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Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

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 : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Contexte : Dans le cadre d'un programme majeur de transformation SAP S/4HANA, notre client recherche un Consultant SAP MDG Senior / Manager avec un fort focus Material Master. Missions : Recueillir et challenger les besoins métiers liés aux données articles. Définir les modèles de données et règles de gestion. Participer à la conception, au paramétrage et aux tests SAP MDG. Garantir la qualité, l'harmonisation et la gouvernance des données. Accompagner la migration et la préparation des données vers SAP S/4HANA. Coordonner les équipes métier, fonctionnelles et techniques. Définir et suivre les KPI de qualité des données. Piloter la remédiation des anomalies et contribuer à la mise en place des processus de gouvernance. * Veuillez noter que seules les candidatures en adéquation avec les critères de l'annonce seront contactées.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedIn Le rôle de Data Scientist est centré sur l'utilisation de la science des données et de l'intelligence artificielle pour classer des rapports et développer des systèmes de RAG. (Retrieval-Augmented Generation). Ce poste vise à renforcer les compétences d'une équipe novice et à favoriser l'innovation au sein de projets spécifiques. Responsabilités :Créer et développer des modèles de classification de données. Utiliser des outils et technologies pour analyser des données complexes. Collaborer avec l'équipe métier pour comprendre les besoins de classification. Former et encadrer les membres moins expérimentés de l'équipe. Must-haves :Compétences en Python Expérience avec GCP (Google Cloud Platform) Niveau expérimenté/senior Anglais courant Nice-to-haves :Compétences en vulgarisation et pédagogie Connaissance des méthodes d'innovation Autres Détails :Localisation : Île-de-France Présence sur site : Minimum 2 jours par semaine Équipe : 10 personnes Taux d'innovation : 60% innovation, 40% continuité

Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

Vous intégrerez une Data Factory au sein d'un Data Office, dont la mission est de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'équipe adopte une approche « produit », centrée sur les utilisateurs, afin de répondre aux besoins concrets des métiers tout en garantissant la performance, la sécurité et l'évolutivité des solutions. Missions principales Transformer les données brutes en données exploitables et requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fur et à mesure de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views ; réintégration des données dans le SI ; mise en place de services de scoring. Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et industrialiser les pipelines de données. Fiabiliser le cycle de développement et de mise en production des traitements Data. Mettre en place et respecter un processus qualité comprenant : documentation ; tests unitaires ; tests d'intégration ; commentaires du code ; gestion du versioning. Collaborer avec les différents interlocuteurs du projet : PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers.

Au sein de la direction des systèmes d'information d'un grand groupe du secteur financier, vous rejoindrez une équipe en charge de la gestion et de l'évolution des référentiels transverses. L'équipe accompagne les différentes lignes métiers dans leurs usages des données de référence, notamment sur les processus d'acquisition, de consolidation, de distribution et de consommation des données d'entreprise. Elle intervient dans un environnement agile et travaille en collaboration étroite avec les équipes métiers, techniques et projets. Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur deux domaines fonctionnels majeurs : Les référentiels de Market Data, notamment les taux de change et les taux interbancaires. Les référentiels de Static Data, notamment les caractéristiques des produits financiers. Ces référentiels sont consommés par de nombreux métiers et exposés via différents canaux technologiques : API, data lake, Kafka, fichiers et systèmes historiques. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Finaliser la mise en œuvre d'une nouvelle plateforme de gestion des référentiels de taux, destinée à remplacer une solution devenue obsolète. Participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles et des scénarios de tests selon une approche BDD, Behaviour Driven Development. Accompagner la mise en production de la solution et assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs. Cadrer et piloter la refonte d'un référentiel de produits financiers utilisé par les fonctions Finance et Risques. Analyser l'existant et modéliser les processus métiers cibles. Recueillir, formaliser et prioriser les besoins et exigences métier. Contribuer à la définition des cas d'utilisation et des scénarios de tests. Préparer et animer la recette fonctionnelle et la recette maîtrise d'ouvrage. Vérifier la conformité de la solution avec les exigences métier. Participer à l'accompagnement au changement et à la définition des indicateurs d'adoption. Contribuer au pilotage et à l'animation des activités maîtrise d'ouvrage tout au long du projet. Veiller à la cohérence entre les orientations métier, les processus et les évolutions du système d'information. Apporter ponctuellement une expertise technico-fonctionnelle sur des projets ou sujets spécifiques. Garantir la qualité de la documentation, la capitalisation des connaissances et la cohérence de la cartographie fonctionnelle.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data et Gouvernance, nous recherchons un(e) Expert(e) Process Mining / Celonis pour intervenir sur l'analyse des processus métiers et l'étude de l'utilisation des outils par les collaborateurs au sein de plusieurs établissements bancaires. La mission vise à analyser les processus, identifier les axes d'amélioration et produire des analyses permettant de mesurer l'usage, la performance et la valeur des projets IT. Vos principales missions🔹 Analyse des processus métiersRéaliser des analyses et diagnostics des processus métiers ; Étudier l'utilisation des outils par les collaborateurs ; Analyser les processus bancaires tels que : Crédit ; Paiements ; Opérations ; Autres processus du périmètre Retail ; Identifier les goulots d'étranglement ; Détecter les éventuelles non-conformités ; Identifier les leviers d'amélioration et de gains. 🔹 Process Mining avec CelonisRéaliser des analyses de Process Mining à l'aide de Celonis ; Exploiter les données issues des processus métiers ; Construire et analyser les différentes vues de processus ; Identifier les écarts entre les processus théoriques et les processus réellement exécutés ; Produire des analyses permettant d'objectiver les dysfonctionnements et opportunités d'amélioration ; Participer à la mise en œuvre de projets de Process Mining. 🔹 Production des livrablesProduire les analyses et vues Celonis ; Préparer des synthèses d'analyse ; Réaliser des benchmarks ; Préparer les supports de restitution ; Présenter les résultats auprès des différentes parties prenantes. 🔹 Recommandations et amélioration continueFormuler des insights à partir des analyses réalisées ; Identifier les principales causes de dysfonctionnement ; Proposer des axes d'amélioration ; Préconiser des leviers permettant d'améliorer les processus métiers ; Contribuer à la mesure de l'usage et de la valeur des projets IT. 🎯 Expérience recherchéeNous recherchons un profil Senior / Expert Process Mining, disposant d'une double compétence : Une connaissance approfondie des processus bancaires Retail ; Une expertise confirmée de l'outil Celonis. Une expérience concrète dans les domaines suivants est particulièrement recherchée : Gestion de projets Process Mining ; Expertise Celonis ; Analyse et optimisation des processus métiers ; Processus bancaires Retail ; Analyse de données et identification d'insights ; Production de benchmarks et supports de restitution ; Conseil et recommandations d'amélioration. 🏦 Expertise métier bancaireUne forte culture bancaire Retail est indispensable. Le consultant devra notamment avoir une bonne compréhension de processus tels que : Crédit Paiements Opérations bancaires Processus métiers Retail Parcours et activités des collaborateurs en environnement bancaire La connaissance des problématiques d'optimisation et de transformation des processus bancaires sera particulièrement appréciée. ⚙️ Compétences techniques🔴 Expertise indispensableCelonis – Expert Process Mining – Expert Process Mining bancaire – Confirmé / Expert Processus bancaires Retail – Confirmé / Expert 🟠 Expérience confirméeGestion de projets Process Mining Analyse des processus métiers Diagnostic de processus Analyse de données Identification des goulots d'étranglement Production d'insights Benchmark Restitution et présentation des analyses 🔹 Environnement techniqueCelonis | Process Mining | Data Analysis | Process Analytics | Process Optimization | Banque Retail