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Nous recherchons pour un grand compte de la région un chef de projet flux/data Mission : Pilotage des projets de mise en place de flux de données en provenance de systèmes industriels. Principales tâches de la mission - Accompagner les interlocuteurs métier dans la définition des besoins d’export. - Piloter les projets de mise place de flux DATA en provenance de systèmes industriels en lien avec les experts métiers, les éditeurs de solutions et les équipes IT - Produire l’ensemble des livrables en accord avec la méthodologie Projet du client. - Documenter et industrialiser dans l’équipe RUN afin d’en sécuriser la maintenance.

Contexte de la mission Le Data Governance Specialist rejoint l’équipe Expertise du Centre d’Expertise (CoE) Data Governance . Cette équipe a pour mission d’élaborer des principes communs, de favoriser la transversalité des rôles et des processus de gouvernance des données, ainsi que d’industrialiser l’utilisation de l’expertise afin de résoudre les problématiques rencontrées par les Digital Units lors de l’exécution des processus de gestion des données. La mission consiste à assurer une expertise à la fois fonctionnelle et technique concernant la solution de Data Catalog de Decathlon ( Collibra ) et son intégration dans l’écosystème de la Data & Agentic Platform . Elle inclut également une participation active aux chantiers stratégiques de transformation, tels que le AI Governance Framework , la Trust AI et la Data Quality by Design . Objectifs et livrables Développement produit / Configuration du Data Catalog Collibra : Conception de solutions pour répondre aux problématiques des utilisateurs de Collibra et mise en œuvre de ces solutions dans l’outil (administration, configuration, développements spécifiques si nécessaire). Validation des spécifications, développement et déploiement des workflows. Assistance pour la collecte des demandes et des requêtes des utilisateurs, ainsi que leur tri. Intégration du Data Catalog (Collibra) avec l’écosystème technologique de la donnée : Participer à la conception, à la mise en œuvre et à l’exploitation du système d’échange de métadonnées entre le Data Catalog, les solutions composant la Data Platform de Décathlon et les différents référentiels de métadonnées de l’entreprise. Collaborer avec l’équipe d’architecture pour assurer une intégration fluide. Configurer les capacités Edge en vue de la collecte des différentes zones de données. Développer et maintenir les connexions (crawling, APIs, connecteurs), assurer l’échange d’informations entre les systèmes IT et le Data Catalog (en interaction avec le support technique de Collibra). Intégrer le Data Catalog au sein du Data Quality Metrics Store. Participer activement au programme de Data Contract.

Dans le cadre du développement de projets data innovants, nous recherchons un AI / Data Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (H/F) . Vous interviendrez sur la conception et la mise en œuvre de solutions data avancées , avec un focus sur la plateforme Databricks et sur des cas d’usage en IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning) . Votre rôle consistera à accompagner les équipes dans le cadrage, le développement et la mise en production de modèles d’intelligence artificielle , tout en contribuant à l’industrialisation des solutions et à l’évolution des plateformes data. Conseil et cadrage des cas d’usage IA Accompagner les équipes dans l’identification et le cadrage de cas d’usage data et IA Générative Conseiller sur les choix d’architecture, de modèles et de stratégies RAG ou fine-tuning Participer à la définition de solutions innovantes sur la plateforme Databricks Conception et développement de modèles IA Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning Concevoir des solutions basées sur LLM et architectures Transformers Implémenter des cas d’usage d’ IA Générative (RAG, fine-tuning, prompt engineering) Collecte et préparation des données Collecter, nettoyer et transformer les données nécessaires à l’entraînement des modèles Réaliser des analyses exploratoires et préparer les datasets pour l’entraînement Industrialisation et MLOps Mettre en production les modèles d’intelligence artificielle Mettre en place des processus de monitoring et de maintenance des modèles Contribuer à l’industrialisation des pipelines data et des modèles IA

Dans le cadre du développement de solutions innovantes à forte valeur métier, nous recherchons un Développeur Back-End Senior orienté Intelligence Artificielle pour rejoindre une Dev Factory IA . Vous interviendrez sur la conception et le développement d’applications intégrant des composants data et intelligence artificielle , au sein d’équipes pluridisciplinaires composées de développeurs, data engineers, data scientists et experts métier . Votre mission consistera à concevoir, développer et industrialiser des services applicatifs et des briques d’intelligence artificielle , dans un environnement technique exigeant en matière de performance, scalabilité et fiabilité . Vos missions Développement Back-End et IA Concevoir et développer des API REST et/ou GraphQL robustes, sécurisées et performantes Implémenter des services d’exposition de modèles d’intelligence artificielle (inférence, scoring, prédictions) Développer des traitements data répondant aux besoins métiers Architecture applicative et data Participer à la définition des architectures applicatives et data/IA Concevoir des solutions scalables, modulaires et maintenables Appliquer les bonnes pratiques d’architecture logicielle (SOLID, séparation des responsabilités) Gestion des flux de données Traiter et exposer des données issues de différentes sources : bases de données relationnelles bases NoSQL APIs externes pipelines de données Garantir la qualité, la traçabilité et la performance des flux Intégration et mise en production des modèles IA Intégrer les modèles développés par les équipes data Mettre en production des services d’inférence Gérer les versions des modèles et suivre leurs performances Anticiper les problématiques de dérive des modèles Industrialisation et CI/CD Contribuer au dépôt GitLab Participer aux revues de code Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD Automatiser les processus de tests et de déploiement Qualité et tests Développer des tests unitaires, d’intégration et de performance Garantir la fiabilité et la stabilité des services applicatifs et des composants IA Sécurité applicative et data Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité : authentification autorisation chiffrement protection des données sensibles Collaboration agile Participer aux rituels Scrum Collaborer avec les équipes data, front-end, produit et DevOps Documentation et amélioration continue Documenter les architectures, APIs, pipelines data et processus de déploiement Contribuer à la veille technologique et à l’amélioration des pratiques de développement

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre mission : En tant que Data Engineer Databricks vous participez à la définition de l’architecture de la data platform et du Datawarehouse/Data Lake. Concevoir et développer des nouvelles fonctionnalités sur des applications hébergées par les plateformes Data. Développer et maintenir des pipelines de données performants (batch & streaming) et participer à toutes les étapes de traitement des données du niveau bronze au niveau gold. Garantir la sécurité, la robustesse et la fiabilité des pipeline de données en veillant aux enjeux de performance, d’accessibilité et d’intégrité des données. Contribuer à l’implémentation d’un Data Lab pour accélérer les usages Data & IA. Mettre en place et industrialiser des chaines CI/CD. Participer aux mises en production et au support en cas d’incident majeur. Travailler aux côtés de Data Product Owner, Data Architect et de BI & Analytics Engineer. Participer aux cérémonies agiles organisées par la squad : daily, sprint planning, sprint review, sprint rétrospective Effectuer une veille technologique continue sur de nouvelles solutions et tendances Data.

Nous recherchons un(e) Senior Data Analyst & Data Scientist spécialisé(e) sur Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Missions : • Être responsable de la couche analytique des métriques End-to-End : calculer et suivre les KPI incluant le temps de cycle, le lead time, le débit (throughput) et les encours (work-in-progress) à travers les étapes de production, • Construire des modèles de données granulaires pour un suivi complet des lots, en enrichissant la visibilité avec un niveau de détail par étape et une cartographie des dépendances entre tâches, • Mettre en place un contrôle statistique des processus appliqué aux métriques de flux : détecter les dérives des KPI par rapport aux limites de variabilité et développer des modèles prédictifs pour optimiser les temps de cycle, • Concevoir et maintenir des dashboards de suivi des flux ainsi que des visualisations d'analyse des goulets d'étranglement pour les équipes de production et les relecteurs de dossiers de lots, • Collaborer avec les data engineers pour intégrer les données SAP et les systèmes MES, en garantissant la qualité des données pour le suivi des lots et l'analyse des flux, • Travailler avec les équipes site pour cartographier finement les tâches de production et valider les dépendances, afin de soutenir la transition vers une séquence de lots optimisée, • Contribuer à l'intégration future de capacités de process mining et de workflows agentiques pour un ordonnancement intelligent des files de production. Référence de l'offre : jl8c8spjav

Contexte de la mission Au sein de la Direction du Digital et des Systèmes d'Information . Avec l'équipe en charge de la collecte, de la transformation et de la restitution des données collectées sur les canaux digitaux. Nous recherchons une prestation sur la suite Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery). Objectifs et livrables Exploitation des données Le fonctionnement en mode SAFe implique des livraisons à fréquences régulières. Dans ce cadre, de nouvelles données sont créées en permanence et nécessitent d’être mises à disposition pour répondre aux besoins de reporting. Les missions sont : Collaborer avec les autres membres de l’équipe sur les données nécessaires à la mesure des features : définition des objectifs / KPI’s Accompagner dans la définition des besoins en tracking Recetter les données lorsque la feature est en phase de test Recetter les données après la mise en production de la feature Préparer et ingérer des données dans Big Query (en Node JS) Mise à disposition des données fiabilisées dans Looker Studio Participer à l’analyse des données produites, en tirer des enseignements En complément : Veiller au bon fonctionnement de l’ingestion de données quotidiennes, appliquer un correctif si nécessaire Ingérer de nouvelles sources de données nécessaires au monitoring global des KPI’s du train Gérer et optimiser Les notions d’analyse et d’amélioration sont centrales pour accompagner le développement du train, ainsi il est aussi demandé de : Participer à l’analyse des données issues des monitoring afin d’en tirer des enseignements Participer à l’amélioration continue (dans les tracking, les process ou le fonctionnement de l’équipe) Communiquer et proposer Les déploiements en mode agile nécessite une organisation pluri-métier autour de la roadmap du train, la communication avec les autres est une notion clé. Nous recherchons un profil qui : Communiquer avec les autres corps de métier (PO, UX, testeurs, architectes, développeurs) dans la construction des features Pour les compétences demandées, il faut créer Piano Analytics à la place de Adobe Analytics

1. Contexte du service Cette mission vise à établir un cadre complet de gestion des données non structurées afin de soutenir les initiatives axées sur les données et l'IA. Elle a pour objectif de définir des normes, des règles et des cadres garantissant la fiabilité et la réutilisabilité des données, et de faciliter le déploiement de solutions de données et d'IA évolutives grâce à la collaboration avec les parties prenantes concernées. Cette activité comprend le pilotage d'approches innovantes, la consolidation des enseignements tirés et l'alignement avec les stratégies de données globales. 2. Périmètre du service (liste non exhaustive) Développement du socle méthodologique de la gestion des données non structurées, aligné sur les meilleures pratiques du secteur. Définition et documentation des normes, règles et cadres garantissant la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des données. Coordination avec les parties prenantes internes pour recueillir leurs retours et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques. Tests pilotes de cadres innovants pour les données non structurées et intégration des enseignements tirés dans les pratiques opérationnelles. Évaluation des fournisseurs de technologies, analyse comparative des solutions et recommandation d'outils et de plateformes adaptés. Évaluation des techniques de traitement documentaire (OCR, NLP, VLM), de la gestion des métadonnées, des ontologies et des solutions de bases de données vectorielles. Soutien aux initiatives de transformation liées à l'utilisation des données pour l'IA et l'analyse. 3. Prestations de service (liste non exhaustive) Un cadre méthodologique complet pour la gestion des données non structurées. Normes, politiques et règles documentées pour la qualité des données, les métadonnées et l'architecture des données. Rapports sur les projets pilotes, incluant les enseignements tirés et les bonnes pratiques. Rapports d'évaluation des fournisseurs et analyses comparatives. Documentation technique sur les techniques de traitement documentaire et les méthodes de transformation des données. Recommandations concernant les outils, les plateformes et les plans de mise en œuvre, en adéquation avec les besoins opérationnels.

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

Nous recherchons pour notre client basé dans les Hauts-de-Seine (92) un Consultant en Migration de Données qui pilotera l’ensemble du processus de migration, de la préparation à la mise en production, afin de garantir la qualité et la cohérence des données. Missions principales : Accompagner les équipes locales de la définition de la stratégie à la validation métier des données. Gérer les phases MOCK1, MOCK UAT et chargement en production. Analyser en première ligne les anomalies détectées. Soutenir les responsables applicatifs pour la propagation des données. Être garant de la méthodologie DTM, définir la stratégie de nettoyage des données et suivre les KPIs. Maintenir les modèles de migration, outils, rapports et la bibliothèque de connaissances. Arbitrer les écarts méthodologiques et gérer les demandes de déviation. Former et animer la communauté des experts en migration (DME).

Bonjour à tous, notamment aux Data Engineers Seniors ⚙️ spécialisés sur GCP / BigQuery 🔎 Je cherche un Data Engineer Senior avec une forte dimension expertise technique et expérience en rôle de lead, pour rejoindre une data platform stratégique en pleine montée en puissance. L’objectif de la plateforme est de centraliser, transformer et exposer la donnée à grande échelle afin de supporter des cas d’usage analytics, BI et IA dans un environnement data moderne. La plateforme est déjà en place et entre dans une phase clé d’optimisation, de scalabilité et d’enrichissement des usages (notamment autour de l’IA). 💻 Ce que tu vas faire : - Concevoir et faire évoluer des pipelines data robustes, scalables et sécurisés - Développer des traitements avancés sur BigQuery (CTE, window functions, optimisation performance & coûts) - Optimiser les requêtes à grande échelle via analyse des plans d’exécution - Concevoir des modèles de données (star / snowflake) pour des usages BI (PowerBI, Looker) - Intégrer des sources de données multiples (API, cloud, bases, fichiers…) - Industrialiser les workflows via CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform, Cloud Build) - Contribuer à l’intégration de cas d’usage IA dans les pipelines data - Participer aux choix d’architecture et structurer les bonnes pratiques data 🎯 Stack & environnement : BigQuery / SQL / Python / GCP / Cloud Build / Cloud Workflows / Apigee / Terraform / GitHub / PowerBI / Looker ➕ Bonus : expérience sur des environnements media / digital data (Google Analytics, Salesforce, CRM, social media) 📍 IDF : 2 jours de TT 🏡 📅 Démarrage : ASAP Qu'en penses-tu ? Une belle journée,

Contexte Développeur en charge de la gestion des scripts internes, de l’intégration de LLM et des tâches d’automatisation sur les flux de données et les processus, ainsi que des interactions API avec des sources externes. Mise en place de contrôles et de rapports sur la qualité des données. Contribution au développement des outils internes de l’équipe, tels que les processus de communication (mailing de masse), site web, planification d’équipe, etc. Objectif : Un développeur senior avec une solide compréhension des projets pilotés par les données, de l’automatisation, des référentiels IT et des exigences de gestion de services, pour travailler sur le développement interne de pipelines d’intégration et d’interfaces dans l’écosystème d’une grande banque d’investissement. Périmètre : Global, rôle exigeant une collaboration avec les clients internes de la banque d’investissement à l’échelle mondiale, nécessitant un anglais professionnel.

🚀 Mission Freelance - Business Analyst Data Transactions & Données Clients - Secteur Bancaire 📍 Paris / Hybride ⏳ Mission longue - démarrage ASAP 🏦 Secteur : Banque - Paiements & Transactions 🎯 Contexte de la mission Dans un environnement bancaire , notre client recherche un Business Analyst Data pour intervenir sur des flux transactionnels critiques , avec des enjeux forts autour des délais de transactions , de la qualité des données et de l' impact client . La mission est orientée opérationnel et métier , au cœur des flux bancaires clients et transactions. 👉 Important : ce poste n'est pas orienté crédit ni risque bancaire . Les profils issus de crédit, scoring, risque réglementaire ou finance de risque ne seront pas retenus . 🧩 Missions principales En tant que BA Data , vous interviendrez sur : Analyse des flux transactionnels bancaires (paiements, traitements bout‑en‑bout) Suivi et amélioration des délais de transactions (latence, timeliness, T+X) Cadrage et analyse des besoins métiers liés aux données clients Rédaction des spécifications fonctionnelles et règles de gestion Mapping des données (sources → traitements → usages) Contribution à la qualité des données (cohérence, complétude, fiabilité) Participation aux tests fonctionnels, UAT et validations Collaboration étroite avec les équipes IT, Data et Métiers Support à la mise en production et suivi des flux en phase RUN 👤 Profil recherché (BANCAIRE)✅ Indispensable Business Analyst Data senior Expérience confirmée en environnement bancaire Très bonne connaissance des transactions bancaires et des données clients Sensibilité forte aux délais de traitement transactionnels À l'aise avec SQL pour analyses et contrôles fonctionnels Capacité à travailler sur des environnements Data Platform / DataLake Approche terrain, orientée delivery et fiabilité opérationnelle ✅ Apprécié Expérience sur des périmètres paiements, flux transactionnels, banque de détail ou run‑off Travail en environnement Agile / squads data Bonne compréhension des flux bout‑en‑bout et de leur impact client ❌ Profils NON recherchés Crédit bancaire Risque (crédit, contrepartie, IFRS9, RWA, scoring, modélisation risque) Profils purement réglementaires ou quantitatifs 🛠 Environnement (indicatif) SQL Data Platforms / DataLake Flux transactionnels et APIs Outils de suivi qualité des données Méthodologies Agile