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Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW

CONSULTANT BI DATA EXPERT SSIS SQL SERVEUR AZURE DEVOPS Expérience ciblée : PLUS DE 10 ANS Compétences impératives - Compétences techniques : Conception / Modélisation BI (Flux & modèles de données) Expériences significatives sur la mise en place complète de projets BI Data ETL (conception, modélisation, réalisation) et sur le RUN en environnement Full Microsoft (SSIS, SQL Server : Modélisation, procédures stockées, optimisation SQL, etc.). Connaissance et mise en œuvre de la suite Microsoft AZURE DEVOPS (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD). Anglais professionnel courant - Compétences organisationnelles Expérience significative sur l'implémentation de projets BI d'intégration de données (datawarehouse & datamarts) Avoir la capacité de mener des mini-projets en autonomie tout en étant accompagné par un(e) maitrise d'ouvrage et/ou le métier. Capacité à s'organiser, à s'adapter sur les priorités, à synthétiser l'état d'avancement de ses activités et à remonter les alertes si besoin. - Compétence(s) appréciée(s) : Outils de reporting BI : TABLEAU, IBM Cognos, Power BI Habitué aux relations avec des partenaires offshore Certifications sur la suite MSBI - Descriptif détaillé de la mission : Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. - Environnement technique de la mission : Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Date début de mission : ASAP Durée estimée de la mission : longue - 3 mois (renouvelables)

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Expert Big Data pour accompagner un acteur majeur du secteur bancaire sur des projets stratégiques liés à la transformation et à l’optimisation de ses plateformes de données. Le consultant aura un rôle clé dans l’architecture et la mise en œuvre des pipelines Big Data, garantissant performance, scalabilité et conformité aux exigences métier et réglementaires. Objectifs de la mission : Conception et développement de pipelines Big Data Définir et mettre en place des architectures de traitement de données complexes. Développer et optimiser des workflows Spark et Airflow pour des traitements batch et temps réel. Assurer la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines. Support stratégique et technique Conseiller les équipes sur les choix technologiques et les bonnes pratiques Big Data. Participer à la définition de la stratégie de données et à la roadmap technique. Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT pour anticiper les besoins et prioriser les évolutions. Gouvernance et qualité des données Garantir la conformité des pipelines aux normes de sécurité et réglementaires du secteur bancaire. Mettre en place des mécanismes de supervision, de monitoring et d’alerte. Assurer la documentation technique et fonctionnelle des solutions déployées.

Notre client, un établissement financier majeur, recherche un CP IaaS et Data pour renforcer son équipe Cette mission est au sein du centre d’expertise pour l’infrastructure, le cloud, la donnée, l’IA et le DevOps. Il accompagne les projets de transformation numérique, garantit la performance, la sécurité et l’innovation, et propose des solutions adaptées aux besoins métiers et applicatifs. La mission consiste à piloter des projets dans le cadre de création d’offre produit, de traitement d’obsolescence ou de mise en conformité (réglementaire, sécurité, amélioration de QoS). - Piloter des projets sur le périmètre IaaS et DATA - Définir les solutions cibles, en collaboration avec les experts, et en lien avec les besoins utilisateurs -Coordonner l’ensemble des parties prenantes -Structurer et animer la gouvernance des projets -Etablir les plans d’investissements et le suivi financier des projets, en lien avec le Contrôle de Gestion - Gérer les risques projets Livrables - Rédaction des notes de cadrage ; présentation aux parties prenantes (sponsors, Chief Platform Officer, PM, PO) et aux différents comités - Animation des comités de suivi - Suivi opérationnel de l’avancement des projets (respect des délais, des jalons …) - Suivi des risques et des plans d’actions associés - Suivi rigoureux des budgets alloués - Garant de la livraison de tous les documents conformément à la méthodologie Projets Environnement technique Cloud Infrastructures (VMWare, OpenStack, Openshift), OS Factory (Windows, Linux, Unix), Containers (Docker, Kubernetes), plateformes Data (Cloudera, MAPR, Data Cloud GCP, …), Data Storage (bloc, fichier, objet)

Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un Ingénieur Data , Expert ELK pour: accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données L’objectif est de passer d’une logique très outillée/infrastructure à une approche orientée usages data & métiers . Refonte complète de l’offre logs existante (tous types de logs : applicatifs, systèmes, réseau, sécurité) Forte volumétrie et enjeux de standardisation, qualité et exploitabilité de la donnée Missions Concevoir et mettre en œuvre les chaînes de collecte et d’ingestion des logs Implémenter et industrialiser les cas d’usage observabilité pour les équipes opérationnelles Accompagner les équipes métiers et techniques dans l’exploitation des logs Développer des dashboards et visualisations avancées (Kibana, évolution possible vers Grafana) Intervenir sur l’ensemble du cycle data : collecte → transformation → stockage → restitution Participer à l’évolution de l’offre groupe et à la structuration des bonnes pratiques Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source)

Notre client dans le secteur Assurance recherche un Expert Technique Azure Data Factory H/F Descriptif de la mission: Offre de mission – Expert Technique Azure Data Factory / Data Engineering – Secteur Assurance Contexte de la mission Au sein d’un grand acteur du secteur de l’assurance, l’Expert Technique Azure Data Factory (ADF) intervient dans le cadre de la modernisation des plateformes data et de la migration vers un écosystème cloud Microsoft Azure. Il contribue à la conception, l’industrialisation et l’optimisation des flux de données nécessaires aux usages métier : tarification, souscription, actuariat, gestion des sinistres, reporting réglementaire et analyse de risques. Missions principales 1. Architecture & conception des flux data - Concevoir et optimiser des pipelines Azure Data Factory adaptés aux besoins métier. - Définir l’architecture cible des flux d’intégration et de transformation dans un environnement Assurance. - Participer à la mise en place d’une architecture Data Lakehouse (Azure Data Lake Storage, Delta Lake, Synapse). - Garantir la résilience, la scalabilité et la conformité des traitements. 2. Développement & industrialisation - Développer des pipelines ADF (ingestion, orchestration, transformation). - Implémenter des Data Flows, du mapping et des transformations complexes. - Automatiser les déploiements CI/CD avec Azure DevOps. - Intégrer les solutions avec l’écosystème data : Azure Databricks, Synapse Analytics, SQL, APIs, etc. 3. Optimisation & performance - Optimiser les traitements pour supporter des volumes importants (données contractuelles, sinistres, historiques). - Mettre en place des mécanismes d’alerting, monitoring, retry et gestion d’erreurs. - Conduire des analyses de performance et formuler des recommandations d’améliorations. 4. Gouvernance & sécurité - Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de sécurité et de conformité RGPD. - Gérer les accès via Azure AD, Key Vault, Private Endpoints. - Documenter les flux, les métadonnées et les règles de gestion. 5. Support technique & expertise - Conseiller les équipes Data, AMOA et Métiers Assurance sur les meilleures solutions cloud. - Assurer un rôle de référent sur Azure Data Factory et les briques d’intégration data. - Accompagner les équipes dans leur montée en compétence. Profil / compétences recherchées Compétences techniques obligatoires - Maîtrise approfondie d’Azure Data Factory (pipelines, triggers, integration runtime, Data Flows). - Très bonne connaissance d’Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2). - Expertise en Azure SQL, Synapse Analytics, Azure Functions. - Pratique des environnements CI/CD Azure DevOps. - Maîtrise du SQL avancé et de l’optimisation de requêtes. - Connaissance des enjeux du secteur de l’assurance : données contractuelles, sinistres, référentiels, réglementaire. Compétences nice to have - Notions de Databricks / PySpark. - Connaissance des modèles Data Vault / Lakehouse. - Expérience avec Power BI ou des outils de visualisation. - Compréhension des normes Solvabilité II, IFRS 17, des risques et de l’actuariat. Compétences / Qualités indispensables: Maîtrise approfondie d’Azure Data Factory Anglais courant

PROPULSE IT recherche un Lead Data Ingénieur ayant près de 10 ans d'expérience pour un de ses clients En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au cœur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code

Analyse de la données Le consultant freelance accompagnera la mise en place, l’optimisation et l’automatisation des traitements de données sur Snowflake et Databricks, ainsi que le développement de scripts pour améliorer les processus internes. Missions principales Analyse de la donnée Analyser les besoins métiers et produire des jeux de données fiables et pertinents. Concevoir, optimiser et maintenir des requêtes SQL et objets Snowflake (tables, vues, pipelines). Développer des transformations et workflows sur Databricks Créer et maintenir des scripts d’automatisation (Python, PowerShell, .NET selon besoins). Documenter les traitements et assurer un niveau de qualité élevé des données. Collaborer avec les équipes internes pour faciliter l’utilisation et la compréhension des datasets.

CONTEXTE C ontexte de la mission : l’IA Générative pour les Développeurs : acculturation, mise à disposition d’outils intégrés à l’atelier de développement logiciel, hackathon, masterclass. En 2026, l’ambition est d’engager le passage à l’échelle avec l’onboarding de 100 développeurs du groupe . MISSIONS : En lien avec l’équipe cœur qui sera toujours à la manœuvre, la mission devra s’articuler autour des tâches suivantes : Choix de la solution : Parmi les solutions du marché et dans le respect des contraintes de sécurité et de souveraineté du groupe, choisir la solution cible qui sera à terme déployée sur les postes des développeurs. Des benchmarks, tests et études seront menées pour déterminer le ou les choix de solutions. Accompagnement et formation : Organiser a minima 5 sessions de formations à destination des développeurs du groupe pour leur mettre à disposition la solution retenue et leur inculquer les bonnes pratiques associées à l’IA. L’équipe Socles IA et l’équipe coeur seront associées à la démarche d’animation globale du dispositif. Les sessions sont envisagées par vagues de 20 développeurs pour un total de 100 développeurs augmentés en 2026. Expertise et support aux utilisateurs : Les utilisateurs équipés seront susceptibles de solliciter l’équipe support. Les analyses des questions, les réponses et les solutions apportées utiliseront le canal dédié de l’équipe (à organiser sur l’espace Jira du support). Pilotage, mesures et documentation : Au cours de la mission, des supports sur étagères seront construits afin de proposer aux développeurs des supports accessibles en selfcare (e-learning, bibliothèque de prompts). La construction d’un module d’assesment à deux niveaux (basique / avancé) sera étudiée. Plus globalement, un dispositif de suivi et de mesure des indicateurs issus des actions engagées tout au long du projet devra être créé et piloté. Approfondissement de 2 à 3 sujets : En 2026, deux à trois sujets de transformation ou de modernisation seront approfondis, avec l’appui d’un cabinet conseil. Une participation active à ces chantiers sera organisée, sous la responsabilité de l’équipe coeur. Veille : Une veille active sur les évolutions de et les perspectives possibles pour le groupe sera organisée : exploration des solutions agentiques, MCP.

Data Engineer (spécialisation Snowflake) Contexte du poste Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, le Data Engineer rejoint l’équipe Data, responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance des solutions d’exploitation et de valorisation des données. Dans un contexte de modernisation du SI et de structuration des usages data, l’entreprise déploie la plateforme Snowflake , solution cloud de référence pour unifier le stockage, le traitement et le partage des données. Missions principales Le Data Engineer interviendra sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée : 1. Conception et développement Concevoir, développer et orchestrer les flux de données sur Snowflake (Snowpipe, Streams, Tasks, Snowflake Pipelines). Définir et maintenir les modèles de données (zones Raw, Staging, Core, Data Marts). Développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données (batch, near real-time). Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements. 2. Intégration et industrialisation Optimiser les coûts, la gouvernance et les performances de la plateforme Snowflake. Documenter les architectures, flux, schémas et traitements. Participer à l’industrialisation des processus Data Engineering (DataOps). 3. Gouvernance et sécurité des données Collaborer avec le Head of Data et le Data Architect pour concevoir une plateforme data conforme aux standards. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (RBAC, gestion des rôles et privilèges), de catalogage et de gestion des métadonnées. Contribuer à l’amélioration continue des normes de gouvernance data. 4. Support et amélioration continue Assurer le support technique des environnements Snowflake. Identifier les axes d’amélioration et accompagner les évolutions de la plateforme data. Former et accompagner les utilisateurs métiers, analystes et équipes BI.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data engineer senior H/F à Lille, France. Contexte : Les missions attendues par le Data engineer senior H/F : Au sein de l'équipe Data Ingénieur, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des infrastructures et pipelines de données permettant de collecter, transformer, stocker et mettre à disposition des données fiables et optimisées pour les besoins analytiques et opérationnels. Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT pour l’ingestion et la transformation des données. Assurer la qualité, la cohérence et la sécurité des données dans les systèmes. Optimiser les performances des bases de données et des flux de données. Collaborer avec les Data Scientists, Analystes et équipes métiers pour comprendre les besoins et fournir des solutions adaptées. Mettre en place des outils de monitoring et de gouvernance des données. Garantir la conformité aux normes RGPD et aux politiques internes de sécurité. Compétences techniques : Maîtrise des langages de programmation (Python, SQL). Expérience avec des systèmes de bases de données (relationnelles et NoSQL). Connaissance des plateformes Cloud (GCP, Snowflake). Expérience ETL (Une connaissance de semarchy est un plus) Familiarité avec les outils de workflow (Airflow, PubSub). Bonne compréhension des architectures orientées données (Data Lake, Data Warehouse, Golden).

Vous serez le PO de notre CRM interne (back-office développé en interne), et participerez activement à ses évolutions en fonction des besoins business. Une excellente compréhension des enjeux customer-centric et CRM est indispensable. 🚀 Vos missions Vous serez chargé(e) de : Accompagner la delivery des fonctionnalités de l’outil CRM interne. Prioriser, affiner et suivre la roadmap produit . Gérer le RUN sur les périodes clés. 📌 Exemples de projets Lancement d’un MVP permettant de connecter notre CRM interne à un LLM Gen IA . Évolutions de notre CRM pour intégrer des fonctionnalités de sécurisation , triggers , etc.

Aldemia recherche un Consultant QA fonctionnel maintenance confirmé - progiciel Maximo H/F. La mission vise à renforcer l’équipe test transverse. L’intervenant viendra renforcer une équipe d’une douzaine de personnes. Les activités à réaliser consistent à : • Contribuer activement aux daily meetings, • Pour le domaine fonctionnel en responsabilité o Contribuer aux travaux de capitalisation pour la recette o Assumer la responsabilité de recette lors des Go/NoGo o Présenter les tableaux de bord pour la mesure de l’avancement. • Contribuer à la définition et la déclinaison de la stratégie de recette o Contribuer à la définition du périmètre des tests par rapport à l’existant et aux enjeux, o Planifier et prioriser l’exécution en lot des plans de tests, • Concevoir les plans de tests (à partir de l’existant ou ad hoc) et préparer les jeux de données : o Animer les ateliers avec les parties prenantes (concepteurs, équipe dev…) o Produire les plans de tests fonctionnels et ceux permettant de vérifier la conformité des contrats de service, o Valider les plans de tests et les jeux de données à produire avec les intervenants concernés, o Définir les actions à mener pour permettre la production des jeux de données, y compris ceux permettant de faire des tests bouchonnés, durant les phases d’exécution, o Produire les jeux de données permettant de faire les tests en mode bouchonné conformément aux scénarios conçus, • Exécuter les plans de tests et assurer leur suivi : o Vérifier les prérequis avant de lancer l’exécution des tests (Plan de tests validés, données disponibles, environnements disponibles, systèmes partenaires disponibles, équipes partenaires disponibles…). o Exécuter les plans de tests prédéfinis selon le planning prévu, o Remonter les anomalies via l’outil de gestion des anomalies, o Contribuer l’arbitrage et la priorisation de la résolution des anomalies avec les parties prenantes concernées, o Suivre la résolution d’une anomalie avec l’équipe de développement, les concepteurs, … o Alimenter les tableaux de bord d’avancement de la recette et de la couverture des tests • Contribution à la stratégie de recette des environnements : o Eléments de définition des campagnes et des scénarios candidats o Eléments de planning de recette. o Eléments de charges de conception et de rédaction des plans de tests ad hoc, • Plans de tests mis à jour dans le référentiel (Squash) : o Plans de test intégrés dans le référentiel avec les liens de dépendance vers les exigences à couvrir (cas tests ad hoc), o Description des prérequis, des préconditions et des jeux de données nécessaires, o Définition des fichiers permettant de faire les tests bouchonnés, o Résultat d’analyse des dépendances externes (applications mobiles, flux externes à SPOT…). • Documents préparatoires et comptes-rendus d’ateliers pour la construction des plans de test o Préparation / Animation /Compte rendu d’atelier. • Jeux de données (fichiers json, fichiers xml, …) : o Jeux de données créés dans l’application, o Fichiers json et xml pour les tests bouchonnés, o Versions de jeux de données. • Résultats d’exécution des plans de tests o Résultats d’exécution des scénarii de tests sous Squash, o Etats de déclaration et de suivi résolution d’anomalies dans Jira. • Indicateurs d’avancement des travaux pour le domaine

Si coder et explorer l’IA est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste d' Ingénieur(e) LLMOps ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Contribuer au développement, à l’intégration et à la maintenance des nouvelles fonctionnalités GenAI sur notre AI Platform Écrire des exemples d’applications LLM / Agentic / RAG / ARAG pour illustrer les capacités de la plateforme Développer des workflows CI/CD pour automatiser le déploiement des artefacts GenAI Définir et appliquer le modèle opérationnel LLMOps et veiller à sa bonne adoption Collaborer avec les équipes internes pour co-concevoir et soutenir les usages de la plateforme Participer à la veille technique et à l’évaluation de nouvelles technologies GenAI Contribuer à la maintenance, au support et à l’ amélioration continue de la plateforme

Description : Livrables : • Concevoir et mettre en œuvre des solutions data pour soutenir les objectifs business. • Analyser et interpréter des données complexes afin d’en extraire des informations exploitables. • Collaborer avec des équipes inter fonctionnelles pour identifier et résoudre les défis liés aux données. • Développer et maintenir des pipelines de données, des modèles et des outils de reporting. • Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. • Fournir une expertise technique et des conseils aux parties prenantes pour soutenir les prises de décisions fondées sur les données. Expertise : • Diplôme de niveau Bachelor ou Master en informatique, data science ou domaine connexe. • Plus de 5 ans d’expérience en data engineering, data analytics ou rôle similaire. • Expérience avérée dans la livraison de solutions data dans un environnement dynamique. • Maîtrise des technologies et architectures data modernes, telles que les plateformes cloud, les frameworks big data et les solutions de data warehousing. • Expertise en langages de programmation tels que Python, SQL et Spark. • Maîtrise de la modélisation de données, des processus ETL et des techniques de transformation de données. • Expertise des plateformes cloud orientées data (ex. : AWS, Azure, Google Cloud). • Maîtrise des outils de visualisation et de reporting (ex. : Power BI, Tableau). • Connaissance approfondie des bonnes pratiques en matière de sécurité, gouvernance et conformité des données.

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation