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Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne (dans le 78) un Analytics Engineer. Missions L'Analytics Engineer se situe à la croisée des chemins entre le Data Engineer (dont il partage la rigueur technique, le code et l'industrialisation) et le Data Analyst (dont il partage le sens business, la vision produit et l'art de la restitution). Sa mission principale est de transformer les données brutes issues de l'écosystème GCP en indicateurs fiables, et de piloter l'intégralité de la chaîne de reporting sous une solution type Power BI. Grâce à une forte appétence fonctionnelle, il/elle traduit les enjeux des domaines métiers (Finance, RH, Achats, Matériel, Environnement) en modèles de données analytiques performants et conçoit des solutions de restitution visuelles à forte valeur ajoutée. Activités principales Gestion du Legacy, Reverse Engineering et Migration : • Prise en main de l'historique : S'approprie les développements existants basés sur SAP Hana on-premise (utilisé comme base relationnelle) et les rapports Power BI associés. • Reverse Engineering : En l'absence de documentation exhaustive sur l'existant, analyse de manière autonome les requêtes SQL et les modèles actuels pour en comprendre les règles de gestion sous-jacentes. • Stratégie de bascule : Arbitre et réalise la transition des rapports historiques vers la nouvelle stack cible : soit par un portage à l'identique (lift and shift), soit par une refonte complète et une optimisation au sein de GCP. Responsabilité de la restitution, du reporting et de l'architecture Power BI : • Modélisation décisionnelle : Définit et conçoit l'architecture des modèles de données (Datamarts dans la couche Gold) spécifiquement optimisés pour Power BI (modèles en étoile, gestion des dimensions et des faits). • Expertise DAX & Restitution : Rédige les mesures complexes en langage DAX et configure Power Query de manière optimale. Conçoit des tableaux de bord pertinents, fluides et ergonomiques (Data Visualization). • Garantie de performance End-to-End : Identifie et corrige les goulots d'étranglement de performance, depuis la requête de transformation dans le Data Warehouse (BigQuery) jusqu'au temps de rafraîchissement et d'affichage des rapports Power BI. • Rédige les dossiers de conception technique et les spécifications détaillées des solutions BI. • Définit les stratégies de tests de non-régression sur les données restituées et participe aux recettes applicatives.

Contexte de la missionDans le cadre du développement d'une plateforme Data stratégique au sein d'un grand groupe du secteur bancaire, nous recherchons un Consultant Denodo afin de participer à la conception et au développement de solutions de virtualisation de données. Vous intégrerez une équipe Agile composée de Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et experts Data. Vous interviendrez sur des projets visant à faciliter l'accès aux données, améliorer leur gouvernance et exposer des services de données performants aux applications métiers. Vos missionsConception et développementConcevoir et développer des vues de données virtualisées sous Denodo (Base Views, Derived Views, Interface Views). Intégrer différentes sources de données : bases relationnelles, API REST/SOAP, fichiers, services web et plateformes Cloud. Optimiser les performances des requêtes (cache, optimisation VQL, data movement). Développer et maintenir des Data Services et APIs destinés aux applications consommatrices. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance, qualité et traçabilité des données. Réaliser les tests de qualité, de performance et de cohérence des données. Documenter les développements techniques et fonctionnels. Participer aux déploiements et au maintien en conditions opérationnelles des services de données. Collaboration AgileCollaborer étroitement avec les Product Owners, Business Analysts et équipes techniques. Participer aux cérémonies Agile (Daily Meeting, Sprint Planning, Sprint Review, Rétrospective). Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle de la plateforme Data. Promouvoir les bonnes pratiques de développement, de performance, de sécurité et de réutilisabilité. Garantir la cohérence des développements avec l'architecture Data globale.

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d'ingestion, de traitement et d'industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l'architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d'un leadership technique, reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d'objectifs communs Vous faites preuve d'une excellente communication, associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d'amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome, proactif et doté d'un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé, avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement, incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données, à la testabilité et à l'observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code, le mentoring et l'accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d'industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts, et savez les intégrer dans vos choix techniques

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d'ingestion, de traitement et d'industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l'architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d'un leadership technique, reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d'objectifs communs Vous faites preuve d'une excellente communication, associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d'amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome, proactif et doté d'un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé, avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement, incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données, à la testabilité et à l'observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code, le mentoring et l'accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d'industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts, et savez les intégrer dans vos choix techniques

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Qui êtes-vous ?Si pour vous être Head of Data / Architecte Data, c'est : Porter une vision globale des plateformes data et piloter leur transformation à l'échelle d'un groupe ; Concevoir des architectures data robustes, performantes et évolutives (data platform, BI, intégration) ; Structurer et optimiser les flux de données et les usages analytiques ; Mettre en place des pratiques solides de gouvernance, qualité et standardisation data ; Piloter des programmes data stratégiques avec une forte exigence de delivery et de performance ; Encadrer, structurer et faire grandir des équipes data pluridisciplinaires (data engineers, BI, analytics) ; Accompagner les directions métiers et IT dans leurs décisions autour de la donnée ; Intervenir sur des environnements cloud (notamment Azure) avec une approche orientée architecture et industrialisation… Vous disposez d'une expérience solide (+10 ans) dans des environnements data complexes et avez déjà occupé des rôles de leadership type Head of Data, Architecte ou CTO Data.…Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Ce que nous allons faire ensemble ?Dans le cadre d'une mission stratégique, vous interviendrez pour structurer, faire évoluer et piloter une plateforme data à l'échelle groupe, avec une forte dimension transformation. À ce titre, vous serez amené(e) à : Définir et piloter la vision et la roadmap data (architecture, usages, gouvernance) ; Concevoir et faire évoluer une plateforme data moderne (data lake, data warehouse, BI, intégration) ; Structurer les flux, garantir leur performance et leur fiabilité ; Mettre en place des standards de gouvernance, qualité et gestion des données ; Accompagner les projets métiers dans l'exploitation de la data ; Encadrer les équipes et structurer l'organisation data ; Piloter la transformation dans la durée avec une approche pragmatique et orientée résultats ; Apporter une vision stratégique auprès des décideurs et accompagner les arbitrages clés. En résumé, vous jouerez un rôle central pour faire passer la plateforme data à un niveau de maturité supérieur, avec une vision long terme et un impact direct sur la performance de l'entreprise.