'équipe sur les problématiques d'automatisation et d'industrialisation réseau. Vous évoluerez dans un environnement Cloud / DevOps comprenant notamment Terraform, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, GKE, Cloud Run, Flux, Vault, RBAC et OPA. Des astreintes week-end et hors heures ouvrées sont prévues après environ deux mois de mission.

Les missions/activités : BUILD/RUN : les activités de BUILD et de RUN - EN BUILD : - Suivi de projet et co-construction avec l'IT Métier - Point d'entrée OPS dans le cadre des projets confiés - Gestion, dans le cadre des évolutions et des projets, de l'ensemble des gestes techniques pour la mise en production des applications - Création ou mise à jour des environnements - Réalisation de l'ensemble des gestes techniques d'installation ou de mise à jour d'application - Mise en place de l'exploitation de l'application avant le passage en RUN - Accompagnement technique et conseil - Veille à l'application des bonnes pratiques, des standards du groupe EN RUN : - Gestion des incidents et des changements pour l'ensemble du périmètre de la squad - Proposition d'axes d'optimisation, d'industrialisation - Veille a l'amélioration continue du monitoring et exploitation des applications. Les mindset AGILE et DEVOPS sont fortement recommandés

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

ContexteLe domaine TAX est responsable du développement, de la maintenance et de l'évolution des applications prenant en charge le calcul, le traitement et le reporting fiscal pour les Securities Services. À mesure que les applications évoluent dans un environnement Agile, il devient de plus en plus difficile de maintenir une documentation précise et à jour. La connaissance métier est souvent répartie entre le code source, Jira, Confluence et l'expertise des équipes. L'ambition est de tirer parti de l'Intelligence Artificielle afin d'améliorer la gestion des connaissances, d'automatiser les activités répétitives et d'accroître la productivité des Business Analysts et des équipes de développement, à travers la conception, le développement et la maintenance de solutions reposant sur l'IA.

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer confirmé pour intervenir sur des sujets d'industrialisation, de qualité et de performance de la plateforme Data. Vous serez en charge de la conception, du développement et de l'optimisation des pipelines Data, tout en contribuant à l'industrialisation des déploiements et à l'amélioration continue de la plateforme. Vos principales missions seront : Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pipelines CI/CD. Mettre en place des mécanismes de monitoring et d'alerting. Garantir la qualité, la traçabilité et la disponibilité des données. Optimiser les traitements Data et les performances BigQuery. Participer à la maîtrise des coûts et à l'optimisation des ressources GCP. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Data. Être force de proposition sur les choix et bonnes pratiques techniques. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles.

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Dans le cadre du développement d'une plateforme Data & IA, nous recherchons un Data Architect / Data Engineer capable de concevoir des architectures Data scalables et d'industrialiser des pipelines destinés notamment à alimenter des solutions basées sur les LLM. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Intégrer des données issues de sources hétérogènes : API, SQL/NoSQL, fichiers, logs… Concevoir une architecture Data modulaire avec une trajectoire d'industrialisation. Développer des connecteurs, microservices et interfaces d'intégration. Alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. Mettre en œuvre les pratiques DataOps : orchestration, monitoring, gestion des erreurs et versioning. Contribuer aux choix d'architecture et à la modélisation des données.

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

- Auditer l'architecture et le framework .NET/C# existant. - Comparer les différentes technologies candidates. - Recommander le framework cible et la stratégie de migration. - Auditer la chaîne CI/CD Azure DevOps. - Évaluer l'utilisation de Kubernetes. - Identifier les risques et axes d'amélioration. - Produire un rapport d'audit + roadmap. - Réaliser la restitution auprès des équipes. Livrables attendus:À l'issue des 5 jours, le consultant devra fournir : Rapport d'audit technique Analyse de l'architecture existante Matrice comparative des frameworks candidats Recommandation argumentée du framework cible Préconisations concernant la stratégie de migration Audit et recommandations sur Azure DevOps / CI/CD Audit de l'utilisation de Kubernetes Identification des risques et points de vigilance Roadmap / plan d'action priorisé Restitution auprès des équipes techniques et du management

Vous intégrerez l'équipe chargée de concevoir et de déployer des produits Analytics destinés aux fonctions support, aux équipes logistiques, aux magasins et aux consommateurs. Vous interviendrez sur le développement de cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur la plateforme Data basée sur Microsoft Azure et Databricks. Votre rôle Conception et développement Data · Recueillir et analyser les besoins afin de définir les traitements de données à mettre en œuvre · Concevoir et développer des pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake · Développer des notebooks Databricks pour réaliser des traitements avancés de données · Mettre en œuvre et optimiser les traitements et les requêtes SQL dans un environnement Cloud Data Warehousing BI et qualité des développements · Concevoir et réaliser des tableaux de bord sous Power BI · Concevoir et exécuter les tests unitaires · Réaliser des revues de code afin de garantir la qualité et le respect des bonnes pratiques de développement · Assurer la QA et les tests des pipelines développés par un autre Data Engineer Industrialisation et documentation · Rédiger et maintenir la documentation technique : dossiers d'analyse technique, release delivery notes, etc. · Livrer les développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés

Architecte Data Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 3 jours par semaine) Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. La mission consiste à intervenir en tant qu'Architecte Data / Data Engineer Senior au sein d'équipes métier et data afin d'accompagner la valorisation des données, la migration de plateformes analytiques et le développement de solutions décisionnelles. Le consultant participe à un programme de migration de projets Dataiku vers Databricks. Il accompagne les équipes métier lors des phases de recette, valide les résultats obtenus avant et après migration, identifie les écarts éventuels et contribue à leur correction afin de garantir la continuité des activités et la fiabilité des traitements de données. Il intervient également en tant que référent data auprès des équipes métiers afin d'améliorer les pratiques de développement, de structurer les processus de réalisation des projets data et de définir les standards techniques. À ce titre, il contribue à l'évolution des méthodes de développement, des processus de mise en production, de la gestion des versions, des tests, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance. Le consultant accompagne les Data Engineers et Data Analysts dans leur montée en compétence au travers d'activités de coaching technique et méthodologique, participe à l'identification des écarts aux standards et propose des plans d'amélioration afin de renforcer la qualité et la maintenabilité des développements. Il réalise également des tableaux de bord décisionnels et des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des directions métier. Il conçoit et optimise les modèles de données, construit les restitutions analytiques, développe des indicateurs, automatise les chaînes de traitement des données et assure la supervision des flux de données. Enfin, il contribue aux activités de gouvernance de la donnée à travers le catalogage des données, la documentation des dictionnaires et des lineage, le suivi de la qualité des données, la gestion des accès aux produits data et la mise en place de dispositifs permettant d'améliorer la fiabilité, la traçabilité et l'exploitation des données dans l'entreprise.