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Nous recherchons un Développeur Python confirmé , doté d’une forte expertise technique, d’une appétence pour l’IA et d’une réelle sensibilité DevOps. Ce poste ne vise pas un profil Data Scientist ou Data Engineer : il s’agit d’un rôle de développeur Python haut niveau , capable d’intégrer, d’opérer, d’industrialiser et de fiabiliser des services IA. Responsabilité de la mission Intégrer et maintenir les services d’IA au sein d’une plateforme IA interne . Déployer et maintenir les composants de l’IA générative : LLMs, modèles d’embeddings, bases vectorielles, agents, orchestrations. Accompagner l’identification et le déploiement de cas d’usage IA pertinents au sein du groupe (contexte international). Maintenir les plateformes permettant la publication des services IA et les frameworks associés. Maintenir la plateforme de R&D mise à disposition des data scientists et leur apporter un support technique. Participer activement à la réduction de la dette technologique, notamment via la containerisation et l’industrialisation des composants.

Architecte des moteurs et de l'IA - Python,Node.js,React Concevoir, structurer et faire évoluer nos moteurs logiciels et nos capacités d’IA. Concevoir, structurer et faire évoluer les moteurs applicatifs en Node et Python. Définir des architectures robustes, scalables et maintenables en environnement Kubernetes (GKE/EKS). Garantir des performances optimales pour des traitements intensifs (données, calculs, agents AI). Participation active au développement en React (front), Node & Python (back). Mise en place de microservices performants, adaptés aux contraintes SaaS et data-heavy. Optimisation et automatisation des déploiements via CI/CD (GitHub Actions ou équivalent). Concevoir et déployer des agents AI légers (AWS Lambda, microservices AI autonomes). Intégrer de manière cohérente les modèles LLM, embeddings, pipelines IA, outils vectoriels. Superviser la qualité, la robustesse et la fiabilité des agents dans leur exécution. Définir les pipelines de préparation des données, entraînement, validation et mise en production. Intégrer des outils MLOps (MLflow, Vertex AI, SageMaker ou équivalent). Veiller à la reproductibilité, la traçabilité et la gouvernance des modèles. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit, Impact scientifique et DevOps. Être l’interlocuteur technique clé pour les sujets IA, moteurs et calculs back-end. Faciliter la communication pour garantir la cohérence architecture/produit/IA. Rester à jour sur les innovations IA, agent frameworks, architectures serverless et MLOps. Être force de proposition pour optimiser les moteurs de calcul, les workflows AI et l’usage du cloud. Participer à la définition d’une feuille de route technique moderne et innovante.

Nous recherchons un profil capable de renforcer notre équipe de Data Management afin de soutenir la réalisation de nos engagements concernant nos offres de services dans ce domaine. Cette personne accompagnera également nos parties prenantes métier dans leurs projets liés à la gestion des données. ENJEUX La mission vise à garantir le succès des initiatives métier portant sur le catalogage des données et leur nettoyage, en particulier lors de projets de transformation majeurs. OBJECTIFS Contribuer à l’enrichissement et au renforcement de notre offre de services en Data Management (méthodologies, outils, formations, accompagnement au changement…) Faciliter la collaboration entre les équipes (Data, IT, architecture, métier) autour de la gestion des données (catalogage, qualité, documentation, sécurité, modélisation…) Professionnaliser et accompagner la montée en compétences des Data Owners, Data Stewards et Data Custodians concernant leurs rôles liés à la qualité des données Participer à l’amélioration de la culture Data au sein de l’organisation Le périmètre technique englobe : Data Gouvernance Data Management Data Quality DAMAS Méthodologies Lean et Agile Outil Blueway MyData Catalogue Tout le système d’information, incluant SIO et legacy Intelligence artificielle Objectifs et livrables Les prestations attendues, non exhaustives, comprennent : Cataloguage de données : réalisation de projets de documentation métier et technique, intégration dans l’outil My Data Catalog Data Quality Management : audits de qualité, propositions de plans de remédiation Accompagnement au changement, formation et sensibilisation Data : formation à l’utilisation de My Data Catalog, accompagnement individuel ou collectif (1 à 1, ateliers) Communication : création et diffusion de newsletters, publications sur l’intranet Participation à des réunions de communauté : Data Owners, Data Stewards, Data Custodians Les livrables attendus comprennent : Les catalogues de données dans l’outil My Data Catalog Les résultats des audits de qualité des données Supports de formation sur les outils et méthodologies de Data Management Newsletter ou autres publications destinées à la communication interne

Nous recherchons un LLM Engineer confirmé / senior avec un fort background Data Scientist , pour intervenir sur des projets stratégiques autour de l’ IA Générative et des architectures RAG sur AWS. 🎯 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe en charge de concevoir et industrialiser des solutions IA basées sur des LLM , avec des enjeux forts de performance, sécurité et scalabilité. L’objectif : passer du prototype à la production sur des cas d’usage métier à fort impact. ⚙️ Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM . Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) . Développer des agents IA avec LangChain / LlamaIndex ou frameworks équivalents. Déployer et industrialiser les solutions sur AWS . Optimiser les performances (fine-tuning, embeddings, prompt engineering avancé). Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour cadrer les cas d’usage. Participer aux phases de POC puis d’industrialisation.

Rattaché·e au Head of Data, vous participerez aux développements de la plateforme data. Dans un contexte cloud-first (AWS), vos principales missions seront les suivantes : - Concevoir, déployer et maintenir des systèmes de données résilients, sécurisés et scalables : bases de données, data warehouses, data lakes, traitements batch et temps réel, flux d’ingestion et transformations de données. - Développer, industrialiser et superviser des pipelines de données de type ETL/ELT. - Garantir la structuration, la qualité et la bonne gouvernance des données au sein des différents environnements de stockage. - Mettre en œuvre des solutions de Business Intelligence et de data visualisation telles que Power BI, afin de faciliter l’analyse et la prise de décision. - Répondre aux besoins de mise à disposition des données, de mise en production des modèles et d’optimisation des performances. - Concevoir et déployer des solutions d’exposition de la donnée via des API internes et externes. - Contribuer à la mise en œuvre de projets IA sur différents piliers métiers et business. - Sécuriser les architectures techniques et les échanges entre services en appliquant les meilleures pratiques de sécurité : IAM, gestion des habilitations, principe du least privilege, etc. Environnement technique : Python (requis), AWS (souhaité), Make (souhaité), RedShift (souhaité), PostgreSQL (souhaité), GitHub Actions (souhaité), SQL (requis), NOSQL (requis), Amazon S3 (souhaité), AWS Lambda (souhaité), Amazon ECS (souhaité), R (souhaité)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Data ingénieur sur Massy. Taches: Participation à la définition des solutions applicatives Développement, Intégration et Recette technique Surveiller et améliorer l'efficacité des processus Tenir à jour la documentation des systèmes et des processus. Contexte : Nous recherchons un/une Data Engineer expérimenté(e) pour contribuer à la réalisation des projets de la Squad Usages Data Avancé & IA: Conception et Maintenance de l'applicative Amélioration continue des produits / solutions de la squad Construction nouveaux usages Attendu: Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT pour données structurées et non-structurées Mettre en oeuvre des chaines d'intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production (DataOps). Préparer des datasets utilisés pour de l'exploration de données Développer et favorise l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning Versionner données/modèles/code et monitorer performance/coûts Collaborer avec les équipiers de la squad et documenter vos travaux Compétences Humaines: Une bonne autonomie et capacité d'adaptation à des projets innovants et rythmés Sens du travail en équipe bonne communication et accompagnement utilisateurs Compétences Techniques: Langages : Python (FastAPI, Pyspark), SQL Qualité de code : Pytest, SonarQube MLOps/CI-CD : Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions Data & DB : PostgreSQL, Teradata, MySQL Observabilité : Stack ELK, Prometheus/Grafana, MLflow Plus si compétence en Big Data/Streaming : Spark, Kafka Experience 4 à 7 ans. Date de debut souhaitée :30 Mars 2026, mission longue

Dans le cadre d'un programme d'Accélération Digitale, notre client recherche un Expert DevOps IA Générative pour intégrer une équipe Data & IA et contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) et l'IA Générative. Évaluer les cas d'usage IA Générative des métiers, collecter les besoins et proposer des solutions techniques adaptées Concevoir et développer des pipelines RAG (préparation de données textes, images, tableaux), architectures agentiques et fine-tuning de modèles LLM Mettre en place et évaluer les performances des POCs/POTs et être force de proposition sur les choix techniques Optimiser les ressources (mémoire, puissance de calcul, micro-services) pour des déploiements à l'échelle sur AWS Industrialiser et mettre en service les solutions IA, assurer le MCO des solutions déployées Accompagner les équipes Data Scientists dans l'intégration des modèles dans les applications existantes ou nouvelles Cette mission représente un enjeu stratégique clé pour la transformation digitale d'un acteur de premier plan dans le secteur des transports.

Element de contexte et organisation : Bpifrance a lancé un large programme de transformation autour des données et de l’Intelligence Artificielle dans un contexte de transformation globale de la DSI. Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le cœur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d’importantes adhérences avec les travaux d’industrialisation de la plateforme Data & IA. L'organisation projet est réalisée avec SAFE. Objectif poursuivi pour cette mission : La mission porte sur la réalisation du socle Financement et contentieux dont il s'agira d'assurer un rôle de Data Analyst avec pour objectif de: - spécifier les besoins en terme de données Financement et Contentieux permettant de servir les usages bancaires des filières : -- Crédit Bail équipement, -- Crédit Immobilier, énergie & environnement, -- Court terme, -- Immatériel - modéliser les entités permettant de représenter les données des métiers du Financement et du Contentieux - spécifier les Data Product nécessaire pour couvrir : -- les besoins des filières (Reporting opérationnels, Agents opérationnels, suivi d'activité, reporting conventionnels,...) -- les besoins de l'équipe chargée d'exploiter le socle Financement et Contentieux (Reporting transverses, études de prospection, cross-selling, ...) - définir et contrôler la Qualité des données véhiculées au sein du socle - réaliser les recettes des données collectées Compétences métier souhaitables : Mission(s) réussie(s) dans le domaine Bancaire dans le cadre de reportings de Financement. Bonne connaissance des métiers bancaires (Crédit, crédit bail, court terme, ...) Très bonne connaissance des données bancaires du financement Forte appétence pour la donnée La connaissance de l'écosystème (notamment le Legacy) serait un plus Liste des technologies : Le comptoir de données est réalisé sur le Cloud AWS. Outil de restitution de la donnée : Business Objects, QlikSense Bon niveau en SQL

Contexte Recherche en Droit Numérique MISSIONS - Assister et conseiller les chefs de projets Informatiques dans l'identification des données à caractères personnelles, des traitements associés, documenter les livrables RGPD selon la méthodologie CNIL en lien avec l'expert Sécurité des Systèmes d'Information dans le respect de la méthode Groupe, définir et recetter les exigences, identifier / évaluer les risques en matière de protection des données et proposer des actions de remédiation. - rédiger les AIPD /PIA en lien avec les Métiers et les DPO concernés, les filières Juridiques/Achat, Conformité du Groupe mais également pour - Contribuer à la sensibilisation des collaborateurs au quotidien en matière de Privacy (RGPD, Cookies et Traceurs, usages Data et IA...) des systèmes d'information. - Effectuer une veille en matière de Protection des données - Assurer le support en cas de violations de données, demandes de la CNIL et d'exercices de droits et en assurer le support auprès des plateformes Métiers et en lien avec la Direction Protection des Données du Groupe Vous êtes autonome rigoureux, pédagogue, communicant, dynamique et proactif. Expertises spécifiques : Compétences Juridiques Requises / Certification DPO CNIL indispensable Compétences informatiques : MOOC ANSSI, Architecture des SI, Iso 27001/27005/27701 Connaissances des métiers Banque et Assurances requises Connaissances Méthode Projet Agile

Dans le cadre d’un programme stratégique Data & AI à forte visibilité, nous recherchons un Expert Cybersécurité Data & Intelligence Artificielle pour accompagner la sécurisation de services et plateformes IA à l’échelle d’un grand groupe international. Contexte de la mission Vous intervenez au sein d’équipes Data & Analytics afin de garantir la sécurité des plateformes, services et usages IA , en lien étroit avec les équipes IT, sécurité et métiers. Missions principales Intégration de la sécurité dès la conception des projets Data & AI (security by design) Accompagnement des équipes projets et des responsables sécurité métiers Pilotage de la conformité sécurité (audits, plans de remédiation, reporting) Gestion et contribution aux incidents de cybersécurité Définition et déploiement de standards, règles et baselines sécurité Sensibilisation et montée en compétence des parties prenantes

Contexte Dans le cadre du développement d’une solution interne basée sur l’IA générative, une organisation souhaite renforcer son équipe technique afin de concevoir et faire évoluer un socle cognitif intégrant des modèles de langage (LLM). L’objectif est de développer et industrialiser une plateforme IA interne permettant de proposer différents modules à valeur ajoutée autour de l’IA générative, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de robustesse. Missions • Concevoir et développer des modules d’IA générative intégrés à une solution interne (RAG, génération automatisée de présentations, web grounding, etc.) • Participer à la construction et à l’évolution d’un socle cognitif et d’un système de chat basé sur des LLM • Développer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour la plateforme IA interne • Mettre en place et suivre les expérimentations liées aux modèles IA et aux pipelines de traitement de données • Contribuer à l’architecture technique et à l’urbanisation de la solution IA • Accompagner les équipes dans l’industrialisation et la mise en production des modules développés • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des développements Environnement technique • Cloud : AWS • Langages : Python • Data & IA : TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige • Bases de données : NoSQL, MySQL • Conteneurisation / orchestration : Kubernetes • Outils de qualité et sécurité du code : SonarQube, Checkmarx, JFrog Xray, OWASP Dependency Check

Mission Principale Rattaché au pôle Data/IA Fabric, votre objectif est de résoudre les divergences de données entre les différents environnements, notamment le On-Premise et le Cloud. Vous définissez les standards de mesure pour une zone internationale multi-pays et jouez un rôle moteur dans la transition vers une architecture unique, robuste et fiable. Responsabilités Audit et Réconciliation : Analyser les flux provenant de Firebase, Batch et Clickhouse pour identifier l'origine des écarts de KPIs, comme le nombre d'utilisateurs actifs, entre BigQuery et Clickhouse. Standardisation des Métriques : Définir des règles de gestion communes et des mappings JSON/HTTPS unifiés pour garantir la cohérence des données, quel que soit le canal d'émission, tel que App Kiph ou Sent Apk. Optimisation de l'Architecture : Collaborer avec les ingénieurs pour migrer progressivement les traitements vers une architecture cible, avec une préférence pour GCP et BigQuery, tout en assurant l'intégrité de la donnée historique. Architecture cible robuste Gouvernance et Qualité : Mettre en place des dashboards de monitoring de la qualité de données et instaurer des alertes sur les seuils de divergence entre les sorties. Mise en place d'une modern Data Platform robuste Compétences Techniques Requises Maîtrise SQL Expert : Capacité à requêter et optimiser des volumes massifs sur BigQuery (GCP) et Clickhouse. Stack Data Mobile : Expérience significative avec l'écosystème Firebase et les outils de push notification comme Batch. Ingestion & Formats : Excellente compréhension des flux JSON/HTTPS et des problématiques de collecte de données via SDK ou APK. Modélisation : Maîtrise des principes d'ETL/ELT et de la construction de modèles de données robustes (la connaissance de dbt est un plus). Profil Recherché Formation : Diplôme d'Ingénieur ou Master en Data/Statistiques. Expérience : 5 ans minimum Soft Skills : Esprit analytique poussé, capacité à vulgariser des problématiques techniques complexes auprès d'interlocuteurs métiers et excellente communication pour coordonner plusieurs pays. L’indispensable INVENTIV IT Expérience avérée sur des projets de Data Platform & Data Market Place. Capacité à évoluer dans un contexte technologique mature incluant Databricks, Snowflake, Power BI et l'IA. Poste basé à Casablanca, Maroc Mode : Forfait/Régie Rythme : Hybride/à distance Profil sénior : 5 ans d’expérience minimum