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Mission Freelance : Data Scientist – IA Conversationnelle & Test Ops Rejoignez un projet d’envergure chez mon client ( IDF sud) pour accompagner l’industrialisation d'une solution de relation client innovante basée sur l’IA ( Speech-to-Speech ). Après une mise en production réussie, l'enjeu est désormais le déploiement multi-canal à grande échelle. Vos Missions Intégré au sein d'une équipe agile, vous interviendrez sur deux axes stratégiques : Perfectionnement du Monitoring : Optimisation du suivi de la solution en conditions réelles. Mise en place d'une Test Case Factory IAisée : Développement de scénarios de tests automatisés via la Data Science pour garantir la robustesse de chaque nouvelle version (Test Ops). Profil Recherché Formation : Diplômé d'une école d'ingénieurs du Top 10 (ou équivalent international). Expérience : Profil junior accepté. Pour les profils expérimentés, une expertise solide en NLP, LLM et Agentique est indispensable. Compétences clés : Data Science appliquée à l'automatisation et au traitement de texte/voix. Conditions du poste Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Localisation : (94), avec 2 jours de télétravail par semaine. Budget : TJM max 680€ . Une opportunité rare de travailler sur des technologies de pointe (Speech-to-Speech) dans un contexte industriel exigeant.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Big Data pour concevoir et industrialiser des plateformes de traitement de données à grande échelle. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, optimisation des traitements distribués, passage vers des architectures plus scalables et temps réel) et guiderez leur mise en œuvre avec Spark, Kafka et les écosystèmes Big Data. Vous serez responsable de la refactorisation et de l’optimisation des pipelines de données, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de fiabilité et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour adapter les traitements aux pipelines CI/CD et aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering et d’industrialisation. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions pérennes.

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre notre équipe de consultants Data & IA, en mission chez l'un de nos clients, acteur majeur dans sa region, au cœur de leurs initiatives d'intelligence artificielle appliquées aux stratégies de push marketing et de fishing marketing. Vos missions : Veille technologique et innovation autour des solutions IA/ML (Deep Learning, LLM, IA générative) Conception et développement de PoC et MVP pour valider des approches innovantes Analyse de données complexes, modélisation et entraînement de modèles IA Collaboration étroite avec les équipes métiers, Product Owners et équipes transverses Intégration des solutions sur les plateformes IA existantes (ML & GenAI) Requirements Expertise Python et Machine Learning Maîtrise de PyTorch, avec une expérience en NLP et Deep Learning Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Expérience sur des projets de LTR, ranking, génération d'embeddings ou fine-tuning de LLMs Une expérience dans le secteur marketing, agence, e-commerce est un vrai atout

Bonjour, Dans le cadre d’un programme stratégique autour de la data, nous recherchons plusieurs Data Engineers Databricks pour intervenir sur une plateforme à fort enjeu. 📍 Localisation : France – 100% Remote 📅 Démarrage : ASAP 📆 Fin de mission : 31/12/2026 💰 TJM (selon séniorité et localisation) Paris : Séniorité 3 : 580 € Séniorité 4 : 660 € Séniorité 5 : 740 € Province : Séniorité 3 : 520 € Séniorité 4 : 590 € Séniorité 5 : 670 € 🚀 Contexte & Missions Dans le cadre du développement d’une usine data (plateforme Databricks) , vous interviendrez pour accélérer la mise en œuvre de cas d’usage data à forte valeur ajoutée. L’objectif est de renforcer les équipes avec 6 Data Engineers (confirmés à seniors). À ce titre, vos missions seront : Développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks Participer à la mise en œuvre de cas d’usage data Optimiser les traitements et la performance des workflows data Contribuer à l’architecture et à l’évolution de la plateforme data Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données 🛠️ Environnement technique Databricks (Data Intelligence Platform) Azure Databricks Apache Spark Python SQL 🎯 Profil recherché Data Engineer Databricks Expérience : à partir de 3 ans (profils confirmés à seniors) Bonne maîtrise des environnements data modernes et distribués Capacité à travailler en autonomie dans un contexte agile ✅ Compétences clés Développement de pipelines data sur Databricks Maîtrise de Spark (PySpark) Solide niveau en Python & SQL Bonne compréhension des architectures data (batch / streaming) 💡 Mission long terme avec forte visibilité.

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation data au sein du métier Trade Finance, vous interviendrez sur la mise en place d’un Buisness Analyste/ DATA basé sur une plateforme de virtualisation de données. L’objectif est de : Centraliser et fiabiliser les données métiers Modéliser la donnée en fonction des besoins opérationnels Distribuer la donnée via API, reporting et applications Garantir la qualité et la gouvernance des données 🛠️ Missions 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métier (ateliers, cadrage) Rédiger les spécifications fonctionnelles et user stories 🧠 Data & modélisation Analyser les modèles de données existants Mapper et intégrer les données (data virtualisation / denodo VQL) Participer à la construction du Data Product 🤝 Support & coordination Assurer un support fonctionnel auprès des équipes de développement Faire l’interface entre les équipes IT et les métiers 📊 Reporting & BI Concevoir et développer des dashboards et rapports ✅ Data Quality & Gouvernance Définir et implémenter des règles de qualité des données Contribuer à la gouvernance des données 🧩 Compétences fonctionnelles Bonne compréhension des besoins métier Une connaissance du Trade Finance est un plus 🌟 Soft skills Rigueur et esprit analytique Curiosité et proactivité Bon relationnel et communication ➕ Atouts Expérience en environnement bancaire ou financier Connaissance d’un progiciel Trade Finance (type TI+) Expérience sur des projets data complexes

Polyvalent.e, vous travaillerez sur des problématiques d'analyse de données, de traitements d'informations pour l'ensemble des directions métiers Vous participerez à la mise en place de solutions innovantes et pérennes en utilisant vos compétences en Data. En charge d'exploiter et d'analyser les données du groupe afin de suivre les performances business, de parfaire la connaissance de nos données et de contribuer aux actions métier. Missions principales : Vos principales missions seront : · Développer des indicateurs de pilotage à destination de différentes directions du groupe, · En lien avec le métier, analyser les données et spécifier aux développeurs les données et règles de gestion à appliquer · Mettre en place des reportings (Cockpit, Scorecard ...) via nos solutions de data visualisation, · Accompagner les projets transverses afin d'anticiper les impacts et enjeux à venir, · Accompagner les projets d'architecture Data/ couche sémantique sur Look ML · Réaliser des analyses et restituer les enseignements via des dashboards et supports clairs, · Être force de proposition pour déployer des suivis d'indicateurs pertinents, · Participer au développement de la culture Data du groupe

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Engineer avec une forte appétence pour le reporting et la valorisation de la donnée. L’objectif est de structurer, industrialiser et exploiter les données afin de produire des indicateurs fiables et utiles aux métiers. Missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Assurer la collecte, transformation et mise à disposition des données Participer à la modélisation des données (datawarehouse / datamart) Mettre en place et optimiser les flux via des outils d’orchestration Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins en reporting Développer et alimenter des tableaux de bord et reportings Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Environnement technique Cloud : GCP (idéalement) ETL / Orchestration : Airflow, DBT Langages : Python BI / Reporting : Power BI, Tableau ou équivalent Data : SQL, modélisation data

Descriptif de mission – Développeur Fullstack orienté Data Nous recherchons un développeur fullstack ayant une forte sensibilité à la data, pour intervenir sur une application interne stratégique dédiée à la gestion de données complexes et volumineuses. L’environnement technique s’appuie sur : des interfaces de consultation de données, un back-end en Java, une base de données SQL avec un modèle riche et structuré, des traitements batch automatisés (Java / SQL). Dans ce contexte, la qualité, la fiabilité et la structuration des données sont au cœur des enjeux. Vos responsabilités En vous appropriant les enjeux fonctionnels et la base de code existante, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de l’application : Analyse & compréhension des données Manipuler et analyser des modèles de données complexes Garantir la cohérence, la qualité et l’intégrité des données Identifier des axes d’optimisation du data model Conception & développement Implémenter des fonctionnalités en lien avec les besoins métier Participer à la conception technique et à l’évolution de l’architecture Réaliser des prototypes et contribuer aux choix techniques Data & performance Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes Participer à l’optimisation des traitements batch et des performances globales Qualité & tests Mettre en place et exécuter des tests (unitaires, intégration, end-to-end) Identifier, analyser et corriger les anomalies Maintenance & amélioration continue Assurer la maintenance corrective et évolutive Participer à la rétro-ingénierie du code existant Contribuer à la documentation et aux bonnes pratiques (versioning, code review…)

📢 Poste à pourvoir – Tech Lead Data GCP/Python (H/F) Bonjour à tous 👋 Je recherche un(e) Tech Lead Data Senior pour intervenir sur une mission stratégique autour d’une Data Platform moderne orientée Cloud & innovation 🚀 🎯 Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation ambitieux, vous intégrerez une Data Factory en charge de : Construire et faire évoluer une plateforme data cloud Industrialiser les workflows data Déployer des solutions innovantes autour de la data et de l’automatisation Diffuser les bonnes pratiques data au sein des équipes 👉 Environnement dynamique avec une forte culture produit et innovation 🚀 Missions principales : Concevoir et développer des data products (jusqu’à 80% de dev) Participer au cadrage technique et aux études d’impact Mettre en place des architectures data robustes et scalables Assurer la qualité du code (review, bonnes pratiques) Accompagner et challenger les Data Engineers Gérer les incidents complexes (niveau 3) Documenter les solutions (architecture, flux, data models) 🛠️ Stack technique : Langages : Python, SQL, Shell Data & Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage), DBT Streaming / ingestion : Kafka, Kafka Connect, SFTP DevOps / CI-CD : Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab BI / Restitution : Looker + Bonus : Automatisation / IA (n8n, outils GenAI) ✨ Les + Projet structurant avec forte visibilité Environnement moderne (Cloud, Data, IA) Forte autonomie et impact technique Équipe orientée innovation ⏱️ Mission 📅 Démarrage : ASAP 📌 Télétravail : 50% 📍 Localisation : Île-de-France

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer pour une grande entreprise française sur Lille ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 3 ans d'expérience professionnelle à minima en tant que Data Engineer. tu as 2 ans d'expérience professionnelle à minima en dbt, Snowflake ET Semarchy. Missions : Concevoir et développer des pipelines pour l’ingestion et la transformation des données. Assurer la qualité, la cohérence et la sécurité des données dans les systèmes. Optimiser les performances des bases de données et des flux de données. Collaborer avec les Data Scientists, Analystes et équipes métiers pour comprendre les besoins et fournir des solutions adaptées. Mettre en place des outils de monitoring et de gouvernance des données. Garantir la conformité aux normes RGPD et aux politiques internes de sécurité. Les petits plus du candidat idéale : Connaissances IPAAS Familiarité avec les outils de workflow (Airflow, PubSub). Connaissance développement IA (Python, RAG...) Connaissance GCP (Cloud Provider, nous n'avons pas de Big Query) Démarrage : rapide. TT : 1 jour par semaine. Durée : longue. Localisation : métropole lilloise. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉

Contexte Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne pour un grand groupe international du secteur de l’énergie, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de renforcer une équipe produit data. La plateforme permet de centraliser l’ensemble du parcours data des utilisateurs : découverte de données, data quality, data governance, transformation de données, monitoring de pipelines et BI. Elle sera progressivement déployée auprès de plusieurs milliers d’utilisateurs dans un environnement international. Le consultant interviendra sur la conception et l’évolution des pipelines de données ainsi que sur l’optimisation de la qualité et de la performance des flux. Missions Développement et maintenance de pipelines de données en Python et Scala Conception et évolution d’une architecture data scalable et modulaire Gestion et optimisation des flux de données Mise en place de processus de data quality et validation des données Optimisation des performances des ingestions de données Participation aux rituels agiles et aux revues de code Documentation des choix techniques et de l’architecture Environnement technique Python Scala / Spark Cloud : AWS et Azure AWS : Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB Streaming : Kafka, Kinesis, EventHub, EventGrid API REST Git CI/CD Big Data Architecture Connaissance de Langchain ou Langgraph appréciée.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Sales / Investor Coverage évoluant dans un environnement international , nous recherchons un Consultant Sales Ops / CRM Operations orienté exécution et optimisation des outils commerciaux. Le consultant interviendra comme référent opérationnel CRM et outils go-to-market , avec un focus fort sur Salesforce , la qualité de la donnée et l’accompagnement des équipes commerciales au quotidien. L’objectif de la mission est de fiabiliser l’existant, améliorer l’adoption des outils et optimiser les workflows commerciaux , sans refonte complète du CRM. Missions principales Administrer, structurer et optimiser l’environnement Salesforce Garantir la qualité, la cohérence et la complétude des données CRM Structurer et fiabiliser les pipelines commerciaux Optimiser les workflows liés à la prospection, au lead management et au suivi des opportunités Mettre en place et améliorer les reportings, dashboards et KPI commerciaux Gérer le backlog des demandes métiers et suivre les évolutions livrées Assurer la coordination entre le CRM et les autres outils de l’écosystème commercial Accompagner les équipes dans l’usage quotidien des outils Identifier les irritants opérationnels et proposer des améliorations concrètes Assurer la documentation, la traçabilité des changements et la mise à jour des procédures Participer à la montée en compétence des utilisateurs Le poste comporte une forte dimension de support de proximité entre les équipes métier, la donnée et les outils digitaux .

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe