Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

ASAP Tech recherche un Data Engineer Snowflake / AWS pour accompagner l'un de ses clients à Lille, dans le cadre du développement de nouveaux usages IA au sein des applications. Vous interviendrez sur la conception des modèles de données, le développement des pipelines d'ingestion et l'évolution de la plateforme Data. Vous accompagnerez également les équipes IT et métier dans l'adoption de ces nouveaux usages. Vos missions : Concevoir les nouveaux modèles de données dans Snowflake, adaptés aux besoins des applications et aux usages IA. Développer les pipelines d'ingestion de données et enrichir les modèles existants. Gérer les données intégrées dans Snowflake ou AWS et en apporter une vision consolidée. Assurer la mise en œuvre des évolutions sur la plateforme pour permettre l'utilisation des nouveaux usages. Accompagner les équipes IT et métier dans la prise en main de la plateforme Data. Participer à l'évolution de la plateforme et aux orientations technologiques.

Nous recherchons un(e) Data Engineer pour accompagner un grand compte du secteur aérien dans l'évolution et la migration de sa plateforme de données client. Vos missions Participer activement à la migration et à l'optimisation de la plateforme BI et Big Data vers le cloud GCP. Concevoir, développer et industrialiser les flux de données (SQL, Teradata, GCP). Contribuer à la partie reporting et restitution avec les outils adaptés (Power BI, Spotfire, SAP BI4). Évoluer au sein d'une équipe agile en méthodologie SAFe (composée de développeurs, Product Owner, Business Analyst et Product Manager). Assurer un équilibre entre des projets d'innovation (50 %) et la maintenance/continuité des services existants (50 %).

Contexte de la mission le client réorganise ses laboratoires. Le labo Hard cherche son futur data owner. Les labos veulent mieux répondre en caractérisation et validation produit, améliorer les parcours des équipes et viser l'excellence opérationnelle. Le réseau doit harmoniser ses exigences et construire une politique qualité commune (multi-localisation, schémas de conception variés, conformité selon les canaux de distribution). Activité multi-site : en France (Lille, Hendaye, Passy) et à l'international (Portugal, Chine, Inde, Vietnam…) via les labos des bureaux de production, les labos partenaires et ceux des fournisseurs. La réorganisation a démarré il y a 2 ans et elle est en déploiement depuis 6 mois. L'étape suivante est l'harmonisation de la politique qualité. Mission d'audit data de 1,5 mois pour poser les bases d'une organisation data-driven. Objectifs et livrables Faire un état des lieux complet, cartographier l'existant et structurer la feuille de route data des labos. Cadrage des besoins métier : Mener des entretiens avec les équipes labo sur les différents sites et bureaux Relever les irritants : blocages, doubles saisies, pertes d'info Repérer les données à risque et les données créées mais pas utilisées Cartographie et valorisation de l'existant : Évaluer l'usage et le poids des outils clés (ex : STARLIMS) Inventorier la donnée non structurée (extraction et traitement automatisable des PDF / rapports d'essais) Recenser les dashboards, rapports et tables déjà en place Livrables de fin de mission : Rapport d'audit et cartographie des flux de données inter-sites et inter-outils Liste des risques data Le profil en 1 phrase Un consultant data gouvernance / data owner capable de mener un audit data en 6 semaines (entretiens métier multi-sites, cartographie des flux, risques data) dans un environnement labo / qualité, avec une bonne base Collibra, Databricks et SQL. Mission de 3 mois renouvelable, basée à Lille, en freelance ou portage.

Mission de l'équipe : Dans un contexte de renforcement des exigences réglementaires autour de la qualité et de la maîtrise des données, une grande banque européenne souhaite renforcer une équipe en charge de la qualité des données utilisées dans ses productions réglementaires et financières. L'objectif est de garantir un niveau élevé de qualité des données, de renforcer les dispositifs de contrôle associés et de piloter la remédiation des données critiques utilisées dans les reportings. La mission interviendra notamment sur des productions liées à IFRS 9, aux Stress Tests et à l'ICAAP, ainsi que sur les exigences de qualité des données associées aux principes BCBS 239. Elle s'articule autour de trois dimensions principales : 1. Analyse et pilotage de la qualité des données La mission est responsable du suivi et de l'analyse des indicateurs de qualité portant sur les données critiques utilisées dans les reportings réglementaires et le processus IFRS 9. Les principales activités comprennent : · Produire, suivre et analyser les indicateurs de Data Quality. · Comparer et analyser les résultats des Data Quality Assessments réalisés sur les données utilisées dans les reportings. · Identifier les anomalies et contribuer à déterminer leurs causes racines avec les équipes centrales et locales concernées. · Évaluer la criticité des anomalies identifiées et leur impact sur les productions concernées. 2. Pilotage des plans de remédiation À partir des anomalies et écarts identifiés, la mission devra définir et piloter les actions nécessaires à l'amélioration de la qualité des données. La mission devra notamment : · Définir avec les équipes centrales et locales les plans d'action de remédiation. · Construire et suivre la roadmap associée. · Piloter l'avancement des actions jusqu'à leur résolution. · Assurer le suivi des données considérées comme critiques au regard des principes BCBS 239. · Accompagner la stabilisation et le passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés dans le cadre des projets suivis. 3. Évaluation et renforcement du dispositif de contrôle La mission devra analyser les contrôles existants portant sur les données utilisées dans les reportings réglementaires. Elle devra notamment : · Évaluer la couverture et la pertinence des contrôles existants. · Identifier les données ne disposant pas d'un dispositif de contrôle suffisamment structuré. · Proposer l'évolution des contrôles existants lorsque cela est nécessaire. · Définir de nouveaux contrôles sur les données critiques identifiées. · Contribuer à la mise en place d'un dispositif permettant de suivre durablement la qualité des données. 4. Pilotage transverse et gouvernance La mission comporte également une dimension importante de coordination et de pilotage. Elle devra notamment : · Cadrer les travaux en définissant l'approche, les jalons, la gouvernance et les livrables. · Organiser et animer les ateliers avec les différentes parties prenantes. · Préparer et organiser les comités opérationnels et de pilotage. · Rédiger et diffuser les comptes rendus et décisions associées. · Coordonner les équipes centrales et locales impliquées dans les analyses et plans de remédiation. · Produire les supports nécessaires au suivi des travaux et à la prise de décision. Les principaux livrables pourront notamment prendre la forme de supports de gouvernance, spécifications fonctionnelles et analyses techniques permettant aux équipes de suivre la qualité des données utilisées dans les reportings. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les dimensions suivantes : · Pilotage et analyse de la Data Quality. · Analyse des Data Quality Assessments. · Production et analyse de KPI portant sur les données critiques. · Analyse des anomalies et identification des causes racines. · Définition et suivi des plans de remédiation. · Évaluation du dispositif de contrôle des données. · Définition et évolution des contrôles de Data Quality. · Pilotage transverse des différentes parties prenantes. · Organisation des ateliers et instances de gouvernance. · Suivi de la stabilisation et du passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés. · Production des livrables fonctionnels, techniques et de gouvernance associée. Compétences requises : · Métiers : Data Quality Consultant, Data Quality Analyst, Data Management Consultant, Regulatory Data Consultant, Data Remediation Consultant, PMO Data Quality · Périmètre fonctionnel : Qualité des données, données critiques, reporting réglementaire, contrôle des données, suivi des anomalies, analyse des causes racines, plans de remédiation, production de KPI, gouvernance et pilotage transverse · Réglementation : BCBS 239, IFRS 9, Stress Tests, ICAAP · Modalité d'intervention : Hybride, 2 à 3 jours de télétravail par semaine · Localisation : Paris Nord Est · Du 12/10/2026 au 31/12/2026

Nous recherchons un Analyste applicatif / Data - SQL & Python H/F pour une mission à Nantes. Missions : Pilotage opérationnel : assurer le suivi des activités, des traitements et des applications, identifier les dysfonctionnements et veiller à leur bon fonctionnement. Expertise fonctionnelle et technique : analyser les besoins métiers, accompagner les évolutions applicatives et apporter un support aux utilisateurs. Analyse de données : exploiter, contrôler et fiabiliser les données à l'aide de SQL, produire des analyses et des indicateurs pertinents. Développement et automatisation : concevoir des scripts Python pour automatiser les traitements et optimiser les processus existants. Coordination transverse : assurer l'interface entre les équipes métiers, IT et Data, coordonner les actions et suivre leur réalisation. Amélioration continue : identifier les axes d'optimisation, fiabiliser les outils et proposer des solutions adaptées aux enjeux opérationnels.

Mission de l'équipe : Au sein d'un grand établissement bancaire européen, la mission consiste à accompagner les activités de comptabilité technique assurance, avec pour objectif de renforcer la fiabilité des comptes, de sécuriser les opérations comptables et d'améliorer les processus de justification. Le consultant interviendra au sein d'une équipe comptable internationale, autour de quatre axes principaux. 1. Justification des comptes et sécurisation des opérations techniques Assurer les travaux de justification et de lettrage des comptes de bas de bilan, suivre les suspens bancaires et réaliser la saisie des opérations et comptes techniques. L'objectif est de garantir la fiabilité des traitements comptables, d'identifier les écarts et de contribuer à leur résolution. 2. Fiabilisation et amélioration des processus comptables Analyser les processus existants de justification des comptes afin d'identifier les anomalies, les dysfonctionnements et les axes d'amélioration. Définir et suivre les plans d'action correctifs pour renforcer la qualité et l'efficacité des traitements. 3. Mise en place d'indicateurs de suivi et de contrôle Définir et mettre en place des KPI dédiés aux comptes de bas de bilan et aux opérations de lettrage. Analyser et restituer des données volumineuses et complexes, issues de systèmes multiples et de chaînes de traitement présentant des ruptures. 4. Accompagnement des équipes et amélioration des pratiques Accompagner et former les collaborateurs de l'équipe dans leurs activités de justification des comptes et de traitement des opérations techniques. Contribuer à l'amélioration des pratiques opérationnelles dans un environnement international. Prestations demandéesLa mission devra prendre en charge les activités suivantes : Réaliser la justification et le lettrage des comptes de bas de bilan. Assurer le suivi des suspens bancaires et la saisie des opérations comptables techniques. Analyser et fiabiliser les processus de justification des comptes. Identifier les anomalies, définir les actions correctives et suivre leur résolution. Mettre en place des KPI de suivi des comptes et des opérations de lettrage. Exploiter et analyser des données volumineuses et complexes à l'aide d'Excel et SAS. Produire des restitutions synthétiques et exhaustives des analyses réalisées. Accompagner et former les équipes dans un environnement international. Secteur d'activité : Banque / Assurance Calendrier : Du 16/11/2026 au 31/12/2026, renouvelable.

Contexte Dans le cadre de la migration de sa plateforme Data vers Databricks, notre client, un grand compte du secteur de l'énergie, souhaite disposer d'une vision complète des usages métiers de sa plateforme actuelle avant de lancer la bascule. Votre mission Recenser et documenter l'ensemble des cas d'usage data exploités par les équipes métier sur la plateforme existante (environ 50 cas d'usage identifiés) Mener les entretiens avec les utilisateurs et référents métier (au moins 50 rendez-vous) pour comprendre ce qu'ils font réellement avec la donnée : sources, traitements, fréquence, livrables produits, criticité, dépendances Faire le lien entre besoins métier et réalité technique (flux, jobs, tables, outils de restitution) Structurer et rédiger le livrable final : un document Word de recensement des cas d'usage, clair et exploitable pour préparer la migration Remonter les points d'attention et premiers éléments de priorisation

Nous recherchons un Tech Lead Data pour piloter la delivery technique de produits data : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance (dont RLS). Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de son industrialisation et du run (incidents, post-mortems), tout en mentorant l'équipe. Missions Piloter la delivery technique des produits data de l'équipe Apporter votre expertise Snowflake / dbt Définir les standards, assurer les revues de code et la CI/CD Garantir la qualité, la performance et la gouvernance (RLS) Assurer l'industrialisation et le run (incidents, post-mortems) Contribuer au cadrage technique d'un projet Data Quality Conseiller, développer et mentorer l'équipe

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'évolution de sa plateforme Data & IA, notre client recherche un consultant Data / ML Engineer pour renforcer ses équipes techniques. Vous interviendrez sur des projets à forte dimension Data Science et Machine Learning, notamment autour de solutions de personnalisation, de recommandation et d'exploitation intelligente des données. Intégré à une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs, Data Engineers, Data Scientists et experts techniques, vous contribuerez à la conception, à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions Data & ML déployées dans un environnement Cloud. Vos principales missions Concevoir et développer des pipelines de données complets : ingestion, transformation, structuration et mise à disposition des données. Développer et industrialiser des pipelines Machine Learning, de la préparation des datasets jusqu'au déploiement et à l'inférence des modèles. Participer à la mise en production de modèles de Deep Learning et de solutions reposant sur des architectures d'embeddings. Mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de tests, de suivi et d'observabilité. Contribuer à la conception et à l'évolution des architectures Data et ML sur Google Cloud Platform. Participer à l'amélioration des performances, de la scalabilité et de la fiabilité des traitements existants. Intervenir sur le maintien en conditions opérationnelles des pipelines et services, ainsi que sur la résolution des incidents. Participer à l'évolution des pratiques DataOps et MLOps, notamment sur l'orchestration et l'automatisation des workflows. Collaborer avec les différentes équipes techniques et métiers afin de proposer des solutions adaptées aux besoins fonctionnels. Contribuer à la documentation, aux revues de code et à la diffusion des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences techniques recherchées Data Engineering Python BigQuery dbt et outils de tests de qualité des données (Elementary ou équivalent) Apache Kafka et architectures de streaming Data modeling et conception de pipelines de données Terraform Machine Learning & MLOps Bonne maîtrise de Python appliqué au Machine Learning Connaissance des modèles de Deep Learning et des architectures basées sur les embeddings Conception de pipelines ML : entraînement, évaluation, déploiement et inférence Industrialisation de modèles pour une utilisation en temps réel Outils d'orchestration et de MLOps (ZenML ou équivalent) Docker et Kubernetes Git Cloud & Infrastructure Google Cloud Platform (GCP) Compréhension des architectures distribuées et des environnements Cloud natifs Automatisation et industrialisation des déploiements

Mission sur site à Toulouse, 2 jours de télétravail / semaine Prestation demandée : Accompagner les activités de protection de la donnée dynamique Au sein d'une équipe de plusieurs experts, la mission s'inscrira dans le cadre d'un projet visant à prévenir de la fuite de données. Les principales activités seront les suivantes: Définition, paramétrages et amélioration des règles DLP Améliorer les solutions de détections Participer aux choix et à la mise en oeuvre des nouveaux outils Analyse des évènement générées et optimisation des faux positifs Suivi des rémédiations Définition, suivi des indicateurs de l'activités Création d'un tableau de bord

Consultant Data spécialisé sur webMethods Secteur Automobile - partie Finance Localisation : Toulouse ou Paris (2-3 jours sur site selon les phases) T0 : ASAP Durée : 6 mois minimum Séniorité : Profil Sénior : 8 ans d'expérience minimum sur webMethods On-Premise et/ou . Profil Confirmé : 5 ans d'expérience minimum sur webMethods On-Premise et/ou . Compétences techniques requises : Expertise webMethods sur la partie On-Premise (IS, UM); Expertise webMethods sur la partie iPaaS (); Expertise webMethods sur la partie BPM et Business Rules — connaissance souhaitée; Connaissance des outils de messaging RabbitMQ et/ou IBM MQSeries; Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité. Missions : Proposer une étude d'impacts ; Établir le devis (avec la charge et le planning) ; Rédiger ou mettre à jour les Spécifications Techniques Détaillées (STD) et/ou Spécifications Fonctionnelles Détaillées (SFD) ; Réaliser le développement des évolutions ; Effectuer les tests unitaires, les tests d'intégration et de non-régression sur l'évolution ; Définir le package de livraison et le bon de livraison ; Installer l'évolution sur l'un des environnements de recette ; Apporter les modifications nécessaires à la suite des phases de recette fonctionnelle et procéder à une relivraison au client ; Si besoin, corriger le package de livraison et le bon de livraison et les adresser aux équipes de production ; Mettre à jour la documentation ; Effectuer le maintien en conditions opérationnelles (MCO).

Notre client du domaine spatial recherche, dans le cadre du renforcement de ses équipes logicielles et d'intelligence artificielle, un ingénieur spécialisé en Machine Learning afin de concevoir, entraîner et déployer des modèles d'IA directement embarqués dans des applications spatiales opérationnelles. L'objectif du poste est de transformer les avancées récentes en intelligence artificielle en capacités concrètes pour les systèmes : perception de l'environnement, navigation autonome, prise de décision en temps réel. Vos missions : Vous participerez à l'ensemble du cycle de vie des algorithmes d'IA, depuis les phases de recherche et de prototypage jusqu'à leur intégration dans les logiciels de vol. Vous concevrez des modèles de Machine Learning, Deep Learning destinés à résoudre des problématiques de perception et d'autonomie. Vous développerez également des environnements de simulation permettant la génération de données synthétiques réalistes et la validation des modèles dans des scénarios représentatifs des conditions réelles rencontrées. Le poste comporte une forte dimension logicielle avec l'intégration des modèles dans des applications Python et C++, l'optimisation des performances pour des ressources embarquées limitées et la participation aux campagnes de validation SIL (Software In the Loop) et HIL (Hardware In the Loop). Vous pourrez également intervenir sur des sujets liés aux grands modèles de langage (LLM), aux modèles multimodaux (VLM) et à l'exploitation de technologies d'IA générative appliquées aux opérations spatiales. Les compétences techniques Machine Learning et Deep Learning avancés PyTorch et/ou TensorFlow Développement Python Développement C++ Conception et industrialisation de pipelines d'entraînement Gestion et exploitation de jeux de données Simulation numérique et génération de données synthétiques Déploiement de modèles d'inférence Optimisation des performances et calcul GPU Systèmes autonomes, robotique ou contrôle commande

Hanson Regan recherche un IA and Data engineer pour une mission freelance de 10 mois à Paris. Nous recherchons un nouveau talent pour rejoindre notre équipe Data Analytics & IA AV. Expertise requise : frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) et bibliothèques de Machine Learning en Python. Expérience en MLOps, notamment MLflow, sérialisation de modèles ML, gestion de versions avec Git et packaging de code. Maîtrise des processus CI/CD, des tests, de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et, idéalement, du provisionnement de ressources cloud (Terraform). Expérience en modélisation du langage (LLM) et techniques avancées telles que les embeddings, les bases de données vectorielles et l'ingénierie des prompts. Vous justifiez d'une solide expérience technique (minimum 5 ans à un poste similaire) et êtes à l'aise avec les environnements cloud. Vous communiquez efficacement avec les clients et au sein de votre équipe. kills : Exploration de données, principes d'architecture de données, accès aux données, gouvernance des données, techniques et méthodologies de modélisation de données, outils d'entrepôt de données Langues : Français (C2), Anglais (B1) Localisation : Paris (Saint-Denis) À distance : Possible (2 à 3 jours par semaine) Conformément aux exigences du client, les freelances doivent pouvoir travailler via leur propre entreprise. Nous n'acceptons malheureusement pas les candidatures via des sociétés de portage salarial pour ce poste. Si cette opportunité vous intéresse, veuillez nous contacter au plus vite.

Rattachement à l'AI Factory : une trentaine de projets IA organisés en squads (assistants et agents, expérience client, automatisation des process, gestion des connaissances, plateforme IA). Déploiement à venir d'un studio d'IA générative et agentique ouvert à l'ensemble des collaborateurs, en no-code/low-code. Coordination technique avec le référent sécurité IA en place. Missions – Sécurité du studio IA Définir la grille d'exigences de sécurité et instruire les solutions candidates : isolation entre clients, administration, chiffrement et gestion des clés, localisation des données, sous-traitants, journaux, suppression et réversibilité. Définir les conditions d'usage des données sensibles par classe de données. Sécuriser les connecteurs et les droits : accès sous les droits de chacun, permissions des agents, actions sensibles, secrets. Définir les règles de création, de partage et de publication des agents, ainsi que les garde-fous et la validation humaine selon la criticité. Fixer les règles de recours à la plateforme IA interne (modèles, outils, connecteurs). Réaliser les tests de sécurité des agents construits sur le studio, avec l'équipe qui les déploie. Missions – Suivi transverse de la sécurité IA Piloter le backlog sécurité IA et la matrice d'adoption des contrôles (applicabilité, déploiement, preuve). Instruire les exigences de sécurité des projets avec les architectes, préparer les décisions, suivre les écarts et les revalidations, y compris pour les usages IA hors plateforme. Tenir le dossier de preuves qui relie usages, versions, contrôles, résultats et décisions. Contribuer aux évaluations d'outils pilotées par le SecOps : red teaming, détection du shadow AI, AI-SPM (gestion de la posture de sécurité IA). Préparer le passage au Run et le transfert aux équipes internes.