Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés

Si l’IA Générative est pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste d’AI Engineer / Ingénieur IA Générative ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés performants et documentés Participer à la conception de solutions GenAI robustes intégrées au système d’information Développer des microservices et APIs en Python / FastAPI Implémenter des solutions RAG, OCR et workflows multi-étapes autour des LLM Optimiser les performances, la latence, les coûts et la précision des solutions IA Industrialiser les développements avec tests automatisés, monitoring et CI/CD Travailler en méthodologie Agile/Scrum et collaborer étroitement avec les équipes techniques

📋 RÉSUMÉ Nous recherchons un Ingénieur Sécurité / Cyber spécialisé dans les environnements d’intelligence artificielle afin de renforcer la sécurité des infrastructures, plateformes et pipelines liés aux projets IA. Vous interviendrez sur la conception, la mise en œuvre et l’amélioration continue des mécanismes de cybersécurité dans un environnement technique exigeant et innovant. 🎯 MISSIONS Concevoir et mettre en œuvre des architectures de sécurité pour les environnements IA et data Analyser les risques liés aux infrastructures, aux modèles IA et aux flux de données Mettre en place des contrôles de sécurité sur les plateformes de calcul, clusters et pipelines ML Participer à la définition et à l’application des politiques de sécurité et des standards cyber Réaliser des audits de sécurité et identifier les vulnérabilités Mettre en œuvre des mécanismes de protection des données sensibles et des modèles IA Collaborer avec les équipes infrastructure, data et développement pour sécuriser les environnements Participer à la gestion des incidents de sécurité et à l'amélioration continue des dispositifs cyber 📦 LIVRABLES Architecture de sécurité des environnements IA Rapports d’audit et analyses de vulnérabilités Plans de remédiation et recommandations de sécurité Documentation des procédures et standards de sécurité Tableaux de bord et indicateurs de sécurité

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Au sein de l'équipe Advanced Analytics dédiée à l'économie circulaire, nous recherchons un Data Analyst spécialisé sur le business model de la Location afin de nous accompagner sur notre stratégie prix. Votre mission : transformer la donnée en levier de croissance pour nos offres d'abonnement et de location. Objectifs et livrables → Partenariat Business & Produit : transformer des problématiques complexes en opportunités actionnables et optimiser nos outils d'aide à la décision. → Stratégie Prix : analyser les mécaniques de prix et optimiser l'efficience tarifaire spécifiquement pour les offres de location → Frameworks scalables : concevoir des cadres d'analyse robuste et reproductibles pour extraire un maximum de valeur de l'écosystème rental en assurant la fiabilité des insights. → Opportunités & Signaux Faibles : Identifier et quantifier de nouveaux leviers de croissance pour nos produits ou services via l'exploration de données internes ou externes, pour anticiper les tendances du marché. → Pilotage de la Performance : Analyser les parcours clients (conversion, churn, durée des abonnements...) et la rentabilité pour aligner nos prix sur la valeur perçue. → Excellence Collective : contribuer à l’amélioration continue des standards de l’équipe

Dans le cadre du département IT Terminals & Inland Services Group, vous jouerez un rôle clé dans la gestion du portefeuille IT des terminaux et services inland de CMA CGM, en report direct auprès du Responsable IT Terminals ou Inland Services Group. Votre mission principale sera de renforcer et industrialiser la fonction PMO en vous appuyant sur votre solide expérience et des méthodologies éprouvées. Dans ce rôle, vous interviendrez sur des projets majeurs du périmètre IT Terminals & Inland Services, soit dans le cadre de projets individuels, soit au sein de programmes plus larges. Vous apporterez un support essentiel et des recommandations aux Project Managers et Project Directors afin de garantir la bonne exécution des projets. Compétences et expérience requises Minimum 15 ans d’expérience en tant que Chef de Projet et/ou PMO dans des environnements industriels de taille moyenne à grande. Au moins 10 ans d’expérience dans un rôle PMO dédié, incluant la mise en place de pratiques PMO. Excellentes capacités organisationnelles et méthodologiques, avec aptitude à structurer les problématiques, identifier les causes racines et remonter efficacement les risques et alertes. Très bonnes compétences en communication et en écoute, avec la capacité d’interagir et d’influencer des interlocuteurs à tous les niveaux. Grande flexibilité, associée à de fortes capacités d’analyse et de synthèse. Maîtrise de la gestion financière, incluant le suivi budgétaire et l’analyse des coûts. Compétences avancées en analyse de données et reporting, avec un haut niveau d’attention aux détails. Une expérience dans un contexte global et transverse impliquant plusieurs organisations est fortement souhaitée. Bonne connaissance des outils de planification projet et du cycle de vie des projets IT. Une compréhension solide des architectures et écosystèmes IT constitue un atout. Maîtrise obligatoire de l’anglais à l’oral, à l’écrit et en lecture. Une certification PMI ou une formation avancée équivalente en gestion de projet est appréciée. Les certifications IT (systèmes d’exploitation, produits technologiques IT, certifications transverses) constituent un avantage supplémentaire.

Vous rejoignez une équipe data/BI en charge de la mise en place et de l’évolution de l’architecture décisionnelle : datawarehouse, datamarts, traitements de données et reporting métier. Missions : - Analyser les besoins fonctionnels et techniques des métiers - Localiser et qualifier les données nécessaires - Concevoir, modéliser et enrichir les datawarehouses et datamarts - Développer les processus d’intégration de données (ETL / pipelines Big Data) - Traiter et nettoyer les données, garantir leur qualité - Participer à la migration vers le cloud, (Databricks ) - Développer et optimiser des traitements Spark - Produire des rapports et tableaux de bord lisibles pour les métiers - Accompagner et former les utilisateurs dans l’exploitation des données et des rapports - Tester, documenter, déployer et maintenir les livrables en conditions opérationnelles - Participer aux revues de code et à l’amélioration continue de l’architecture décisionnelle Stack & environnement technique : - Big Data : Spark (essentiel), Hive, Indexima - Cloud / Data Platform : Databricks (fort enjeu de migration) - Stockage : Oracle, CEPH S3 (parquet) - Langages : SQL, Python, PL/SQL, Shell, Java (plus apprécié mais pas obligatoire) - ETL : Informatica - Dataviz : Tableau Server - CI/CD & outillage : Git, Jenkins, Ansible, Terraform - Ordonnancement : Control-M -Méthodologie : environnement agile Profil recherché : - Minimum 5 ans d’expérience sur des fonctions BI / Data Engineer / Ingénieur Décisionnel - Très bonne maîtrise de SQL - Solide expérience en modélisation d’entrepôts de données (DWH, datamarts) - Compétences avérées en traitement et nettoyage de données - Maîtrise de Spark indispensable - Expérience en accompagnement métier : ateliers, recueil de besoins, formation, support - Bon niveau de développement (Spark, SQL, idéalement Python et/ou Java en plus) Soft skills : - Autonomie, rigueur, sens de la qualité - Esprit d’équipe, bonnes capacités de communication - Curiosité, envie de comprendre le métier et les usages data - Capacité d’analyse et de synthèse - Force de proposition sur les solutions techniques et décisionnelles

Missions principales Vous contribuerez à la construction et à l’évolution de la plateforme Data afin de garantir la collecte, la centralisation, la gouvernance et la fiabilité des données. Vos responsabilités Participer activement aux phases de conception, planification et réalisation des sujets techniques avec l’équipe Concevoir, développer et maintenir des pipelines data robustes, performants et scalables Centraliser et intégrer des sources de données hétérogènes Structurer et optimiser les solutions de stockage des données Garantir la qualité, la conformité et la sécurité des données Déployer et maintenir des infrastructures cloud évolutives sur GCP Mettre en place et maintenir les workflows CI/CD Accompagner les équipes dans l’exploitation et le requêtage des données Participer aux initiatives de gouvernance des données Contribuer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Engineering Assurer la stabilité, la sécurité et l’évolutivité des environnements techniques Participer aux communautés et instances Data Engineering Maintenir une documentation technique claire et à jour Réaliser une veille technologique active sur les sujets Data & Cloud Environnement techniqueLangages & Frameworks Python SQL Spark Cloud & Data Platform Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataproc Pub/Sub Cloud Storage Dataplex Universal Catalog Data Engineering & Orchestration Airflow Delta Lake Infrastructure & DevOps Terraform Terragrunt GitLab GitLab CI/CD Méthodologies Agile Scrum Kanban

Au sein de la direction Data Solutions & Intelligence Artificielle de notre Client à Niort : Data Solutions : collecte, structuration, traitement et diffusion des données pour les métiers Intelligence Artificielle : développement d’usages responsables et performants au service des clients et collaborateurs Dans le cadre du projet (référentiel unique Personne), l’équipe souhaite renforcer son pôle études / cadrage / maturation en amont des développements. 🚀 Objectifs de la mission Analyser les évolutions à venir sur le référentiel Réaliser les études d’impact sur les composants du SI Participer au cadrage fonctionnel et technique Préparer les sujets avant transmission à l’équipe de réalisation 🛠️ Activités principales Étudier les besoins métiers et les traduire en exigences data Réaliser les analyses d’impact multi-systèmes Produire les livrables de cadrage : Spécifications fonctionnelles et techniques Schémas d’architecture et de flux Supports de présentation Collaborer avec les équipes : Data IT Métiers Participer aux échanges et suivi via les outils Agile ⚙️ Environnement technique APIs & middleware : TIBCO MDM : Informatica MDM Data Quality : Informatica Data Quality Base de données : MongoDB Traitements : Java Outils collaboratifs : Jira / Confluence (Atlassian) 📦 Livrables attendus Dossiers d’étude d’impact Spécifications détaillées Schémas d’architecture et flux Présentations de cadrage pour validation

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses capacités data, une grande organisation internationale mène un programme de transformation visant à améliorer la fiabilité des données, accroître l’automatisation et renforcer la gouvernance des données. La mission s’inscrit dans une démarche globale d’industrialisation des pratiques de qualité des données, de réduction des contrôles manuels et d’adoption de technologies avancées pour soutenir la prise de décision métier. L’expert interviendra comme référent senior en qualité des données , en collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers. Responsabilités Évaluer les pratiques existantes en matière de qualité des données et réaliser un diagnostic de maturité Définir et mettre en œuvre des règles de qualité, des contrôles et des processus de validation tout au long des pipelines de données Concevoir des processus automatisés de surveillance, d’alerting et de remédiation des incidents liés à la qualité des données Contribuer à la définition d’un cadre de qualité des données scalable ainsi qu’à la feuille de route de déploiement Exploiter des techniques avancées, y compris des approches basées sur l’IA, pour optimiser les contrôles et la détection d’anomalies Assurer la documentation, le transfert de connaissances et l’alignement avec les équipes et parties prenantes internes Profil recherché Expérience significative en qualité des données, gouvernance des données et pratiques de validation Solide maîtrise des plateformes data, environnements de traitement et d’analytics Expérience dans la conception de contrôles automatisés, de tableaux de bord de monitoring et de KPI Capacité à traduire les besoins métiers en règles de qualité mesurables Bonne connaissance des environnements data modernes et/ou cloud Excellentes compétences en communication, avec une capacité à collaborer efficacement avec des interlocuteurs techniques et métiers

Le contexte Nous recherchons un Data Engineer (ou Software Engineer avec une forte spécialisation Data) pour renforcer une équipe agile en charge de l'industrialisation de projets Data et ML. La mission se déroule dans un environnement technique Azure et s'appuie sur une méthodologie SAFe . Vos missions principales Votre rôle consiste à transformer des prototypes en solutions industrielles fiables et performantes. Vous intervenez sur : Pipelines de données : Conception et développement de flux Batch sous Azure Databricks . Vous gérez l'utilisation de PySpark, Delta Lake et MLFlow. Optimisation technique : Travail sur la performance des traitements (partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU) et mise en place du monitoring (reprise d'erreur, traçabilité). Développement logiciel : Création de packages Python réutilisables. Vous garantissez la qualité via des tests unitaires, de la documentation et l'intégration dans les pipelines CI/CD. API & Services : Développement d'API via Azure Functions ou Azure Container Apps. Collaboration métier : Travail quotidien avec les Data Scientists pour industrialiser leurs modèles (notamment sur des algorithmes de bagging et boosting). Cycle de vie projet : Participation complète de l'étude de faisabilité à la mise en production, incluant le suivi en RUN et l'amélioration continue. Détails de la mission Localisation : Niort (présence obligatoire sur site 3 jours par semaine). Démarrage : 04/05/2026. Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (visibilité fin d'année). Tarif : Selon profil et expérience.

Contexte : Dans le cadre de l’accélération des usages IA générative au sein d’un grand groupe bancaire, une entité dédiée aux infrastructures IT renforce ses équipes Cloud afin de concevoir et industrialiser des plateformes Data, AI et GenAI sur GCP. Le consultant interviendra sur des cas d’usage autour des LLM et du RAG , avec des enjeux de scalabilité, sécurité, gouvernance des données et mise en production dans un environnement bancaire exigeant. Missions Principales : Concevoir et déployer des architectures Data, AI & GenAI sur GCP ; Mettre en œuvre des solutions basées sur des LLM (Vertex AI, modèles open source, APIs) ; Concevoir et industrialiser des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ingestion, vectorisation, recherche sémantique ; Implémenter des chaînes MLOps / LLMOps (CI/CD, évaluation, monitoring des modèles) ; Automatiser les infrastructures ( Terraform, IaC ) ; Assurer le run : performance, monitoring, optimisation des coûts (FinOps) ; Garantir la sécurité et la gouvernance des données sensibles (IAM, conformité, gestion des accès) ; Accompagner les équipes métiers et data dans l’industrialisation des cas d’usage GenAI.

Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, votre mission portera sur l'industrialisation et l'automatisation de certaines tâches liées aux migrations d'applications et de données, notamment la génération de documentation, les certifications et le paramétrage, afin de gagner du temps et fiabiliser les déploiements. Le détail de vos missions sera le suivant : - Analyser les processus actuels de l'usine de migration (migration de données, paramétrage, certification) afin d'identifier les opportunités d'automatisation les plus pertinentes. - Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'automatisation personnalisées, en s'appuyant sur les dernières avancées de l'IA générative et de l'agentique. - Développer des outils et scripts pour automatiser la génération de livrables (rapports, documentation, scripts de test, etc.) ou pans de processus. - Accompagner les équipes (migration de données, paramétreur, certificateur) dans l'adoption et l'utilisation des nouvelles solutions automatisées. - Assurer la maintenance et l'amélioration continue des solutions déployées. Environnement technique à maîtriser : IA Générative - Compréhension des Large Language Models (LLMs) et de leur fonctionnement. - Expérience dans l'utilisation et le fine-tuning de modèles comme GPT, Llama, Mixtral, ou équivalents. - Capacité à générer divers types de contenus : code, documentation, spécifications, rapports, etc. - Connaissance des techniques de Prompt Engineering avancées. Agentique (Autonomous Agents) - Compréhension des architectures et des frameworks d'agents autonomes (ex: LangChain, Auto-GPT...). - Capacité à concevoir et implémenter des agents capables d'exécuter des tâches complexes de manière autonome ou semi-autonome. - Expérience dans la gestion de la mémoire, de la planification et de l'exécution d'actions par des agents. Développement : - Excellente maîtrise de Python - Compétences en JavaScript, TypeScript, ou autres langages orientés web. - Frameworks d'IA/ML : bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn. - Bases de données relationnelles : SQL et/ou NoSQL. - API et intégration : APIs RESTful et services externes. - Outils de CI/CD - Cloud Computing : familiarité avec au moins une plateforme cloud majeure (AWS, Azure, GCP) et ses services IA. - Conteneurisation : Docker, Kubernetes. - Pratique de l'agilité (SCRUM, SAFE)

Contexte du poste Rejoignez une entreprise innovante appartenant à un groupe de renom œuvrant dans le domaine des télécommunications. Avec des équipes basées à Lyon, notre entreprise s'attache à transformer l'expérience client à travers le développement de solutions IT innovantes pour divers opérateurs télécoms à travers le monde. Actuellement, nous sommes à la recherche d'un Data Scientist passionné pour rejoindre une équipe dynamique et motivée, composée de 9 personnes, dédiée à l'optimisation des réseaux radio du groupe. Dans le cadre de notre croissance et de l'évolution de nos projets, nous lançons ce recrutement pour soutenir nos efforts en intelligence artificielle et en data science. Missions Missions principales - Développer et mettre en œuvre des solutions IA pour résoudre des problématiques complexes dans le secteur des télécoms, incluant l'optimisation radio et le monitoring automatique. - Contribuer à l'amélioration de l'efficacité énergétique du réseau et à la création de chatbots business-orientés. Missions annexes - Collaborer avec les commanditaires pour définir les cas d’usage et s’assurer de la pertinence des applications proposées. - Coordonner les initiatives de Crédit Impôt Recherche et encadrer un alternant en Data Science. - Participer activement à l'intégration de modèles de données dans l'environnement de production et maintenir une veille technologique rigoureuse. Stack technique Compétences à maîtriser - Python 3, SQL, TensorFlow, scikit-learn, Keras, Pandas, Matplotlib, Ploty, seaborn. - Data processing avec Jupyter Lab, Airflow, Superset. Environnement technique - Bases de données relationnelles et non-relationnelles, fichiers csv et parquet, outils de gestion de projet tels que JIRA et Confluence.

1. CONTEXTE Au sein du Data Office rattaché à la Direction Data , vous intervenez dans un environnement structuré en tribus et squads sur des enjeux stratégiques liés à la gouvernance, la qualité et la protection des données . L’objectif est d’ industrialiser la gestion de la donnée dans la fabrication des cas d’usage (data, analytics, IA), tout en garantissant leur conformité réglementaire et leur performance business. Vous travaillez en étroite collaboration avec le Référent Data, les équipes métiers, IT, juridiques (DPO) ainsi que les différentes squads contributrices. 2. OBJECTIFS DU POSTE Structurer et déployer le cadre de gouvernance data à l’échelle de l’entreprise Garantir la qualité, la traçabilité et la protection des données critiques Accompagner les squads dans la mise en conformité RGPD et IA Act Assurer une vision transverse et pilotée des enjeux data (KPI, risques, qualité) Contribuer à la réussite des initiatives stratégiques data (Data Platform, projets IA, etc.) 3. MISSIONS PRINCIPALES3.1 Cadrage des initiatives data Accompagner les projets métiers et IT dans la phase de cadrage Identifier les données critiques (business / réglementaires) Définir les exigences en matière de : qualité des données gouvernance protection (RGPD, IA) 3.2 Gouvernance & Data Management Déployer et faire appliquer le framework de Data Governance Structurer les éléments suivants : Data catalog (Nectarine / AB Initio) dictionnaire de données glossaire métier data lineage Définir et suivre les rôles : Data Owners Data Stewards Garantir la cohérence du modèle data entre les différentes squads 3.3 Qualité des données Définir les règles de Data Quality (complétude, cohérence, unicité, etc.) Mettre en place les indicateurs de suivi Piloter les plans de remédiation avec les équipes IT et métiers Évaluer l’impact de la qualité des données sur la performance business 3.4 Data Protection & conformité Accompagner les équipes dans les analyses de risques RGPD (DPIA) Garantir le respect des principes de protection des données (privacy by design) Contribuer aux sujets liés à l’ IA Act Collaborer avec les équipes juridiques / DPO 3.5 Pilotage transverse & hypervision Mettre en place et suivre des KPI de gouvernance data Assurer une vision consolidée : des risques de la qualité de l’avancement des travaux Préparer et présenter les éléments dans les instances : comités de suivi comités data COMEX Produits 3.6 Accompagnement des équipes Former et accompagner les équipes : Data Stewards Data Designers équipes produit Diffuser les bonnes pratiques de gouvernance data Faciliter l’adoption des outils et processus 3.7 Contribution aux initiatives stratégiques Participation aux projets structurants (Data Platform, HALO…) Contribution aux ARM sur les volets data Support à la transformation data globale de l’entreprise