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vous interviendrez dans une Business Unit transverse couvrant plusieurs domaines : ✈️ Airline – 🏨 Hospitality – 🚆 Rail La mission s’inscrit dans un programme stratégique autour de la Data Platform (création et structuration d’outils data à grande échelle). 🧩 Missions Recueil et analyse des besoins métiers Rédaction des spécifications fonctionnelles Interface entre équipes techniques et métiers Contribution à la construction de la plateforme data Participation aux ateliers et cadrage fonctionnel Accompagnement des équipes sur les sujets data

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Data Mesh pour définir et piloter la mise en place d’une architecture data fédérée orientée domaines. Vous analyserez les organisations, les flux de données et les architectures existantes afin de proposer une trajectoire cible alignée avec les principes du Data Mesh (responsabilité par domaine, produits data, self-service, gouvernance fédérée). Vous guiderez la conception des plateformes de données par domaine en définissant des standards communs (contrats de données, qualité, observabilité, versioning, discoverabilité) et en structurant les mécanismes de partage et d’interopérabilité entre équipes. Vous serez responsable des choix structurants en matière de gouvernance, de sécurité, de catalogage et de propriété des données, tout en veillant à la scalabilité et à l’exploitabilité du modèle. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud, DevOps et métiers pour accompagner le changement organisationnel et technique. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des pratiques Data Mesh et de la culture produit autour de la donnée.

Le projet Le client (finance) utilise AWS depuis quelques années, d’abord sur une stack HPC (librairie permettant de distribuer sur AWS Batch l’exécution d’un DAG), puis avec une stack SageMaker (expérience interactive via l’utilisation de Studio JupyterLab / MLFlow). Ce projet, comme les précédents, prend la forme d’un MAP (Migration Acceleration Program), approche structurée par AWS (Assess - Mobilize - Migrate). La phase Assess a identifié une typologie d’usages (embarassingly parallel map, cross-partition shuffling / window-heavy computation, dataset-level summaries, ML/tensor-preparation, interactive exploration) et 3 technologies-clés : 1) Ray/Daft 2) Spark (via EMR) et 3) Iceberg, comme couche de stockage/accès aux données. La phase de Mobilize doit permettre : ● De valider la capacité de ces outils à adresser les enjeux de feature engineering avec les contraintes ci-dessus exprimées , et une expérience chercheur aussi aisée que possible. ● D’envisager leur exploitation dans un mode “plateforme” / industrialisé ; les aspect self-service, observabilité technique et finops, sont clés. Exprimée aujourd’hui comme un side-topic, l’exploitation unifiée des technologies ci-dessus sur un socle Kubernetes (sur EKS) pourrait devenir un sujet central de la phase Mobilize. Cette phase de mobilize doit durer 7 mois et sera réalisée par une équipe de 3 personnes: Un software engineer (vous), un devOps et un data Engineer. Compétences techniques -> Très bon niveau en python & capacité à expliciter explicites la vision d’ensemble de ses projets, les enjeux, les options techniques et les arbitrages ; -> Avoir travaillé sur des enjeux de traitements distribués & de graph -> Maitrise du cloud AWS (services EMR, S3, Daft serait un plus) et notamment des aspects IAM -> Anglais courant obligatoire Localisation Paris, présence sur site obligatoire à minima 3j/semaine

Mission basée à Lyon avec une présence sur site requise trois jours par semaine, ce rôle de Data Engineer Principal s’inscrit dans un contexte exigeant mêlant data engineering et machine learning. Démarrage ASAP pour une mission courant jusqu’au 31 décembre 2026. Au sein des équipes produit, le consultant interviendra sur la conception, la construction et la maintenance du data layer ainsi que des plateformes de données. Il sera responsable de la mise en œuvre d’architectures robustes permettant le traitement et l’analyse de volumes de données importants, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Le poste implique également la gestion des flux de données et des interfaces associées, avec la création et l’intégration de structures optimisées pour l’exploitation analytique. Une attention particulière sera portée à l’industrialisation et au déploiement d’algorithmes performants, dans une logique d’optimisation continue. Le profil recherché justifie d’au moins 7 ans d’expérience, avec une expertise confirmée en data engineering, architecture data, data management et environnements data lake, ainsi qu’une bonne maîtrise des problématiques machine learning.

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, un grand groupe international accélère la structuration de sa plateforme data sur Microsoft Azure avec un usage central de Databricks pour le traitement, la transformation et la valorisation des données. L’environnement s’inscrit dans une logique Data Lake , organisation Bronze / Silver / Gold et montée en maturité data à l’échelle groupe. Mission L’Architecte Data interviendra sur la conception et l’industrialisation de la plateforme data Azure. Ses responsabilités principales : Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur Azure Structurer et optimiser les pipelines data via Databricks (Spark) Mettre en place les traitements de transformation et d’agrégation Modéliser les données pour les usages analytiques Garantir performance, scalabilité et qualité des flux Participer aux ateliers de cadrage technique avec les équipes métiers et IT Contribuer aux standards d’architecture et aux bonnes pratiques data Compétences clés (Must Have) Databricks (obligatoire) Azure (Data Lake, Synapse, Data Factory) Spark / PySpark SQL avancé Architectures Data Lake – Bronze / Silver / Gold Conception de pipelines data industrialisés Modélisation Data Warehouse Compétences appréciées (Nice to Have) Power BI DAX MDM (Master Data Management) Data Quality / Gouvernance Data Mesh Azure DevOps / Git ERP (SAP) Profil recherché 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering / Architecture Data Expérience confirmée sur des environnements Azure + Databricks Capacité à intervenir sur des environnements data complexes Autonomie technique et posture structurante Bon relationnel et capacité à challenger les choix d’architecture Environnement de travail Cloud : Microsoft Azure Traitement data : Databricks, Spark Stockage : Azure Data Lake Gen2 Orchestration : Azure Data Factory BI (selon besoins) : Power BI Gouvernance (selon périmètre) : MDM / Data Quality Conditions de la mission Lieu de la mision : Paris Mission longue : 6 à 12 mois renouvelables Temps plein Télétravail partiel possible Démarrage rapide TJM : 450-550€

Hanson Regan recherche un développeur full stack pour une mission de 12 mois à Paaris. Projet axé sur les données et la visualisation de données. Nous recherchons un candidat justifiant d'une expérience professionnelle de plus de 4 ans pour une mission de longue durée à Paris. Ce poste s'inscrit dans le cadre d'un projet d'envergure et offre l'opportunité de collaborer au sein d'une équipe dynamique et reconnue. Compétences requises : Solide expérience en Python pour le développement backend et le scripting. Bonne connaissance de Java avec le framework Spring (Spring Boot de préférence). Expérience en Scala pour le développement d'applications évolutives et performantes. Maîtrise d'Angular 16+ pour le développement frontend moderne. Merci de nous contacter au plus vite si vous êtes intéressé ou si vous connaissez une personne correspondant à ce profil

Secteur : Industrie / Excellence Opérationnelle Localisation : Clermont-Ferrand (Rythme : 3 jours/semaine sur site) Démarrage : ASAP Visibilité : Jusqu’au 15/02/2027 Le Challenge Au cœur d'un environnement Cloud moderne, votre mission consiste à garantir la fiabilité, la performance et la disponibilité critique des services BI. Véritable pivot entre la technique et les besoins métiers, vous assurez un support de niveau 2 sur des solutions de reporting et de traitement de données à forte valeur ajoutée. Vos Responsabilités Maintien en Condition Opérationnelle : Analyse et résolution d'incidents complexes (logs, erreurs de traitement, gestion des permissions). Interface Technico-Fonctionnelle : Traduire des problématiques techniques complexes en impacts métiers clairs pour les parties prenantes. Transition & Qualité : Participer aux phases de mise en exploitation (SDM, SLA) et assurer le suivi rigoureux des indicateurs de performance. Amélioration Continue : Identifier proactivement les points de fragilité, remonter les alertes et proposer des optimisations sur l'existant (IA, automatisation). Astreintes : Participation ponctuelle au dispositif d'astreinte (environ 1 semaine par mois). Stack Technique & Expertise Data Core : Maîtrise avancée du SQL et de Python orienté Data. Ecosystème Azure : Azure Data Factory, Azure Databricks et principes de gouvernance Cloud. Restitution : Expertise fonctionnelle sur Power BI (incluant les concepts de sécurité RLS). Data Science : Notions de base en Machine Learning pour accompagner les évolutions analytiques. Langue : Anglais courant obligatoire (contexte international). Profil Recherché Vous justifiez d'une expérience de 4 ans minimum sur un rôle similaire, mêlant rigueur technique et sens du service. Esprit d’Analyse : Capacité à synthétiser des informations complexes et à prioriser les urgences. Agilité Relationnelle : Vous interagissez avec aisance avec des profils variés (DevOps, Data Engineers, Métiers, Support L3). Curiosité : Un intérêt marqué pour les nouvelles technologies et l'IA pour faire évoluer votre périmètre. Conditions de la prestation TJM : 400 € Soft Skills clés : Autonomie, proactivité et excellente communication écrite/orale.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 (H/F) à Hauts-de-France, France. Les missions attendues par le Data engineer (H/F) : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Compétences : Expertise SQL, ETL CI/CD, github, Terraform, Kafka Power BI, Looker Google Cloud Platform (GCS, BigQuery)

Le consultant interviendra sur des projets de construction et d’industrialisation de pipelines data, de mise à disposition de la donnée et de développement d’outils de visualisation. Data Engineering Pyspark SQL (niveau avancé) Dremio Azure Azure Data Factory Azure Data Lake Azure DevOps (CI/CD, versioning) Dashboarding Power BI (modélisation, DAX, optimisation) Profil recherché 3 à 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer Maîtrise des environnements cloud Azure Connaissance solide du traitement et de la transformation de données Aisance dans un environnement agile Capacité à travailler en autonomie et à collaborer avec des équipes Data & Métier

🚀 Qui sommes-nous ? Proxiad est une ESN à taille humaine, attachée à la proximité, à la qualité de ses missions et à l’accompagnement de ses collaborateurs. Dans le cadre d’un projet stratégique chez l’un de nos clients, nous recherchons un Consultant Data / Analyst expérimenté pour accompagner la transformation de notre client. 🎯 Votre mission Vous jouerez un rôle clé dans l’analyse et la valorisation de la connaissance client afin d’éclairer les décisions stratégiques. À ce titre, vous serez amené(e) à : Analyser le portefeuille clients : segmentation, comportements, churn, fidélisation, valeur client Concevoir et piloter des études ad hoc à forte valeur stratégique Produire des tableaux de bord et indicateurs clés (Power BI) Identifier des opportunités de croissance et d’optimisation Formuler des recommandations claires et actionnables auprès des équipes métiers et de la direction Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées

Le rôle est triple : En tant que concepteur data , il s'agit de rédiger les spécifications technico-fonctionnelles (contrats d'interface, règles de mapping, specs d'API, modèles de données), de modéliser les objets métiers dans le socle Big Data et de concevoir les expositions (Web Services, modèles BDD). En tant que référent data , il faut assurer la dimension fonctionnelle du domaine, construire la roadmap produit data, garantir la qualité des données (tableaux de bord, gestion des anomalies de sourcing), documenter les données et animer la communauté d'utilisateurs métiers. En tant que chef de projet Agile , le rôle couvre la gestion du backlog, la définition des user stories, l'animation des sprints et le reporting à la direction programme.

Nous recherchons un Data Scientist Senior (5 à 9 ans d'expérience) pour intervenir sur des projets d'envergure mêlant Intelligence Artificielle conventionnelle et IA Générative. 📍 Modalités de la mission Lieu : Colombes (Hybride : 2 à 3 jours/semaine sur site) Date de démarrage : 04/05/2026 Date de fin : 30/10/2026 (prolongation possible) Budget (TJM ) : 450 € 🎯 Cœur de mission Expert en IA, vous concevez et implémentez des systèmes d'IA générative avancés (LLM). Vous accompagnez techniquement les équipes, de la phase de prétraitement des données jusqu'au déploiement en environnement Cloud, tout en garantissant la robustesse et la factualité des modèles. 🛠 Compétences techniques Expertise IA Générative & NLP (Indispensable) : LLM & RAG : Maîtrise des architectures RAG (chunking, embeddings, vector indexing, retrieval), du prompt engineering avancé et des frameworks comme LangChain ou LlamaIndex . NLP : Prétraitement textuel complet (parsing, POS Tagging, normalisation) et évaluation des modèles (métriques NLP, analyse d'hallucinations et factualité). Deep Learning : Maîtrise des architectures Transformers, RNN, LSTM et GRU. Stack Technique : Langages & Libs : Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques standards ( PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn ). Cloud & MLOps : Déploiement sur environnements Cloud (idéalement AWS : SageMaker, Bedrock, OpenSearch). Pratiques CI/CD via GitLab . Outils Data : Connaissance de Dataiku et des enjeux réglementaires (RGPD / AI Act).

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Engineer-Scientist AWS. Nous étudions prioritairement les candidatures adressées par mail à freelance à insyco . fr avec : · Un argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous · Un CV à jour au format Word · Une date de disponibilité · Un tarif journalier · Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/5161 dans l'objet de votre mail Vos responsabilités · Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique · Modéliser et développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux · Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille · Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation · Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum · S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI interne · Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant · Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab · Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Lab · Solide culture DevOps : CI/CD, conteneurisation (Docker, Kubernetes, Gitlab) · Bases solides en data engineering (Python / SQL) & cloud PaaS/IaaS (AWS, API Gateway, Terraform) · Expériences en data processing / engineering (Panda, Pyspark, multi-threading, AWS batch) · Curiosité et pratique des outils d’IA générative et d’automatisation (ex. GitHub Copilot, Claude Code, LLM, NLP, AWS Bedrock) pour identifier les véritables opportunités d’amélioration · Expérience de travail en méthodes agiles (Scrum, SaFe, Kanban)

Je recherche pour un de mes clients un Data Analyst sur Aix-en Provence CONTEXTE DE LA MISSION : Le client dans le cadre de son activité analyse de la donnée, recherche un profil analyste DATA afin d'intégrer l'équipe sur le site d'Aix-en-Provence. Le profil aura pour mission de mettre en œuvre des analyses dans le cadre de la lutte contre la fraude. Fort d'une expérience DATA, il devra prendre en compte toutes les données du SI afin d'étudier leur cohérence et leur impact dans les processus métiers sensibles. DESCRIPTION DE LA MISSION Définition des missions et des obligations afférentes (obligation de conseil et/ou obligation de résultat) au Titulaire - Définition de la prestation attendue : - Rattaché à l'équipe Analyse de la donnée, l'intervenant aura pour principales missions : - Prise en compte des données du domaine "Individu Allocataire" et assimilation de leurs impacts dans le SI - Mise en œuvre de cas d'usage métiers orientés lutte contre la fraude par croisement des données (ciblage, analyse de donnée ou prédiction) - Développement et maintenance de produits DATA réutilisables - Respect des normes et bonnes pratiques au sein de l'équipe

Prestations demandées RESPONSABILITES - Conception et implémentation des pipelines de données : • Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). • Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. • Travailler avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. - Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements : • Mettre en place des processus d’industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. • Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. • Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l’exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. - Gestion des données et optimisation des performances : • Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d’architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). • Assurer une surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l’intégrité des jeux de données. - Sécurité et gouvernance des données : • Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. • Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l’alignement avec les politiques et processus définis. • Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes