Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Le contexteDans le cadre de projets en intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist Senior afin d'accompagner l'un de nos clients du secteur bancaire sur des enjeux de conception, de développement et d'industrialisation de solutions d'IA basées sur les grands modèles de langage (LLM). Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏦 Banque et services financiers Organisation : Collaboration avec les équipes techniques et métiers autour de la conception et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Enjeux : Développer des solutions d'IA générative et des agents IA fiables, performants et adaptés aux besoins métiers, en intégrant les enjeux de qualité, de sécurité et de mise en production. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM, notamment des applications utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation). ➞ Développer et orchestrer des agents IA capables d'utiliser des outils, des API et des sources de données externes. ➞ Mettre en production des applications d'IA générative et optimiser leurs performances, leur latence et leurs coûts. ➞ Évaluer la qualité et la fiabilité des solutions développées, notamment en travaillant sur la validation des réponses, la gestion des erreurs et les mécanismes de contrôle. ➞ Contribuer à l'industrialisation des solutions IA en intégrant les bonnes pratiques de développement, de déploiement et de sécurité. Ton environnementTechnologies : Python, LLM, RAG, IA générative, agents IA. Outils : LangChain, LangGraph, vLLM ou solutions équivalentes de déploiement de modèles, outils d'orchestration et d'intégration d'API. Méthodologies : Bonnes pratiques de développement, industrialisation et déploiement de solutions IA.

Dans le cadre de l'évolution de son système d'information et de la modernisation de son environnement décisionnel, notre client recherche un Architecte Fonctionnel Data / Business Analyst Data senior. Vous interviendrez sur la refonte des flux de données liés à un système de gestion, avec pour objectif de garantir la cohérence des règles métier, la fiabilité des données et la bonne traduction des besoins fonctionnels en solutions techniques. En lien étroit avec les équipes métier, Data et développement, vous jouerez un rôle central dans la formalisation des besoins, la conception fonctionnelle et la sécurisation des livraisons. Vos missions1. Analyse fonctionnelle et compréhension de l'existantPrendre connaissance de l'architecture fonctionnelle et des règles de gestion existantes en collaboration avec les experts internes. Identifier les impacts du nouveau système sur les flux de données, les traitements et les restitutions décisionnelles. Analyser les écarts constatés et définir les adaptations fonctionnelles nécessaires. Reconstituer les règles métier insuffisamment documentées et structurer la connaissance existante. Évaluer les différentes solutions possibles et formuler des recommandations adaptées aux enjeux du projet. 2. Conception et rédaction des spécificationsRédiger des spécifications fonctionnelles détaillées, structurées et directement exploitables par les équipes de développement. Formaliser les règles de gestion, les conditions de traitement, les cas particuliers et les contrôles attendus. Préparer des exemples de données et des résultats de référence pour faciliter le développement et les tests. Décrire les évolutions nécessaires aux modèles et aux flux de données décisionnels. Garantir la cohérence entre les besoins métier, les spécifications et la solution mise en œuvre. 3. Accompagnement des équipes et validation des livraisonsRépondre aux questions des développeurs et clarifier les exigences fonctionnelles tout au long de la réalisation. Vérifier la conformité des développements par rapport aux spécifications établies. Analyser les anomalies et les écarts de données à l'aide de requêtes SQL. Contribuer à la résolution des difficultés fonctionnelles et proposer des ajustements si nécessaire. Travailler en coordination avec les équipes Data, les responsables techniques et les partenaires intervenant sur le projet. 4. Animation des ateliers métierOrganiser et animer des ateliers avec les interlocuteurs métier afin de recueillir et clarifier les besoins. Faire valider les règles de gestion et les choix fonctionnels. Présenter les problématiques identifiées et faciliter les prises de décision. Proposer des solutions pragmatiques, notamment en matière de priorisation et de découpage des évolutions. Assurer une communication fluide entre les équipes métier et techniques.

Votre rôle au sein de NSI Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Data Engineers expérimenté H.F pour contribuer à l'évolution de son Data Lake et au déploiement de nouveaux cas d'usage sur la plateforme Databricks. Descriptif des missions Développer et maintenir des pipelines de données batch et temps réel Concevoir et industrialiser des flux d'ingestion et de transformation Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks Concevoir et maintenir des workflows Talend Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture) Participer à l'automatisation, aux tests et aux déploiements CI/CD Garantir la qualité, le monitoring et l'observabilité des traitements Développer des composants réutilisables et frameworks d'industrialisation Environnement technique Databricks Python / PySpark Talend SQL dbt CDC / Qlik Replicate Git, CI/CD Kafka (plus) GénAI appliquée au développement

En tant qu'ingénieur·e data, vous contribuerez à la modernisation d'une plateforme analytique, avec pour objectif d'accélérer la migration des traitements existants de Dataiku vers dbt et Snowflake. Vous développerez et maintiendrez des modèles dbt conformes aux standards de nommage, de tests, de documentation et d'intégration continue. Vous structurerez les différentes couches de données — raw, staging et marts — et concevrez des pipelines ELT robustes et évolutifs. Vous analyserez les flux Dataiku à convertir, optimiserez les requêtes Snowflake et contribuerez à la maîtrise des ressources de calcul, du stockage et des coûts. Vous mettrez en œuvre les tests de qualité, documenterez les modèles et participerez au suivi de la traçabilité des données. Vous prendrez également part aux revues de code, au monitoring et à l'alerting des pipelines, en vous appuyant sur des outils de développement assistés par l'IA. Le poste est basé à Saint-Denis, en mode hybride, avec jusqu'à 10 jours de télétravail par mois et une présence minimale de deux jours par semaine.

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, notre client recherche un Lead Data Orchestration Engineer, expert Apache Airflow et AWS MWAA. La plateforme actuelle orchestre des pipelines de données bancaires dans 9 pays européens. Après une première phase de stabilisation, l'objectif est désormais d'optimiser son architecture, de renforcer sa résilience et d'étudier une éventuelle migration vers une infrastructure plus adaptée. Missions et responsabilités1. Optimisation de l'architecture Airflow Faire évoluer et optimiser la DAG Factory existante. Migrer les dépendances inter-DAGs vers les mécanismes natifs Airflow (Datasets). Améliorer les performances et la scalabilité de la plateforme. Automatiser la validation des DAGs dans les pipelines CI/CD. 2. Sécurisation et résilience Renforcer l'observabilité : monitoring, dashboards, alerting. Implémenter une politique de rotation des secrets. Optimiser le capacity planning, le scaling et la gestion des ressources. Améliorer l'isolation réseau et les mécanismes de reprise automatique. Formaliser les procédures de gestion des incidents (runbooks). 3. Étude et migration d'infrastructure Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA (ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect). Évaluer les coûts, les performances et les risques associés. Définir une architecture cible et un plan de migration. Piloter les POC et la migration progressive si une nouvelle solution est retenue. Garantir la continuité de service pendant la transition. 4. Accompagnement et montée en compétences Former et accompagner les équipes Dev et Ops (environ 10 personnes). Définir et faire appliquer les standards techniques. Structurer une organisation Data Platform favorisant l'autonomie des équipes. Assurer le transfert de connaissances et le mentorat. Compétences techniques indispensablesApache Airflow : expertise avancée (scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators, Datasets). AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM. Python avancé : développement de plugins, operators et sensors personnalisés. Optimisation Airflow : expérience sur des plateformes de grande envergure (200+ DAGs en production). DAG Factory : conception et optimisation de génération dynamique de DAGs. Résilience et observabilité : monitoring, alerting, retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers. Architecture Cloud : capacité à évaluer et concevoir des solutions d'orchestration évolutives. Compétences appréciéesExpérience d'une migration d'orchestrateur ou d'infrastructure Airflow. Connaissance d'Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster ou Prefect. Maîtrise de Terraform (Infrastructure as Code). Expérience en environnement bancaire, international ou multi-pays. Compétences / Qualités indispensables : Apache Airflow, AWS MWAA ou Google Cloud Composer, Data Orchestration, Lead Data Engineer, Python, DAG Factory, AWS, ECS, EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, DataOps, Terraform, CI/CD, CloudWatch

Mission : Au sein d'une organisation agile, coordonner dans une approche produit les traitements des données et les outils de gestion des données développés au sein du service Management des données et des médias. Activités principales : Piloter les évolutions des traitements de données avec une approche produit - Recueillir les besoins des équipes métier et techniques du client vis à vis des traitements développés par IDD (ateliers, entretiens, ...) - Rédiger les spécifications fonctionnelles des traitements de données à développer - Prioriser les chantiers, en coopération avec le responsable de mission Ingénierie des données et la responsable du secteur Qualité des données - Structurer et prioriser le backlog de dette technique, avec l'équipe technique - Effectuer le reporting de ces travaux tout en assurant le suivi du calendrier Assurer le suivi de la bonne exécution des traitements développés - Effectuer l'analyse des causes des anomalies remontées par les outils de supervision afin de nourrir le backlog - Assurer la supervision des traitements via les outils mis à disposition - Piloter des audits de qualité de données dans les stockages cibles pour assurer la validité des traitements. Piloter les recettes avec les équipes en charge de la mise en œuvre technique (environnement de tests, cahier de tests, planning etc.) et l'équipe en charge de la recette. Animer avec une approche agile les activités de l'équipe dédiée et/ou multi compétences et veiller à son bon fonctionnement en termes de rituels, qualité, charge, respect des délais.

Pour accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle et en faire un levier de performance, de productivité et d'innovation, notre client crée un poste d'AI Transformation Lead (H/F). Votre rôle : convertir le potentiel de l'IA en résultats concrets pour les métiers, à l'échelle de l'ensemble du groupe. Vos missions s'organisent autour de cinq axes : 1. Piloter la gouvernance IA Mettre en place un circuit de collecte, d'évaluation et de priorisation des initiatives IA, et bâtir une feuille de route commune Animer le réseau de référents IA et encourager le partage et la réutilisation des solutions entre entités Veiller à la cohérence des choix technologiques ainsi qu'au respect des exigences de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable Suivre l'avancement des projets, les moyens engagés et les bénéfices réalisés 2. Déployer les cas d'usage à fort impact Détecter, avec les équipes métiers et les unités opérationnelles, les opportunités IA et Data Science les plus prometteuses Analyser pour chacune la valeur attendue, la faisabilité et le potentiel de duplication Gérer le portefeuille de cas d'usage, en prenant en charge directement le développement de certains d'entre eux Mesurer l'adoption et la valeur réellement générée 3. Faire adopter l'écosystème Microsoft Conduire le déploiement de Microsoft Copilot comme plateforme d'IA générative Conseiller les métiers sur Copilot Studio, Fabric, Azure, Power BI et Power Platform, en retenant l'outil le plus adapté à chaque besoin Travailler avec la DSI sur l'architecture, la sécurité et l'industrialisation, et créer des standards et des agents réutilisables Assurer une veille technologique continue 4. Faire monter les équipes en compétences et accompagner le changement Concevoir, avec les RH et la DSI, un parcours de formation adapté aux métiers et aux niveaux de maturité Proposer des formations pratiques et régulières, ancrées dans des cas d'usage concrets et un usage responsable de l'IA Soutenir les équipes les plus avancées dans la création d'agents et l'automatisation Évaluer la progression des compétences et leur traduction en usages réels 5. Fédérer compétences et partenaires Recenser et animer les talents IA et Data Science du groupe Mobiliser un écosystème de partenaires externes (éditeur, cabinets de conseil, experts) et choisir le mode de réalisation le plus pertinent Garantir le transfert de savoir-faire vers les équipes internes

Kajenthi@RED Global – Recherche d'un consultant technique - fonctionnel SAP MDG – Mode hybride – Paris – Freelance – 12 mois + RED Global recherche un consultant SAP MDG – technique et fonctionnel Date de début : ASAP Contrat d'un an renouvelable Lieu : Paris – 3 jours sur site (negociable) Description de la mission : Consultant technique – fonctionnel Savoir paramétrer Pour un projet de migration d'ECC vers S4 Hana Parle anglais couramment Si ce poste vous intéresse, merci de m'envoyer votre CV et vos dispos

Dans un contexte de structuration et de croissance des activités industrielles, nous recherchons un(e) Gestionnaire Référentiel ERP chargé(e) de garantir la fiabilité, la cohérence et la qualité des données stratégiques utilisées par l'entreprise. Véritable point de coordination entre les équipes métiers, vous veillerez à la bonne administration des données de référence afin de sécuriser les processus opérationnels et d'améliorer la qualité globale des informations exploitées dans l'ERP. Vos missions : \- Administrer les données de référence de l'ERP (articles, nomenclatures, fournisseurs, clients, paramètres logistiques, etc.). \- Garantir l'intégrité et la cohérence des informations présentes dans le système. \- Identifier et corriger les doublons, écarts ou anomalies de données. \- Participer à la définition des règles de gouvernance et de gestion des données. \- Assurer le suivi des créations, modifications et suppressions de référentiels. \- Accompagner les utilisateurs dans l'application des bonnes pratiques liées aux données. \- Collaborer étroitement avec les équipes Bureau d'Études, Supply Chain, Production et Finance. \- Contribuer aux projets d'amélioration continue visant à fiabiliser et optimiser les processus ERP. Les compétences techniques Vous évoluerez dans un environnement industriel s'appuyant sur un ERP structurant pour l'ensemble des activités de l'entreprise. Les échanges réguliers avec les équipes techniques, achats, logistique et finance nécessitent une bonne compréhension des flux de données et de leurs impacts sur les opérations. Le poste implique une utilisation quotidienne d'outils d'analyse et de contrôle de données, notamment Excel avancé. Une connaissance des bases de données ou du langage SQL constitue un atout appréciable. Administration d'ERP (SAP, Oracle, Odoo ou équivalent) Gestion de données de référence (Master Data) Contrôle qualité des données

Dans le cadre d'un projet stratégique d'évolution de son système d'information, notre client recherche un Chef de Projet SAP afin de piloter la montée de version de son ERP de SAP ECC6 SP7 vers SAP ECC6 SP32. Cette mission s'inscrit dans un contexte de transformation important nécessitant une forte coordination entre les équipes internes, les experts métiers SAP et plusieurs prestataires externes. ⚠️ Une expérience SAP est impérative Le consultant sera le garant du bon déroulement du projet jusqu'à la mise en production prévue en 2027. Vos missionsPiloter l'ensemble du projet de migration SAP Organiser et animer les comités de pilotage et comités opérationnels Coordonner les différents intervenants internes et externes Assurer le suivi du planning, des risques et des actions Superviser les phases de tests, recette, pré-production et mise en production Garantir la qualité des livrables tout au long du projet Assurer le reporting auprès des parties prenantes Participer aux décisions Go / No Go aux différentes étapes du projet Être l'interlocuteur privilégié entre les équipes métiers, techniques et les prestataires

Nous recherchons un(e) Data Engineer/Snaplogic H/F en CDI, en full télétravail 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 : 1i92s83kwj