L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques afin de fournir aux équipes métiers des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision. Missions : Concevoir des solutions data et cadrer les besoins métiers. Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles. Préparer la recette et suivre la mise en œuvre avec l'équipe Scrum. Modéliser les objets métiers dans un socle Big Data. Spécifier les flux d'alimentation et les contrats d'interface. Concevoir les expositions data (API, modèles BDD) avec la gouvernance Data. Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données. Construire et piloter la roadmap produit Data. Garantir l'alignement et la cohérence avec les autres produits Data. Piloter la qualité de la donnée à l'aide de dashboards et du suivi des dettes techniques. Qualifier et documenter les données pour les rendre compréhensibles et exploitables. Assurer l'interface entre les métiers et les équipes IT. Gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs. Piloter le backlog produit et définir les User Stories. Animer les rituels Agile. Gérer un portefeuille de projets Data et leur cycle de vie. Assurer le reporting auprès des responsables programme ou Data Product. Manipuler la donnée via SQL avancé, fichiers, APIs et outils de datavisualisation. Interroger des bases SQL et consommer des web services. Maintenir une forte compréhension technique de l'écosystème Data.
Contexte : Dans le cadre de ses activités de gestion et de traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst confirmé pour garantir la qualité, l'intégration et la bonne exploitation des données provenant de sources multiples. Le consultant interviendra notamment sur la qualification des données, leur référencement, leur normalisation et leur intégration au sein du Data Lake. Missions principales : · Garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de gestion de la donnée et à la structuration de son cycle de vie. · Superviser et intégrer des données provenant de sources multiples et de différentes natures. · Contrôler la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser les recettes et contrôles de données. · Identifier et supprimer les doublons. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. · Livrables attendus : · Données intégrées et contrôlées dans le Data Lake. · Résultats des contrôles et recettes de données. · Données qualifiées, normalisées et référencées. · Identification et traitement des anomalies et doublons. · Contribution à la documentation du cycle de vie et de la qualité des données.
Dans le cadre d'un programme stratégique de Data & Analytics, nous recherchons un(e) Senior Functional Data Architect pour contribuer à la structuration et à l'évolution de l'architecture fonctionnelle des données. Vous interviendrez sur des sujets variés liés à l'Analytics, l'IA, la Data Governance et le Master Data Management (MDM), avec un focus particulier sur les données du système d'information et les données IT : applications, projets, infrastructures, ITSM, spécifications, etc. Votre rôle sera de garantir une structuration cohérente et durable des données et des plateformes Data, en facilitant leur exploitation par les équipes métiers et techniques, aussi bien pour des usages analytiques classiques que pour des cas d'usage avancés en IA et Data Science. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les experts métiers, Data Architects, Enterprise Architects, architectes techniques, Data Engineers, Data Scientists et Data Product Managers. Vos missions Architecture fonctionnelle des données Comprendre les processus métiers et l'architecture Data du système d'information. Analyser les différents domaines fonctionnels : ERP, CRM, PIM, MDM, applications métier, ITSM et plateformes Data. Définir et faire évoluer les modèles de données fonctionnels. Enrichir les ontologies d'entreprise et formaliser les principales entités de données ainsi que leurs relations sémantiques. Cartographier les actifs Data existants et identifier les opportunités de standardisation et de réutilisation. Contribuer à la définition d'une architecture Data cohérente à moyen et long terme. Data Modeling & Data Products Analyser les besoins fonctionnels actuels et futurs en matière de données. Concevoir des modèles de données standardisés, cohérents et réutilisables. Définir les mécanismes d'agrégation, de consolidation, de normalisation et de dénormalisation adaptés aux usages. Faciliter la mise à disposition des données en self-service. Contribuer à la conception de datasets destinés à être consommés via une Data Marketplace. Évaluer les modèles de données et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité aux standards définis. MDM & Data Governance Définir le positionnement des flux MDM au sein du système d'information. Contribuer à la mise en cohérence des données de référence entre les différents domaines fonctionnels. Appliquer les principes et standards de Data Governance. Veiller au respect des règles de classification, confidentialité, protection des données et gestion des accès. Prendre en compte les politiques de conservation et de gestion des risques liés aux données. Accompagner les équipes métiers et IT dans la définition des exigences de gouvernance. Data Quality & Métadonnées Identifier les exigences métiers en matière de Data Quality. Accompagner les équipes dans la définition et le positionnement des contrôles de qualité des données. Gérer et enrichir les métadonnées associées aux datasets. Garantir la bonne compréhension de la couverture, de la disponibilité et de la fraîcheur métier des données. Contribuer à la certification de la conformité des datasets avec les standards d'architecture et de gouvernance. Modélisation des processus Documenter les principaux processus métiers produisant ou consommant des données. Modéliser ces processus en BPMN. Identifier les interactions entre processus, données, applications et acteurs. Faciliter la compréhension commune entre équipes métiers et équipes Data / IT. Innovation & IA Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Utiliser les outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.
Contexte Le projet vise à mettre en place une solution permettant d'ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples, afin de produire les rapports métiers nécessaires à la surveillance du risque de crédit. La solution est développée sur Google Cloud Platform (GCP) au sein d'une équipe expérimentée, sur un projet à forts enjeux et à forte visibilité. Une expérience dans le domaine du risque de crédit est appréciée. Missions principales Le consultant interviendra notamment sur : La conception et le développement de solutions Data sur Google Cloud Platform ; Le développement et l'intégration de traitements Python / Spark ; La mise en place et l'évolution des pipelines d'ingestion et de traitement de données ; L'ingestion, l'agrégation et l'exposition de données provenant de sources multiples ; Le développement de traitements à forte volumétrie ; La collecte, le stockage et l'exploitation des flux de données ; La supervision et l'intégration de données de différentes natures ; Le contrôle de la qualité et de la sécurité des données ; La maintenance et le suivi du RUN des applications développées ; La maintenance des infrastructures Data associées ; La documentation et la cartographie des différentes sources de données ; La contribution à l'industrialisation des traitements et modèles ; La proposition d'évolutions des infrastructures et solutions Data existantes. La mission rattache également au rôle de Data Engineer la structuration des bases, la gestion des métadonnées et référentiels, l'industrialisation des modèles ML ainsi que leur maintien en RUN.
Mission longue d'expertise Collibra qui vise à adresser les besoins exprimés par le Global Data Office et à adapter la solution Collibra pour y répondre. Le prestataire contribuera également à l'onboarding des data stewards et des data custodians dans leur prise en main de l'outil et dans la documentation de leur périmètre. La personne sera aussi appelée à travailler sur des sujets plus techniques, comme par exemple la connectivité entre Collibra et les autres solutions data (ex : Power BI, Dataiku, API Manager, SGBD, etc.) Analyser les besoins des clients (IT et métiers) dans la documentation de leur périmètre Charger la documentation Data du métier dans Collibra et documenter le processus Paramétrer la solution Collibra pour adapter son usage aux besoins des utilisateurs (création de dashboards, vues, etc.) Présenter l'offre de service aux clients et les accompagner dans la prise en main de l'outil Tester les nouvelles fonctionnalités de Collibra, déterminer leur pertinence et les intégrer dans l'offre de service Donner des ateliers de formation et animer des ateliers de travail / des démonstrations Recueillir le feedback des utilisateurs pour adapter l'offre de service Fournir du support et de l'assistance aux utilisateurs, tester les nouvelles releases et résoudre d'éventuels incidents ou bugs
Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - Snowflake, Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL
Contexte : Nous recherchons un(e) Data Quality Manager pour accompagner les équipes de Gouvernance des données, en collaboration étroite avec les métiers et les équipes IT. La mission consiste à renforcer la déclinaison opérationnelle de la stratégie Data Governance, définir le cadre des travaux de Data Quality, piloter les actions de mise en qualité et accompagner les différentes directions dans l'adoption des processus, rôles et bonnes pratiques de gouvernance des données. Missions principales : · Définir et faire évoluer le cadre normatif de la gouvernance et de la qualité des données, de la collecte à l'exploitation. · Piloter la mise en application du cadre Data Quality par les métiers et les équipes agiles. · Définir et enrichir les processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données dans une logique de passage à l'échelle. · Piloter les processus de mise sous contrôle de la qualité des données et suivre les plans de remédiation. · Coordonner les acteurs métiers et IT impliqués dans les investigations et la résolution des problématiques de non-qualité. · Orchestrer la gouvernance entre les propriétaires et gestionnaires de données. · Renforcer la comitologie et contribuer à la priorisation des chantiers Data Quality. · Synchroniser les jalons avec les travaux liés au comptoir Risque et Finance. · Accompagner les métiers et l'IT dans l'appropriation des processus, rôles et responsabilités liés à la gouvernance des données. · Créer, animer et maintenir une communauté de pratiques autour de la Data Quality. · Construire et déployer le plan d'animation de la communauté : ateliers, groupes de travail, formations et actions d'acculturation. · Définir les parcours d'onboarding et les premiers cursus d'acculturation à la gouvernance et à la qualité des données. · Promouvoir les principes, normes, standards, méthodologies et bonnes pratiques Data Quality. · Accompagner les propriétaires et gestionnaires de données dans la mise en œuvre des plans d'amélioration continue. · Contribuer à la conduite du changement et à la valorisation des nouveaux rôles liés à la gouvernance des données. · Mesurer l'avancement des plans de remédiation et assurer le reporting auprès des parties prenantes. Livrables attendus : · Cadre normatif et méthodologique Data Quality. · Processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données. · Plans de remédiation et tableaux de suivi de leur avancement. · Dispositifs de pilotage et de priorisation des chantiers Data Quality. · Supports de gouvernance, comitologie et reporting. · Plan d'animation et dispositif de fonctionnement de la communauté de pratiques. · Parcours d'onboarding et supports d'acculturation/formation. · Méthodologies et supports de diffusion des normes et bonnes pratiques Data Quality. · Recommandations et actions d'amélioration continue de la qualité des données. · Coordination et comptes rendus des investigations liées aux problématiques de non-qualité.
Projet "Pricing Excellence" : mettre en place une gestion globale de la croissance des revenus (RGM) pour fixer le juste prix au client. Prix basé sur la data, en équilibrant le coût total, la perception du prix par le client et la rentabilité. Forte ambition sur les outils digitaux, la data et l'IA. Équipe composée d'un centre d'excellence Pricing et d'une équipe transverse Data / IA. Objectif : optimiser les prix de façon proactive, suivre le marché et améliorer l'expérience client. Objectifs et livrables Travailler avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts pour améliorer les produits de dataviz. Créer des frameworks d'analyse scalables sur l'écosystème pricing. Analyser et améliorer les processus de changement de prix. Trouver et chiffrer de nouvelles opportunités business ou produit. Transformer des problèmes business en insights actionnables. Accompagner les analystes juniors.
Informations clésRôle : Analyste Support L2 Data Expérience : 5 ans minimum TJM max : 380 € Date de démarrage : ASAP Date de fin : 01/09/2027 Localisation : Clermont-Ferrand Rythme : Hybride — 3 jours sur site par semaine (possibilité de négocier une semaine sur deux sur site) Description de la missionAu sein de l'équipe Support Data & Analytics, vous assurez le support technique et fonctionnel de niveau 2 pour les services BI dans un environnement Cloud moderne. Vous garantissez la fiabilité, la performance et la disponibilité des solutions de reporting ainsi que des pipelines de traitement de données. Missions principalesAnalyse & Résolution : Traiter et résoudre les incidents complexes (analyse de logs, gestion des erreurs, suivi des permissions et droits d'accès). Exploitation & SLA : Garantir le maintien en condition opérationnelle et participer aux transitions en mode exploitation (suivi des SLA, interaction SDM). Astreintes : Participer aux astreintes de l'équipe (environ 1 fois par mois). Collaboration : Interagir au quotidien avec les équipes Business, Build, DevOps, Data Engineering et le Support L3.
Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la banque, un(e) Business Analyst Référentiels Data. Environnement technique Python, Informatica Power Center (migration), approche BDD (Behaviour Driven Development), Jira, Confluence, Office 365, référentiels Identités et Organisations. Contexte Au sein d'une équipe dédiée à la gestion des référentiels transverses, l'organisation accompagne l'ensemble des lignes métiers dans leurs usages des données de référence. Dans le cadre d'un chantier d'harmonisation technique, un programme de migration des traitements ETL vers Python est en cours sur plusieurs applications du patrimoine, dont deux applications jumelles exposant des données issues des référentiels Identités et Organisations du groupe. Missions Reprendre le rôle de Business Analyst sur le volet Organigramme, en prenant le relais d'un collaborateur mobilisé sur d'autres priorités Préparer et exécuter les tests de non-régression des traitements d'alimentation de l'Organigramme, puis accompagner leur mise en production Analyser l'existant sur l'application Annuaire Pages Blanches et spécifier les futurs traitements d'intégration de données en tenant compte de la migration technologique Simplifier les traitements existants et intégrer les nouveaux besoins fonctionnels identifiés Préparer et exécuter les tests de non-régression des traitements d'alimentation de l'Annuaire, puis accompagner le changement jusqu'à la mise en production Collaborer étroitement avec une équipe internationale, incluant des collaborateurs basés au Portugal Compétences attendues Business Analyse, Product Ownership, Agilité, BDD, tests de non-régression, transformation et alimentation de données, Python, Jira, Confluence, Office 365, anglais professionnel
Nous recherchons un(e) Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : t5mp9c65s2
ContexteLa Direction Data, au sein de la Direction IA & Data, a 3 grandes missions : Maximiser la récupération des données Tirer toute l'intelligence des données Mesurer et piloter la performance des activités et des offres et diminuer les tâches à faible valeur ajoutée Le pôle Data Intelligence au sein de la direction est à la recherche d'une nouvelle prestation en Data Analyse / Gestion de projet Data. Le pôle a les missions suivantes : Produire et diffuser la connaissance des publics pour éclairer les décisions marketing et éditoriales de l'entreprise. Concevoir des modèles et algorithmes pour valoriser les données, effectuer des prédictions, optimiser l'expérience des publics et développer des services innovants. Fournir aux métiers les outils de pilotage et d'aide à la décision pour mesurer la performance et orienter leurs actions. Définir et piloter la feuille de route de valorisation du patrimoine data (Data Platform) pour l'aligner sur les objectifs stratégiques de l'entreprise. MissionsLa prestation en Data Analyse / Business Analyse, avec une compétence de gestion de projet et une appétence Métier RH / Finance, vise à contribuer à la mise en place d'analyses et de dashboards au service notamment du pilotage de la performance opérationnelle.
Contexte de la mission Dans le cadre de la fiabilisation et de la valorisation de son patrimoine Data, le client recherche un consultant Data Analyst / Data Quality disposant d'une solide maîtrise de SAS, capable d'intervenir à la fois sur la compréhension et la documentation de la donnée et sur la mise en place d'un dispositif de pilotage de sa qualité. L'objectif de la mission est de rendre le patrimoine Data plus fiable, mieux documenté et plus facilement exploitable à des fins d'analyses statistiques, tout en permettant aux équipes métiers et IT de disposer d'un référentiel partagé et pérenne. Le consultant interviendra sur deux volets complémentaires. Objectifs et livrables Recherche d'un prestataire capable d'intervenir sur les deux volets suivants : A. Structuration et enrichissement du manuel utilisateur B. Mise en place d'un dispositif de pilotage de la qualité des données sous SAS 1. Structuration et enrichissement du manuel utilisateur Le consultant devra analyser la source de données existante afin d'en comprendre le fonctionnement, les règles de gestion et les différents concepts métiers associés. Missions principales Analyser la source de données et comprendre son fonctionnement global ; Identifier et formaliser les règles de gestion, concepts métiers et spécificités techniques ; Analyser la documentation existante et identifier les informations manquantes ; Structurer et enrichir le manuel utilisateur existant sous Word ; Traduire et vulgariser les éléments techniques afin de les rendre accessibles aux utilisateurs métiers ; Formaliser les informations techniques nécessaires aux équipes IT et aux équipes de maintenance ; Proposer une organisation documentaire claire, intuitive et facilement maintenable ; Faciliter la transmission des connaissances entre les équipes métiers, Data et IT ; Constituer un référentiel documentaire de référence permettant de mieux comprendre et exploiter les données pour les analyses statistiques. Livrable attendu Un manuel utilisateur complet, fiable et structuré permettant aux différents publics de : comprendre la donnée ; connaître sa définition et ses règles de gestion ; identifier ses limites et spécificités ; l'utiliser correctement dans le cadre d'analyses statistiques ; assurer sa maintenance et sa transmission dans le temps. 2. Mise en place d'un dispositif de pilotage de la qualité des données sous SAS Le deuxième volet constitue une dimension importante de la mission. Le consultant devra concevoir et développer un dispositif industrialisé permettant de mesurer, suivre et piloter la qualité des données sous SAS. Missions principales Identifier les principaux enjeux de qualité liés à la source de données ; Définir les contrôles de qualité pertinents en fonction des besoins métiers ; Définir les indicateurs permettant de mesurer notamment : la complétude ; l'exactitude ; la cohérence ; l'unicité ; l'exhaustivité ; Concevoir et développer sous SAS les traitements nécessaires à l'alimentation automatisée des indicateurs ; Mettre en place les traitements permettant de suivre l'évolution de la qualité dans le temps ; Concevoir un tableau de bord de pilotage de la qualité des données ; Automatiser l'actualisation des indicateurs sur une base mensuelle ; Automatiser la diffusion des résultats auprès des équipes concernées et de la DSIN ; Documenter l'ensemble de la solution développée ; Garantir la maintenabilité, l'évolutivité et la bonne appropriation de la solution par les équipes internes ; Préparer le transfert de compétences et de connaissances à l'issue de la mission. Un dispositif de Data Quality robuste, industrialisé et simple d'exploitation, permettant aux équipes de disposer d'une vision régulière et objective de la qualité des données et de son évolution.
Contexte et objectif de la mission : Nous recherchons un consultant technique capable de concevoir et de développer des agents IA avec Microsoft Copilot Studio, puis de les connecter aux données et aux applications de l'entreprise. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de réalisation : compréhension du besoin métier, conception, développement, intégration, tests, déploiement et amélioration continue. Nous recherchons un profil opérationnel, capable de présenter les agents qu'il a personnellement développés, d'expliquer ses choix techniques et de détailler les contraintes rencontrées ainsi que les solutions mises en œuvre. Missions principales 1. Cadrage et conception de la solution ● Recueillir et analyser les besoins métiers afin d'identifier les usages pertinents pour un agent IA. ● Définir les utilisateurs cibles, les fonctionnalités attendues et les critères de réussite. ● Identifier les sources de connaissance, les applications à connecter et les actions que l'agent pourra réaliser. ● Définir les situations nécessitant une validation ou une intervention humaine. ● Proposer une conception combinant Copilot Studio, Power Automate 2. Développement des agents dans Copilot Studio ● Créer et configurer les agents : instructions, sujets de conversation, variables et parcours de dialogue. ● Connecter les agents aux sources documentaires et aux données utiles au cas d'usage. ● Configurer les outils et les actions permettant à l'agent d'interagir avec les applications de l'entreprise. ● Gérer les demandes ambiguës, les informations manquantes et les situations d'échec. ● Améliorer la pertinence des réponses et la fiabilité des actions exécutées. 3. Automatisation avec Power Automate ● Concevoir et développer les flux associés aux agents. ● Automatiser les processus métiers : demandes de validation, notifications, création de tickets, enregistrement ou mise à jour de données. ● Utiliser les connecteurs adaptés aux applications concernées. ● Gérer les paramètres d'entrée, les conditions, les résultats et les erreurs. ● Assurer la fiabilité des échanges entre l'agent, les flux et les systèmes connectés. Compétences techniques recherchées ● Microsoft Copilot Studio : expérience concrète de création d'agents, configuration des connaissances, des conversations et des actions. ● Power Automate : conception de flux, utilisation des connecteurs, gestion des erreurs et intégration avec les applications métiers. ● Développement assisté par IA : capacité à utiliser ces outils avec recul et à vérifier les productions générées.
developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.
Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.
