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Notre client, acteur du secteur pharmaceutique, est à la recherche de son futur Développeur Python (H/F) pour intervenir dans le cadre du renforcement de ses équipes techniques sur des projets cloud stratégiques. Vos missions : Intégré à une équipe technique, vous devrez : Développer et maintenir des applications en Python Concevoir et déployer des solutions cloud Mettre en place et exécuter des tests unitaires Conteneuriser les applications via Docker Participer aux choix d'architecture technique Contribuer à l'optimisation des performances et de la qualité du code Intervenir sur des sujets innovants liés à l'IA générative (selon contexte) Les compétences techniques Maîtrise de Python Expérience Cloud Bonne maîtrise de Docker

Contexte Dans le cadre d'un remplacement pour congé maternité, un groupe international recherche un Product Owner Data pour rejoindre une équipe Data composée de 4 personnes. L'équipe est organisée par grands domaines fonctionnels, notamment Mobilité, Finance et Opérations. La mission porte sur le domaine Opérations, avec un périmètre particulièrement orienté Call Centers, expérience client et satisfaction client. L'environnement Data a déjà franchi une première phase de build consacrée à la collecte et à la structuration des données ainsi qu'au développement des premiers cas d'usage. L'enjeu est désormais de passer à une phase de valorisation et d'exploitation afin de maximiser l'usage des données disponibles et d'accompagner les différentes entités du groupe dans leur adoption. Mission Le Product Owner Data intervient comme point central entre les équipes métiers, les entités internationales, les équipes centrales et les équipes techniques / Data Engineering. Il ou elle porte l'ownership fonctionnel du domaine Data Opérations, priorise les cas d'usage à valeur métier et accompagne la livraison ainsi que l'adoption des solutions Data. Principales responsabilités Porter l'ownership fonctionnel du domaine Data Opérations et maîtriser les données et modèles associés Travailler sur les données liées aux Call Centers, aux verbatims clients, au NPS, à l'expérience client et à la satisfaction client Recueillir et comprendre les besoins des équipes métiers et des différentes entités internationales Identifier, challenger et prioriser les cas d'usage Data selon leur valeur métier Assurer l'interface entre les équipes Business et Data Engineering et guider les équipes techniques dans la réalisation Piloter les sujets jusqu'à leur livraison et accompagner l'adoption des solutions Maximiser la valeur créée à partir des assets Data déjà disponibles Utiliser les données de manière autonome et contribuer à l'évolution des modèles de données Participer à la création d'un contexte Data commun facilitant l'exploitation des données par les utilisateurs Collaborer étroitement avec les équipes internationales, centrales, métiers et techniques Environnement technique Data : SQL, Data Modeling, Data Engineering BI : Power BI Analytics / IA : Analytics, IA, Nao Domaine métier : Call Centers, NPS, verbatims clients, expérience client, satisfaction client Profil recherché Expérience Environ 10 ans d'expérience idéalement Expérience significative en tant que Product Owner Data, Data Product Owner, Data Analyst senior ou dans un rôle équivalent à l'interface entre métier et Data Bonne compréhension des environnements Data indispensable Compétences techniques SQL : capacité à interroger, explorer et comprendre les données de manière autonome Data Modeling : compréhension des modèles de données et capacité à contribuer à leur évolution BI / Power BI : compétence appréciée mais non indispensable Intérêt pour les nouveaux usages analytiques assistés par l'IA Compétences personnelles Proactivité Autonomie Leadership Capacité à driver les sujets Sens de la structuration Excellente capacité de communication Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers, Data et techniques dans un environnement très transverse Langues Anglais courant obligatoire Compétences / Qualités indispensables : Product Ownership Data, SQL, Data Modeling, Interface métier / Data Engineering, Anglais courant, Leadership et communication

OBJECTIF Dans le cadre du programme ITAM et la mise en place du Group Global Inventory ainsi que l'alimentation industrielle de la CMDB Group, le bénéficiaire renforce ses activités autour du produit BMC Helix Discovery. MISSION Responsable Discovery Data product : - développement des query API Discovery en regard des besoins production - construction des data sets dans l'outil de query engine - exposition du data product à la consommation opérationnelle - interfaçage au MCP pour alimenter l'IA Production - MCO et optimisation des query et data sets DevOps Discovery - Configuration et paramétrage de BMC Discovery : Configurer et paramétrer BMC Discovery pour collecter les données d'actifs informatiques, telles que les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. - Intégration des données de BMC Discovery : Intégrer les données de BMC Discovery dans le système de nettoyage des données pour enrichir les données existantes. - Définition des règles de correspondance : Définir des règles de correspondance pour associer les données de BMC Discovery avec les données existantes dans le système. - Mise en place de la synchronisation des données : Mettre en place la synchronisation des données entre BMC Discovery et le système de nettoyage des données. - Gestion des erreurs et des exceptions : Gérer les erreurs et les exceptions qui peuvent survenir lors de la collecte, de l'intégration et de la synchronisation des données. Opérationnellement, les outils de travail: - BMC Helix Discovery( Mandatory) - Starburst (Data product, MCP, AI) - Spark / Pyspark - ServiceNow ITSM (change, incident, problem, request) - Jira / confluence Nice to have: - Tableau server / Tableau Desktop / PowerBI / Dataikku - Talend Real Time Big Data / ESB, ETL, EAI - Talend Data Catalogue - PostGreSQL / Apache Kafka / S3 storage Environnement : L'expert utilisera BMC Discovery, et d'autres outils pour collecter et intégrer les données, pour ensuite les exposer en data products pour alimenter des IA.

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

🔎 Contexte de la mission Le client souhaite renforcer une équipe dédiée à l'innovation IA dans le secteur de la défense afin d'accélérer l'adoption de l'Agentic Automation auprès des équipes Delivery Use Case et Asset. Le contexte est particulièrement exigeant avec des contraintes fortes de : 🔐 Sécurité Confidentialité Auditabilité Déploiement on-premise Industrialisation Contrôle des actions réalisées par les agents IA L'objectif n'est donc pas simplement de développer des POC avec des LLM, mais de concevoir et industrialiser des systèmes d'agents IA réutilisables et sécurisés. 🧠 Missions principales1. Agentic AI / Orchestration Le consultant devra : Concevoir et industrialiser des capacités d'Agentic Automation réutilisables. Développer des patterns, composants, templates et modules d'orchestration. Mettre en place du controlled tool calling. Contrôler les actions exécutées par les agents. Gérer l'état des agents. Implémenter les mécanismes de : retries ; timeouts ; backoff ; gestion des erreurs. 2. 🔐 Sécurité & Guardrails Point très important du besoin. Le candidat devra savoir mettre en place : Guardrails de sécurité. Mécanismes de conformité. Auditabilité des agents LLM. Contrôle des actions. Déploiement dans des environnements sensibles. Stratégies permettant de maîtriser les comportements des agents. 👉 Il faut donc éviter les profils uniquement orientés Prompt Engineering / ChatGPT / RAG sans expérience d'industrialisation d'agents. 3. 🧪 Évaluation & qualité des agents Le consultant devra définir un véritable framework d'évaluation : scénarios de test ; quality gates ; scoring ; métriques ; logs ; observabilité ; suivi de la qualité des agents. L'objectif est de pouvoir mesurer et contrôler le comportement des agents avant leur mise en production. 4. ⚙️ Industrialisation / DevOps Le profil devra également intervenir sur : CI/CD Docker / conteneurisation Gestion des dépendances Déploiements contrôlés Intégration dans des environnements on-premise Tests automatisés Observabilité Mise en production 5. 👥 Coaching & accompagnement Le rôle n'est pas uniquement technique. Le consultant devra également : Animer des ateliers. Faire du coaching. Réaliser du pairing avec les équipes. Effectuer des revues d'architecture. Accompagner les équipes sur CI/CD, tests, observabilité et production. Assurer le transfert de compétences. Faire monter les équipes en autonomie. 🔴 Compétence indispensableAgentic AI / AI Agents C'est le critère n°1 du sourcing. Le candidat doit avoir une expérience concrète de conception et/ou industrialisation de systèmes basés sur des agents IA, et pas uniquement : ❌ utilisation de ChatGPT ❌ Prompt Engineering uniquement ❌ RAG uniquement ❌ développement classique avec une API LLM On recherche plutôt quelqu'un ayant travaillé sur : ✅ orchestration d'agents ✅ tool calling ✅ gestion d'état ✅ contrôle des actions ✅ agents autonomes / semi-autonomes ✅ guardrails ✅ évaluation d'agents ✅ observabilité ✅ mise en production

Description CONTEXTE : Vous intégrez l'équipe AppOps « Demat Poste de travail et Socle API» rattachée au service « Ops Socles & Digital ». En proximité des squads qui utilisent des pratiques d'agilité à l'échelle, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie (design, build, run) des produits qu'elles ont en responsabilité. MISSIONS : A ce titre, vos principales missions seront les suivantes : Contrôle de bon fonctionnement des solutions / produits (proactivité) ; Prise en charge, dispatch et traitement des incidents, gestion des problèmes ; Maintien en condition opérationnelle des solutions/produits (gestion de l'obsolescence, sécurité…) ; Mise en place de monitoring, d'indicateurs pour mesurer la performance, la qualité de service, intelligence artificielle ; Piloter le plan d'amélioration continue ; Coordination des travaux, des dossiers de la backlog (cadrage, objectif/enjeux, livrables, planning, risque…) ; Préparer et recetter les mises en production, rédiger les procédures et la documentation (DEX, FDR…), mise à jour des référentiels ; Animer la relation avec notre partenaire (priorité, rituels..) ; Maitrise des impacts des changements sur le poste de travail en s'appropriant les usages. Niveau d'étude minimum : Bac + 2 / L2 Compétences métiers : Connaissance du secteur bancaire Rédaction de procédure ; Gestion de production informatique ; Supervision Applicative ; Pilotage des procédures batch ; Incident Management ; Eco-Conception de services numérique ; Niveaux de service (SLA, SLI, SLO) ; Expertise technique sur les solutions Microsoft (Azure, M365, Teams, Sharepoint, AD, Power Plateform, Viva …) et SCCM. Softskills : Réseauter pour réussir ensemble ; Conseil et sens du service ; Orientation résultat ; Gestion des priorités.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Contexte de la mission Nous recherchons une expertise en DevOps et Site Reliability Engineering (SRE) afin de contribuer à la construction et à l'exploitation d'une plateforme sécurisée, réglementée et hautement disponible dédiée aux instruments financiers tokenisés. L'entreprise développe une nouvelle capacité autour des Digital Assets, destinée à supporter la tokenisation, les technologies de registres distribués (DLT) et la prochaine génération d'infrastructures des marchés financiers. Nous recherchons une expertise en Infrastructure as Code (IaC), Kubernetes, plateformes conteneurisées et pipelines CI/CD, afin de construire des fondations scalables et de permettre des déploiements contrôlés sans interruption de service (zero downtime). Une observabilité complète est nécessaire afin d'assurer l'exploitation d'un service disponible 24h/24 et 7j/7 : métriques, logs, traces, alerting, Service Level Objectives (SLO) et error budgets. Nous recherchons également une expertise opérationnelle sur la gestion des astreintes, la réponse aux incidents, la création de runbooks opérationnels, les postmortems et le maintien de la stabilité de la plateforme lors d'évolutions rapides des produits et technologies. La mission devra intégrer des pratiques d'infrastructure sécurisées et auditables, adaptées à des workloads réglementés, avec une collaboration étroite avec les équipes sécurité et des contrôles rigoureux concernant l'utilisation de l'IA dans les activités d'engineering. Nous recherchons également une expertise dans l'utilisation de l'AIOps pour la détection d'anomalies, le triage des alertes, la synthèse des incidents ainsi que le monitoring, l'exploitation et le rollback des services IA/ML intégrés aux produits. Objectifs et livrables L'objectif est de mettre en place une fondation opérationnelle résiliente pour une plateforme réglementée d'actifs numériques et de garantir une exploitation fiable à grande échelle. Concevoir et mettre en œuvre l'Infrastructure as Code, notamment avec Terraform, pour le provisioning et la gestion de configurations versionnées et maintenables Construire et optimiser des pipelines CI/CD sécurisés, couvrant intégration continue, déploiement continu, validations automatisées, approbations, auditabilité et mises en production sans interruption Architecturer et exploiter des workloads conteneurisés avec Kubernetes et les technologies d'orchestration associées Mettre en place une solution d'observabilité de bout en bout couvrant métriques, centralisation des logs, distributed tracing, dashboards, alerting et indicateurs de santé opérationnelle Définir et opérationnaliser les SLO, SLI et error budgets en cohérence avec les exigences de fiabilité de la plateforme Mettre en place un modèle d'astreinte 24/7 efficace, incluant procédures d'escalade, workflows de gestion des incidents, responsabilités et continuité de service Produire et maintenir des runbooks clairs et opérationnels pour les opérations récurrentes, incidents, déploiements, reprises et scénarios de panne Renforcer la sécurité de l'infrastructure : hardening, principe du moindre privilège, gestion des secrets, correction des vulnérabilités, contrôles de conformité et gestion auditable des changements Utiliser des outils d'IA pour assister l'engineering, notamment sur l'IaC et la création des pipelines, avec une revue humaine documentée et des contrôles d'approbation avant déploiement Mettre en œuvre des capacités AIOps pour la détection d'anomalies, le triage des alertes, la synthèse des incidents et la rédaction des postmortems Déployer, superviser, exploiter et effectuer des rollbacks sécurisés des services IA/ML, notamment sur les aspects performance, disponibilité et monitoring opérationnel des modèles Produire la documentation technique : décisions d'architecture, procédures opérationnelles, métriques de fiabilité et recommandations d'amélioration continue Garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme malgré des évolutions rapides du produit, tout en maintenant les standards imposés par un environnement réglementé et les objectifs de zero downtime

Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le coeur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d'importantes adhérences avec les travaux d'industrialisation de la plateforme Data & IA. Le Domaine Data Hub, au sein de la Direction Data dont l'objectif est d'assurer la disponibilité, l'accessibilité et la centralisation des données structurées, semi-structurées et non structurées de la société ainsi que les données provenant de l'extérieur. Ce domaine à vocation à démocratiser l'accès pour et par les métiers à l'exhaustivité des données, à travers les produits Comptoirs Data & Référentiels des données. Le périmètre d'intervention sera les Référentiels de données. Les Référentiels sont le point de vérité unique de la donnée d'entreprise, ils sont centraux à toute l'entreprise et font face à de forts enjeux : • continuité de la mise en place du référentiel OPS • continuité de la mise en place du référentiel documentation comptables • continuité de la mise en place du référentiel nomenclatures • décommissionnement des systèmes legacy • mise en place de parcours utilisateurs et des fronts Objectifs et livrables : • Analyse des données en masse (python, excel, SQL autre) • Recueil des besoins métiers et communication à l'équipe techniques • Cadrage de nouveaux sujets sur le plan fonctionnel et technique • Réalisation de la documentation projet détaillée (confluence, jira...) • Mise place de contrôles qualité tout au long du cycle de vie de la donnée sur Informatica Data Quality et disponible sur dashboard Qlik • Identification et analyse des données en non qualité et remédiation de celles-ci • Rôle de PPO pour aider le PO dans la gestion du backlog (création d'US, planning...) • Mise à jour du dictionnaire de données Datalink (datagalaxy) • Modélisation dans le référentiel (Power Designer) • Gestion de la recette des nouvelles fonctionnalités (automatisation, TNR...) • Mise en place de la stratégie de gestion du support aux utilisateurs • Accompagnement des métiers au changement • Participer à l'élaboration de la stratégie de recette • Définir, rédiger les cas de tests et élaborer les jeux d'essais • Exécuter la recette • Suivre les anomalies et leurs corrections • Être garant de la qualité des livrables depuis la base de DEV, jusqu'à la PROD

ContexteLes équipes CIB ITO développent, maintiennent, sécurisent et améliorent les systèmes d'information et applications de CIB. En tant que première banque d'investissement en Europe dans la région EMEA, nous accompagnons nos clients corporates dans leur développement en leur offrant des conseils stratégiques et un accès de premier choix au financement et aux services bancaires transactionnels. Nous considérons notre rôle comme un pont entre nos clients corporates et les investisseurs institutionnels, en nous appuyant sur des équipes situées à travers le monde pour répondre à leurs besoins. Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. MissionsDéfinition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des GPUs dans un environnement de dev. Amélioration continue : amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.

En tant que Product manager (Chef de Projet SIRH) spécialisé dans le domaine de la Révision salariale et des Talents, vous serez responsable d'un point de vue SIRH du processus de révision salariale (campagne d'augmentation), la performance (Entretiens annuels, professionnels et de mi-carrière), des talents review et career developpement (Nine box, plans de carrière..) sur l'ensemble du cycle de vie. Principales missions (en cours de mission les activités peuvent être potentiellement modifiées, complétées, supprimées, en fonction des besoins): Réunions Hebdomadaires - Point avec Process Owner - Participer aux réunions SIRH, point hebdo et celles proposées en mode agile (Artsync, dailys) - Organiser, préparer et animer les comités d'arbitrage avec le Business Owner métier: faire statuer le métier sur une recommandation de processus/ pratiques opérationnelles, organisation de travail, de règle de gestion et/ ou un choix de la solution Interlocuteurs - Métier (sponsor- Process owner) - DSI - Directeur SIRH Optimisation de la configuration des modules existants - Recueillir le besoin métier et le prioriser - Revoir et formaliser les processus et pratiques opérationnelles en relation avec le métier qui exprime sa vision et les orientations - Apporter la vision Oracle HCM pour veiller à la convergence process-outil (fit-gap) - Être force de proposition sur les potentialités de la solution - Organise des démos solution (POC) pour prévalider les choix - Support de la campagne d'évaluation en cours - Réalisation de REX post-campagne Configuration- Tests - Peut être amené à travailler sur la configuration sur Oracle en lien avec la DSI - Veille à la conformité de la solution Pilotage - Gestion du changement - Coordonner les acteurs impliqués (communication interne, métiers, autres PM). - Mettre à jour/ créer les processus et pratiques opérationnelles. - Mettre à jour et/ou créer les supports de formation et les modes opératoires. - Animer des webinaires pour les utilisateurs. - Participer à l'organisation et à l'animation des démonstrations de l'équipe. Collaboration et Méthodologie - Travailler en mode agile avec la DSI, en appliquant la méthode SAFe. - Être ouvert et proactif via de toutes les possibilités qu'offre l'IA (comme l'IA générative au sein des SIRH) - Collaborer étroitement avec le Business Owner (BO) côté métier et le Product Owner (PO) côté IT. - Gérer la roadmap de votre domaine en cohérence avec la roadmap globale du SIRH en lien avec la Direction SIRH

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Chef de projet SIRH Anglais 500 e par jour Optimisation de la configuration des modules existants • Recueillir le besoin métier et le prioriser • Revoir et formaliser les processus et pratiques opérationnelles en relation avec le métier qui exprime sa vision et les orientations • Être force de proposition sur les potentialités de la solution • Support de la campagne d'évaluation en cours • Veille à la conformité de la solution Pilotage - Gestion du changement • Coordonner les acteurs impliqués (communication interne, métiers, autres PM). • Mettre à jour/ créer les processus et pratiques opérationnelles. • Mettre à jour et/ou créer les supports de formation et les modes opératoires. • Animer des webinaires pour les utilisateurs. • Participer à l'organisation et à l'animation des démonstrations de l'équipe. • Être ouvert et proactif via de toutes les possibilités qu'offre l'IA (comme l'IA générative au sein des SIRH) • Collaborer étroitement avec le Business Owner (BO) côté métier et le Product Owner (PO) côté IT. • Gérer la roadmap de votre domaine en cohérence avec la roadmap globale du SIRH en lien avec la Direction SIRH Profil recherché • Expérience confirmée en gestion de projets SIRH • Excellentes compétences en communication et en animation de communauté. • Connaissance approfondie de la réglementation protection des données personnelles des collaborateurs. • Capacité à travailler en équipe et à coordonner des acteurs variés. • Rédaction de cahier des charges et d'études de cadrage • Analyse, rigueur, organisation, proactivité et sens du détail. Compétences techniques : • Maîtrise des solutions SIRH • Compétences en gestion de données et en analyse. • Connaissance des méthodologies de tests et de recette. Anglais 500 e par j