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Dans le cadre d'un programme de transformation de l'efficacité opérationnelle (Programme HERA) pour un acteur majeur du secteur de l'Assurance, nous recherchons un profil technique capable d'assurer la mise en production et l'évolution de solutions d'intelligence artificielle. Le projet porte spécifiquement sur l'amélioration des processus financiers via un algorithme existant dédié à l'identification automatique des bénéficiaires au sein de clauses contractuelles libres. Vos responsabilités : Assurer la mise en production (industrialisation) des évolutions algorithmiques. Garantir la fiabilité du code via la mise en place de tests unitaires rigoureux. Optimiser et maintenir les pipelines de déploiement continu (CI/CD). Collaborer à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle des flux financiers. Environnement technique : Langage : Python (Expertise requise) DevOps : CI/CD, Jenkins Qualité : Tests unitaires IA : Deep Learning, idéalement connaissances en Conditional Random Fields (CRF)

Au sein d’une DSI d’un grand groupe bancaire international, l’équipe IT conçoit, développe et maintient les systèmes d’information dédiés aux activités de marchés. Un département orienté métier est en charge des applications liées aux produits de Taux, Change, Crédit et produits structurés. Dans ce cadre, une équipe de structuration souhaite renforcer ses capacités techniques afin de répondre aux besoins du Front Office, notamment pour le développement d’outils Python via une plateforme interne de type Sandbox. 🎯 Objectif de la mission Contribuer à la conception et au développement d’un framework Python Open Source permettant aux utilisateurs Front Office de créer et déployer leurs propres outils sur une plateforme Sandbox. 🛠️ Missions principales Développer un framework / toolkit Python d’accès à la plateforme Sandbox Concevoir et intégrer des connecteurs aux API internes Développer des bibliothèques Python mutualisées Mettre en place un environnement de développement collaboratif (GitLab) Implémenter des pipelines CI/CD Participer à la mise en place d’une infrastructure sécurisée : Machines virtuelles Cloud Base NoSQL (MongoDB) Gérer les mécanismes d’ authentification et d’autorisation Travailler en méthodologie Agile avec une forte proximité métier ⚙️ Environnement technique Langages : Python, C# (.NET Core) DevOps : GitLab, CI/CD Data : MongoDB (NoSQL) Infrastructure : Cloud, Docker, Kubernetes Architecture : APIs, microservices

Pour un client du domaine de l'énergie, vous intégrerez la squad Data & Analytics Platform . Dans un environnement technologique en mutation rapide, cette équipe est responsable de la conception, de la construction et du support de la plateforme de données utilisée à l'échelle mondiale par l'ensemble des entités du groupe. Le poste est basé à Paris (75002) avec un rythme de travail hybride (3 jours de présence sur site impératifs). Missions : En tant que membre clé de la squad, vos activités principales se concentrent sur l'automatisation, la sécurité et la fiabilité de l'écosystème Data : Infrastructure as Code (IaC) : Développement, mise à jour et maintenance du code Terraform (environnements AWS et Azure) en respectant les standards de sécurité et de conformité internes. Automatisation CI/CD : Conception et maintenance des chaînes de déploiement automatisées via GitHub Actions pour garantir des mises en production fluides et sécurisées. Administration de Data Lake : Exploitation et optimisation du stockage (Amazon S3), gestion des cycles de vie des données (Lifecycle policies) et pilotage de la performance/coûts (FinOps). Sécurité et Gouvernance : Mise en œuvre des politiques d'accès (IAM), gestion de la configuration réseau (VPC, NSG, ACLs) et respect des réglementations sur l'exploitation de la donnée. Développement de Services : Création et maintenance de micro-services et d'APIs (REST, Event-driven) en Python. Support et Documentation : Rédaction et enrichissement de la documentation technique à destination des utilisateurs finaux et monitoring de la plateforme (supervision).

Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un(e) Team Leader Data Engineering qui, sous la responsabilité du Head of Engineering Logistique, sera responsable de l'équipe Data Engineering dédiée à la plateforme C-Logistics. Véritable référent technique et manager opérationnel, vous agirez comme facilitateur, coach technique et moteur de la performance de l'équipe, en s'appuyant sur les principes du Lean management. Vous contribuerez à la mise en oeuvre d'une plateforme data performante, fiable et scalable, en étroite collaboration avec le Product Manager et les équipes métiers. À ce titre, vos principales responsabilités seront : -Piloter et accompagner l'équipe Data Engineering -Optimiser les processus de delivery et d'industrialisation des pipelines data -Identifier, analyser et résoudre les causes racines des incidents de production -Favoriser l'autonomie, la collaboration et la montée en compétence de l'équipe -Garantir la performance, la fiabilité et la scalabilité des solutions data -Assurer l'alignement des solutions techniques avec la vision produit -Contribuer à l'amélioration continue des pratiques techniques et organisationnelles Périmètre Le poste couvre : -La production et la gestion des données et KPI pour les collaborateurs de la filiale C-Logistics -Le partage de données avec les autres filiales du groupe -Le partage de données avec les clients B2B Environnement technique : Vous évoluerez dans un environnement data moderne comprenant : -Snowflake -SQL -Talend -DBT -Kafka -Python -Power BI Outils utilisés : -Jira -Confluence Équipe : Vous encadrerez une équipe composée de : 4 Data Engineers et 1 Lead Developer

CONTEXTE Nous recherchons pour notre client un profil analyste DATA afin d'intégrer l'équipe Analyse de la Donnée. Le profil aura pour mission de répondre à des cas d'usage métiers, par l'utilisation de la DATA de la phase exploratoire à l'exposition via de la DATAVIZ . Fort d'une expérience DATA, le prestataire devra également montrer une appétance particulière dans le domaine fonctionnel MISSIONS - Mise en oeuvre de cas d'usage métiers par croisement de la donnée ( ciblage , analyse de donnée ou datascience ) - Développement et maintenance de produits DATA réutilisables - Publication des résultats d'analyse avec de la DATAVIZ - Respect des normes et bonnes pratiques au sein de l'équipe - Accompagnement et acculturation des équipes métiers ou autres" Définition des prestations attendues : Prestation d'analyse DATA et DATASCIENCE Préciser la technologie ou les certifications attendues : Python, Pyspark,SQL,Dataviz, Datascience " Livrables attendus "Programme DATA sous plateforme DATA Dataviz Présentation PPT de resultats d'etude Environnement technique - technologique "Plateforme : BIG DATA Hadoop (CLOUDERA) Langages : Python, PySPARK, SQL Restitution : PowerBI (dataset, dataflow, rapports) Compétences techniques attendues Connaissances en environnement BIG DATA ( python , Pyspark) Requêtage SQL Exposition des données par DATAVIZ Experience en analyse DATA et projet de DATAscience

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans la gestion et l’exploitation des données au sein d’une grande organisation numérique. L’équipe intervient au cœur de la plateforme Data et collabore étroitement avec les différentes directions techniques pour transformer la data en levier stratégique et opérationnel. L’équipe actuelle est composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de deux autres Data Engineers. La mission s’inscrit dans un contexte de traitement de volumes de données importants et de projets transverses autour de la connaissance utilisateur et de la mise à disposition d’outils de pilotage internes. Missions de l’équipe Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes. Assurer la conformité, la sécurité et la qualité des données. Participer aux initiatives de gouvernance des données. Missions du Data Engineer En interaction avec les membres de l’équipe, le Data Engineer aura pour responsabilités de : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data. Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Accompagner l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données. Organiser et structurer le stockage des données pour en faciliter l’accès et l’usage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de gérer l’augmentation rapide du volume de données. Développer et maintenir les workflows de CI/CD pour les pipelines data. Partager les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétences des autres data engineers. Garantir l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements de données. Participer activement aux instances techniques de l’équipe. Contribuer à la mise à jour et à la qualité de la documentation technique. Effectuer une veille technologique proactive sur les outils et méthodes data. Stack technique Langages & traitements : Python, SQL, Spark Orchestration : Airflow Stockage : Cloud Storage, Delta Lake Cloud & services associés : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub) Infrastructure & IaC : Terraform, Terragrunt CI/CD & versioning : GitLab, GitLab CI/CD Méthodologie : Agile (Scrum ou Kanban) Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering. Expertise solide en structuration et traitement de données, code et architecture data. Expérience significative dans la conception et la maintenance de pipelines data . Expérience dans un environnement Google Cloud Platform et utilisation de BigQuery et Dataplex Universal Catalog. Maîtrise des langages Python et SQL et du framework Spark . Expérience avec Delta Lake , Terraform, Terragrunt. Maîtrise des outils GitLab et GitLab CI/CD. Capacité à vulgariser et communiquer sur des sujets techniques complexes. Autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile. Qualités personnelles Esprit d’équipe et collaboration. Proactivité et sens de l’initiative. Curiosité technologique et veille active. Capacité à documenter et partager les bonnes pratiques.

Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

🎯 Objectif global Concevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d’enrichir et d’améliorer un système de recommandation à fort impact business. 📦 Livrables attendus Développement d’algorithmes ML opérationnels Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement Documentation technique associée Mécanismes d’explicabilité des modèles Recommandations d’optimisation et d’industrialisation 🚧 Contraintes du projet Forte exigence de performance et de robustesse Nécessité d’explicabilité des algorithmes Intégration dans un écosystème data existant Collaboration transverse avec équipes produit et techniques 🧠 Missions principales1. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative) Identifier les technologies pertinentes pour les cas d’usage recommandation Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier 2. Conception & Expérimentation Concevoir des Proof of Concept (PoC) Développer des MVP robustes Tester et comparer différentes approches algorithmiques 3. Analyse de données & Modélisation Explorer et analyser des datasets complexes Identifier patterns et signaux exploitables Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation 4. Explicabilité & Qualité Mettre en place des mécanismes d’interprétabilité Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes Documenter les choix techniques et les performances 5. Collaboration & Intégration Travailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data Participer à l’intégration des modèles dans les plateformes existantes Contribuer à l’amélioration continue des solutions IA 🌍 Langues Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire

Data engineer Spark Nantes La Squad Socles-Data a pour missions : • Le MCO de la plateforme Data Hub actuelle (DH V1). • La co-construction des nouvelles offres Data managées du nouveau Data Hub (DH V2) avec l’IT Groupe : o Prototypes, o Bêta-tests, o Pilotes, o Instanciation, o Homologation…etc. • La définition des normes, bonnes pratiques, guidelines pour simplifier/accélérer les futurs portages applicatifs sur Data-Hub V2. • Gouvernance opérationnelle. • La migration des Uses-Cases existants vers le Data-Hub V2 dans le Cloud privé BNPParibas. • Facilitage de l’usage des services Data. • Assurance du support et l’accompagnement des usagers des socles-Data. • Fournissement de l’expertise. Objectifs et livrables Les tâches sont: Data ingénieur : • Codage et testage des composants logiciels. • Formalisation des cas d’usages. • Conception et mise en œuvre des flux d’intégration de données. • Optimisation de la performance et la qualité logicielle. • Apport du support technique. • Bonne maitrise de l’écosystème Data / Java / SQL / Cloud. • Notions dans d’autres langages de programmation (Python, Scala) et connaître le fonctionnement des bases de données (SQL, NoSQL). Technologie Langage Niveau Starburst (Trino) SQL Moyen Astronomer Airflow Python Moyen Spark 3 Java (Scala selon vos applications) Avancé Cloud (Kubernetes, COS(S3), Vault) Bas DevOps (Gitlab, Jenkins, ArgoCD, Ansible) Go, Yaml Bas Log As a Service (elk) Moyen Java Moyen SQL Moyen Python Moyen Scala (selon vos applications) Moyen Compétences demandées Compétences Niveau de compétence SCALA Confirmé Apache Airflow Confirmé APACHE Confirmé

Bonjour, Pour le compte de l’un de nos clients, acteur majeur du secteur du luxe, nous recherchons un Data Architect afin d’intervenir sur une mission stratégique autour de la structuration, gouvernance et valorisation des données . 📍 Informations clés Localisation : Paris (présence sur site requise) TJM max : 1200 € Démarrage : ASAP Fin de mission : 31/12/2026 🚀 Contexte & mission Vous interviendrez sur la mise en place d’une architecture data moderne et scalable basée sur Azure Fabric , avec un fort enjeu autour de la gouvernance, de la qualité des données et de leur valorisation auprès des métiers. 🎯 Responsabilités principales 🔹 Architecture & Data Platform Concevoir et déployer des solutions data end-to-end (Lakehouse, Data Warehouse, modèles sémantiques) Structurer les couches de données ( Bronze / Silver / Gold ) Garantir la scalabilité, la performance et la robustesse de la plateforme 🔹 Data Engineering & Modélisation Concevoir et implémenter des pipelines ETL / ELT Définir les règles de transformation, de gestion des données incrémentales et des dimensions Optimiser les performances des requêtes et du stockage Développer des scripts Python (PySpark) et des requêtes SQL avancées 🔹 Gouvernance & Qualité des données Définir et mettre en œuvre les frameworks de gouvernance (traçabilité, métadonnées, qualité) Implémenter les mécanismes de contrôle qualité et gestion des erreurs Mettre en place les politiques de sécurité et d’accès ( RBAC, RLS ) 🔹 CI/CD & Industrialisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les produits data Gérer les référentiels Git, stratégies de versioning et déploiements Garantir la traçabilité et l’audit des évolutions 🔹 Data Mapping & KPI Assurer la cartographie des flux de données de bout en bout (E2E) Définir les règles métier et indicateurs KPI en lien avec les enjeux business Construire les dictionnaires de données et glossaires métier 🔹 Documentation & bonnes pratiques Définir les standards d’architecture et de développement Documenter les processus, runbooks, guidelines et décisions d’architecture (ADR) Accompagner les équipes et faciliter l’onboarding 🛠️ Environnement technique Cloud & Data Platform : Microsoft Azure, Azure Fabric Data Engineering : PySpark, SQL, Azure Data Factory, dbt CI/CD & DevOps : GitHub, Git CLI, Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions BI & Data Viz : Power BI (RLS) Gouvernance : Azure AD / Entra ID, Purview Documentation : Confluence, Visio / Lucidchart 👤 Profil recherché Data Architect avec 7 ans d’expérience minimum Forte expertise sur les environnements Azure Data (Fabric / Data Platform) Solide expérience en architecture data, gouvernance et modélisation Excellente maîtrise de SQL et Python (PySpark) Expérience en industrialisation, CI/CD et gestion de plateformes data Très bonnes capacités de communication, structuration et vision transverse

Dans le cadre de la phase 2 de construction de sa plateforme Data Groupe, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data. L’objectif est de consolider le socle technique existant, d’industrialiser les pipelines et de contribuer aux projets d’ingénierie Data & IA, tout en assurant le Run des assets déjà en production. 🎯 Missions principales 🔹 Build – Data Platform Participer à la construction et à l’évolution de la plateforme Data Concevoir et développer des pipelines de données Réaliser des POC et spiker le backlog Contribuer aux choix d’architecture en respectant les standards définis Optimiser les requêtes Amazon Redshift (point clé de la mission) 🔹 Run – Exploitation Assurer le maintien en conditions opérationnelles Superviser les traitements Garantir la performance et la stabilité des assets 🔹 Contribution IA Participer aux projets d’AI Engineering Collaborer avec les squads Data Métier Être force de proposition sur les solutions techniques 🔹 Optimisation des coûts Maîtriser les coûts des services cloud (dimension FinOps importante) 🛠 Environnement technique☁ Cloud AWS (Redshift, RDS, Lambda, SQS, SNS, API Gateway…) GCP 💾 Data & Big Data SQL / NoSQL Data Warehouse Spark / Hadoop / HDFS Scalabilité & clustering ⚙ Dev & DevOps Python APIs (FastAPI / Flask) Airflow Docker Terraform GitLab CI/CD Linux Git (code review, merge request) 📊 Outils analytiques (bonus) Tableau Dataiku Alteryx

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un Data Analyst Confirmé afin d'accompagner la mise en oeuvre de cas d'usage métiers à forte valeur ajoutée, dans un environnement Big Data. A ce titre, vos missions principales seront les suivantes : -Identifier, concevoir et implémenter des cas d'usage métiers basés sur le croisement et l'analyse de données (ciblage, analyses exploratoires, datascience). -Développer et maintenir des produits DATA réutilisables (pipelines, scripts, datasets). -Exploiter les données via des traitements distribués sous environnement Hadoop. -Concevoir et publier des reportings et dashboards Power BI (datasets, dataflows, rapports). -Produire des présentations synthétiques (PPT) des résultats d'analyses. -Garantir le respect des standards, bonnes pratiques et normes DATA. -Accompagner les équipes métiers dans l'exploitation et l'acculturation à la donnée. Livrables attendus : -Programmes DATA industrialisés sous plateforme Big Data -Jeux de données et dataflows Power BI -Tableaux de bord et rapports de datavisualisation -Supports de restitution et présentations des études réalisées Environnement technique : -Plateforme : Hadoop (Cloudera) -Langages : Python, PySpark, SQL -Outils de restitution : Power BI

🚀 Chez K-LAGAN, nous parions sur vous ! Vous recherchez un projet data structurant , dans un environnement moderne et orienté cloud & analytics ? Vous souhaitez évoluer sur des sujets à forte valeur ajoutée au sein d’une Data Platform ambitieuse ? Alors cette opportunité pourrait vous intéresser 👇 🔍 Nous recrutons un·e Data Engineer (F/H) confirmé Pour rejoindre l’un de nos clients et contribuer activement au développement de sa Data Fabrik , dans un environnement innovant et orienté performance. 🎯 Vos missions Définir les pré-requis techniques nécessaires aux nouveaux cas d’usage data Participer à la conception et l’implémentation de nouveaux modèles de données Développer, optimiser et maintenir les pipelines de transformation Contribuer à l’évolution des outils et bonnes pratiques Data Engineering Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements Collaborer étroitement avec les équipes Data, BI et Métiers

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Dans le cadre du développement d’un nouveau système de détection automatisée d’objets d’intérêt sur des images satellites, nous recherchons un développeur back-end Python expérimenté. Ce projet stratégique vise à concevoir une nouvelle plateforme indépendante de l’application historique existante, avec une attention particulière portée à la robustesse et à la scalabilité de l’architecture dès les premières phases. Vous interviendrez au sein d’une petite équipe de développement composée de trois ingénieurs, dans un contexte où les choix techniques et l’architecture du système auront un impact structurant pour les évolutions futures de la solution. Les principales responsabilités incluent la conception et le développement d’API REST en Python (FastAPI), la modélisation et l’optimisation de bases de données — principalement PostgreSQL — ainsi que la structuration des fondations techniques d’un système destiné à monter en charge. Vous participerez également à l’automatisation des déploiements via des outils de conteneurisation et de CI/CD, et contribuerez à la mise en place de tests automatisés et à l’amélioration continue de l’architecture applicative