Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Data Scientist – Manchester Our Client an international organisation is looking to recruit a Data Scientist with 7 to 10 years expertise as a Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline The position is based close to Manchester. The salary for this position will be circa £75K - £85K plus benefits. Please send your CV to us in Word format along with salary and availability details.

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Data Product Owner au sein de son Analytics Factory, un centre d'excellence data-centric. Vous serez le pilier stratégique entre les directions métiers opérationnelles et les équipes techniques (Data Engineers, Analysts, Data Scientists, DataViz), transformant les données en leviers concrets de performance pour un réseau de plus de 650 points de vente. Dans ce rôle stratégique, vous piloterez des projets analytiques majeurs visant à optimiser le pilotage opérationnel du réseau commercial et à garantir la cohérence des indicateurs de performance clés (chiffre d'affaires, stocks, démarque, satisfaction client) entre les différents outils et dashboards métier. Vous concevrez et maintiendrez des solutions de pilotage performantes, notamment en matière de gestion des stocks et de suivi des rotations. Vous participerez activement à la définition de la roadmap analytique 2027, incluant les projets stratégiques comme la migration vers une nouvelle architecture cloud unifiée, l'automatisation des revues de performance par intelligence artificielle générative et le développement de diagnostics conversationnels assistés. Votre expertise technique combinée à votre capacité à cadrer des besoins métiers complexes vous permettra de concevoir des spécifications technico-fonctionnelles robustes, de piloter le backlog produit en environnement Agile (Jira, Sprint Planning, démos), et de communiquer efficacement auprès des instances décisionnelles (COMEX, responsables territoriaux). Vous assurerez également la qualité, la cohérence et la pérennité des données dans l'écosystème data du groupe. Responsabilités : - Piloter les projets data stratégiques et cadrer les besoins métiers complexes pour transformer les enjeux business en solutions analytiques concrètes - Concevoir, maintenir et optimiser les dashboards de pilotage opérationnel (stocks, performance magasins, KPIs retail) en garantissant la cohérence transverse entre outils - Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles détaillées et les user stories, en animation des rituels Agile (Sprint Planning, démos, retrospectives) via Jira - Gérer le portefeuille de projets data complexes, du cadrage au déploiement et à l'industrialisation, en assurant le respect des délais et des standards de qualité - Qualifier, documenter et maintenir la pérennité fonctionnelle des données pour garantir leur sens et leur fiabilité opérationnelle - Élaborer et actualiser la roadmap analytique, notamment en identifiant et priorisant les futurs besoins émergents pour 2027 (migrations cloud, automatisation IA, outils conversationnels) - Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données et la maîtrise des KPIs retail transverses lors des migrations de sources de données - Challenger les modèles de Data Science et maintenir une forte compréhension...

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Testeur modèles IA. Tester des modèles d'IA, des systèmes pilotés par l'IA et des applications centrées sur les données - Conception de cas de tests pour les systèmes dynamiques/pilotés par l'IA - Conception de cas de tests spécifiques par niveau (code, data, modèle LLM, pipeline) - Dossier d'évaluation de la précision, de l'explicabilité et du biais du modèle utilisé - Dossier d'évaluation de l'impact éthique de la dérive des données - Cahiers de tests d'IA sur des cas particuliers Python, Langchain Eval, RAGAS, LangFuse, outils de tests (PyTest, TensorFlow, MLFlow, Azure ML etc…) Conception de cas de tests Biais, équité et explicabilité en IA

Contexte du Projet : Le projet "Verbatim Unlock" vise à transformer les retours clients (verbatims) en insights actionnables via l'Intelligence Artificielle. Notre objectif est de doter nos équipes opérationnelles et stratégiques d'outils performants pour analyser et comprendre en profondeur l'expérience client. Mission Principale : En tant que Data Engineer BI & Vizualisation, vous serez le pont entre les données brutes, les modèles d'IA complexes et les utilisateurs finaux. Votre mission sera de concevoir, développer et déployer des solutions interactives et performantes, qu'il s'agisse de tableaux de bord ou d'applications dédiées, permettant l'exploration visuelle des insights verbatims. Vous garantirez que nos données deviennent des leviers de décision concrets et immédiatement exploitables. Responsabilités Clés : Développement d'applications interactives : Concevoir et construire des applications data sur Streamlit pour offrir des interfaces utilisateur sur-mesure et riches, permettant l'exploration des outputs des modèles d'IA et la découverte d'insights sur l'expérience client. Visualisation de données avancée : Au-delà des applications, développer des tableaux de bord interactifs sur Tableau pour des analyses spécifiques, garantissant clarté et pertinence. Modélisation et transformation des données avec dbt : Collaborer avec les Data Engineers pour définir et implémenter des pipelines de transformation des données en utilisant dbt. Vous serez responsable de la modélisation des données dans Snowflake pour les rendre optimales pour la visualisation et l'utilisation dans les applications. Optimisation des performances : Garantir la rapidité et la fiabilité des requêtes et des chargements de données dans les interfaces utilisateur, en tirant parti des capacités de Snowflake . Gestion et optimisation des ressources cloud : Surveiller et analyser l'utilisation des ressources de calcul et de stockage, notamment sur Snowflake , afin d'optimiser les coûts sans compromettre la performance ou la qualité des services. Conception UI/UX : Appliquer les meilleures pratiques d'expérience utilisateur (UX) et d'interface utilisateur (UI) pour créer des applications et dashboards intuitifs, ergonomiques et engageants. Définition des exigences techniques : Spécifier les prérequis techniques pour le passage en production des solutions développées (performance, sécurité, évolutivité).

Si l’Architecture Data est pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste d’Architecte Solution Data Senior ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Accompagner les métiers et la MOA dans le cadrage et l’analyse des besoins Data Concevoir et porter des solutions technico-fonctionnelles adaptées aux enjeux métiers Réaliser la modélisation des données et contribuer à l’urbanisation du SI Data Collaborer étroitement avec les chefs de projets, urbanistes, ingénieurs Data et équipes techniques Participer aux phases de recette, de tests et garantir la cohérence fonctionnelle des solutions Animer les échanges avec les différentes parties prenantes et assurer le suivi des projets Contribuer à l’amélioration continue des processus, méthodes et bonnes pratiques Data

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne (dans le 78) un Product Owner Data. Missions Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l’ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d’usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement, incluant notamment le pilotage des données liées à la DPEF (Déclaration de Performance Extra-Financière) et au BEGES (Bilan des Émissions de Gaz à Effet de Serre). Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. Activités principales Pilotage de projet, Delivery et Management (Rôle MOE/MOA): • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s’assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l’ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l’outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l’application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité :

Cadrage agile — Valorisation temps réel & différé des données trains (RER A) CONTEXTE DE LA MISSION Le projet s'inscrit dans la modernisation de l'exploitation d'un réseau ferroviaire francilien : industrialiser la collecte, le traitement et la valorisation des données trains, en temps réel et différé. À partir d'une solution issue d'un POC (boîtiers IoT embarqués sur le matériel roulant existant), les enjeux portent sur la performance et la ponctualité, la maintenance prédictive, la sécurité ferroviaire et l'optimisation énergétique. La prestation renforce une squad interne (Product Owner, architecte solution, experts métiers et techniques) pour un cadrage agile aboutissant à un dossier décisionnel (GO / NoGo) sur la solution cible. MISSION DU PROXY PRODUCT OWNER Backlog & cas d'usage IoT / Temps réel › Décliner les besoins métiers en exigences fonctionnelles exploitables › Structurer, alimenter et prioriser le backlog, en cohérence avec les objectifs du cadrage › Animer les ateliers de travail et coordonner les parties prenantes (métiers, UX, IT, data, gouvernance), en lien étroit avec le Product Owner interne › Formaliser les cas d'usage et aligner les besoins avec les contraintes techniques et de gouvernance › Contribuer à la consolidation des éléments du dossier décisionnel LIVRABLES ATTENDUS › Backlog priorisé et fiches cas d'usage détaillées › Expressions de besoins structurées › Spécifications fonctionnelles de niveau cadrage › Comptes rendus et relevés de décisions › Supports de suivi et de pilotage

Dans le cadre du développement des activités d'un grand groupe du secteur de l'assurance et de la protection sociale, nous recherchons un(e) Architecte Solutions IT disposant d'une forte expertise data, ainsi que d'une bonne connaissance des enjeux métiers de la finance et de l'assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). En lien étroit avec les équipes métiers et IT, vous serez responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques : Concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards d'entreprise Intervenir sur des projets autour de la data platform (Data Lake, Data Warehouse) Collaborer avec les équipes métiers pour traduire les besoins en solutions IT adaptées Assurer la conformité avec les contraintes réglementaires, notamment Solvabilité II

Mission : L’utilisation de la data et le développement des capacités analytiques et IA sont un axe majeur du plan stratégique de mon client. Directement rattachée au COMEX, l’Analytics Factory est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l’ensemble des équipes métier – Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc... Dans le domaine très concurrentiel de la vente de détail, les taux de marge sont réduits. Disposer de prédictions de chiffre d'affaires fi ables est donc crucial afin de piloter au plus juste les dépenses, et les choix d'actions commerciales pertinentes. L'objectif est d'améliorer et de fiabiliser les processus de prévision du CA, à différents horizons temporels, à différentes mailles (secteur, magasin, parc de magasins, ...) en utilisant notamment des modèles de ML qui s'appuient sur un grand nombre d'inducteurs (historique des ventes, tendance du marché, calendrier commercial,...). L'applicabilité de ces modèles est nécessaire pour qu’ils puissent être pleinement utilisés, et modifiés par les équipes métier de la finance, au sein d'une webapplication. Livrables : Pipelines de données industrielles SQL Webapplication Python pour interagir avec les prévisions Industrialisation, observabilité de modèles de ML

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Dans le cadre d’un projet stratégique, nous recherchons un Architecte Solutions IT orienté Data, disposant d’une expertise solide ainsi que d’une bonne connaissance des enjeux métiers en finance et assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). Localisation : Chartres (présentiel) avec déplacements réguliers à Paris Démarrage : ASAP Durée : Longue visibilité Vos missions Définir et concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards existants Intervenir sur des projets autour des plateformes data (Data Lake, Data Warehouse) Traduire les besoins métiers en solutions IT concrètes et adaptées Assurer la conformité réglementaire (notamment Solvabilité II) Compétences requises Expertise en architecture IT / Data Maîtrise de Databricks et des environnements data (ETL, pipelines, etc.) Connaissance des solutions SAS (Base SAS, SAS Grid…) Bonne maîtrise des environnements Cloud, idéalement Azure Connaissances métiers Finance / Assurance Prudentiel Réassurance Solvabilité II

📍 Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une offre Database as a Service (DBaaS) sur un environnement Cloud Privé , notre client recherche un Administrateur DBA Cloud DevOps Senior . Au sein d'une équipe d'environ 15 DBA, vous participerez à la conception, l'industrialisation et l'exploitation de plateformes de données cloud natives reposant sur Kubernetes. Vous contribuerez à la mise en place de services de bases de données automatisés, hautement disponibles, sécurisés et facilement exploitables à grande échelle. 🎯 Vos missions Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des services de données : Concevoir et développer l'offre DBaaS Déployer les moteurs de bases de données sur Kubernetes Administrer les opérateurs Kubernetes (CNPG, ECK...) Industrialiser les déploiements via Helm, GitOps et Ansible Automatiser le provisioning, les sauvegardes et les restaurations Mettre en œuvre les procédures de montée de version et de patching Garantir la haute disponibilité (HA), la réplication et les dispositifs PRA/PCA Superviser les plateformes (Prometheus, Grafana...) Participer au maintien en conditions opérationnelles (MCO) Assurer un support technique de niveau 3 Accompagner les équipes projets sur les choix d'architecture Data Participer aux projets de sécurité, conformité et gestion des accès Réaliser une veille technologique autour des solutions Cloud Native. 🛠 Environnement techniqueCloud & Container Kubernetes Helm GitOps ArgoCD OpenStack VMware Podman Morpheus Automatisation Git Ansible Terraform Bases de données Relationnelles : PostgreSQL MySQL MariaDB Oracle SQL Server NoSQL : MongoDB Elasticsearch OpenSearch Cassandra Redis Monitoring Prometheus Grafana Stockage S3 Longhorn Commvault Systèmes RedHat Ubuntu Oracle Linux ✅ Compétences indispensables Très bonne maîtrise de Kubernetes Expertise Helm Charts Expertise Git et Ansible Bonne connaissance des bases de données Expérience sur des opérateurs Kubernetes (CNPG, ECK ou équivalent) Maîtrise des architectures Cloud Native Bonne connaissance des concepts Kubernetes (PV, PVC, StorageClass, CSI) Automatisation des déploiements GitOps Infrastructure as Code Sauvegarde / restauration (PITR) Haute disponibilité Réplication PRA / PCA Diagnostic de performance des bases de données CI/CD

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme. Participation aux nouveaux projets BI. Contribution aux développements de workflows en python au sein de l'équipe DataHub Core Platform. 💡Responsabilités principales : · La mission consiste à : Participation au projet DQF (Data Quality Framework) Développement des modules python communs qui seront utiles à tous les projets Participation au projet Data Lineage

Dans le cadre du programme stratégique HALO, visant à enrichir l’expérience bancaire digitale au sein de l’application mobile d’un grand acteur bancaire, nous recherchons actuellement un.e Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer. Vous intégrerez le Chapitre Data, rattaché à la Direction Data, en charge de l’accompagnement des squads dans la conception, l’industrialisation et l’exploitation de cas d’usage Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, multi-squads, au cœur d’une architecture moderne orientée API et event-driven, avec des enjeux forts de performance, sécurité, conformité et qualité des livrables. 🎯 Votre rôle En tant que Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des cas d’usage IA. De la compréhension des besoins métiers jusqu’au déploiement en production et au suivi en RUN, vous êtes garant.e de la performance, de la robustesse et de la valeur des modèles mis en œuvre. Vous travaillez en lien étroit avec les Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et équipes métiers afin de transformer des cas d’usage bancaires en solutions data industrialisées. Vos missions 🧠 Cadrage et analyse des cas d’usage Vous intervenez dès les premières phases des projets pour comprendre et qualifier les besoins : Analyser les cas d’usage métiers avec les squads Identifier les problématiques Data / IA pertinentes Définir les approches de modélisation adaptées Sélectionner les données utiles et leur méthodologie de traitement Traduire les besoins métiers en problématiques data exploitables 🔬 Exploration, prototypage et modélisation Vous construisez et testez les solutions algorithmiques : Réaliser l’exploration et l’analyse des données Développer des prototypes de modèles ML / IA Tester et comparer différents algorithmes Évaluer les performances des modèles (accuracy, recall, precision…) Optimiser les modèles selon les contraintes métiers et techniques 🏗 Industrialisation et déploiement des modèles Vous assurez la mise en production des modèles : Concevoir et industrialiser des modèles de Machine Learning Développer les pipelines de training, inference et scoring Déployer les modèles dans les environnements de production Intégrer les modèles dans des architectures API et event-driven Garantir la scalabilité et la robustesse des solutions 📊 MLOps, monitoring et RUN Vous assurez la fiabilité dans la durée des modèles déployés : Mettre en place des dispositifs de monitoring des modèles Suivre la performance en production Détecter les dérives et proposer des ajustements Participer au RUN et à la résolution d’incidents Améliorer en continu les modèles et pipelines existants 🤝 Collaboration et communication Vous êtes un acteur clé du delivery en environnement Agile : Participer aux rituels des squads multi-équipes Suivre les tâches dans un contexte Agile à l’échelle Présenter les avancées aux équipes métiers et techniques Vulgariser les résultats auprès d’interlocuteurs non techniques Contribuer à la compréhension et l’adoption des solutions IA 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏦 Domaine fonctionnel Banque de détail Expérience client digitale Ciblage, recommandation, recherche et prédiction Parcours clients mobile Cas d’usage IA et Machine Learning 🛠 Environnement technique Python, Scala, Bash SQL / NoSQL Spark, PySpark Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Git, CI/CD MLOps et industrialisation des modèles Scikit-learn, Pandas, NumPy Architecture API et event-driven