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Missions principales ■ Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l'équipe ■ Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels ■ Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc. ■ Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) ■ Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API ■ Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations Activités ■ Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers ■ Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks ■ Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance ■ Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d'exécution ■ Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD ■ Concevoir, développer et maintenir des API pour l'exposition et la consommation des données ■ Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d'alerting ■ Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives ■ Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre ■ Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Machine Learning basée à Nantes, nous recherchons un ML Engineer / Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des sujets d'industrialisation de modèles et de développement d'outils Data. Vos missions Industrialiser des modèles de Machine Learning Développer et utiliser des outils de conversion de code s'appuyant sur les LLM Créer et maintenir des librairies internes Participer à l'intégration de nouvelles librairies externes Assurer la maintenance et le support des outils de Data Science et d'industrialisation Accompagner les Data Scientists et utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils Manipuler et traiter des volumes importants de données Conditions de la mission 📍 Localisation : Nantes 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine, après une première phase de montée en autonomie d'environ 3 mois 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée 👨‍💻 Expérience : 5 ans minimum Un accompagnement sera assuré par un Chef de Projet interne pendant la mission.

Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir l'équipe de marketing numérique en développant et en maintenant des modèles d'apprentissage automatique, tout en assurant une bonne communication avec les besoins commerciaux. ResponsabilitésConnecter avec le business, comprendre leurs besoins et représenter l'équipe à CDG. Développer, implémenter et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et les recommandations de destinations. Concevoir, rechercher et mettre en œuvre l'ensemble du pipeline ML, de la reformation au déploiement et à la surveillance du modèle. Surveiller et améliorer continuellement les modèles ML en production, en garantissant des déploiements à faible latence. Travailler au sein de l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), utilisant des outils comme BigQuery et la suite VertexAI. Utiliser Terraform pour l'infrastructure-as-code, Docker pour la conteneurisation et Github Actions pour les pipelines CI/CD. Participer aux cérémonies régulières de l'équipe comme les stand-ups et les sessions de raffinement. Must-havesAu moins 3 ans d'expérience en Data Science ou Machine Learning. Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps. Expérience en Python de production, bonnes pratiques CI/CD. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) et outils connexes. Maîtrise des technologies comme Terraform, Docker et Github Actions. Expérience avec Git, Unix shell, et REST APIs. Nice-to-havesCapacité à travailler en autonomie et à être rigoureux. Aptitude à comprendre des domaines métier variés. Esprit entrepreneurial et orienté résultats. Autres DétailsLocalisation: IDF Présence sur site: 2 jours par semaine. Langue: Maîtrise de l'anglais cruciale. Durée de la mission: 3 ans Taille de l'équipe: 5 personnes, mixte

Dans le cadre d'un programme de modernisation des architectures applicatives et de gestion des données de référence, nous recherchons un Business Analyst confirmé pour accompagner la migration de traitements ETL historiques vers Python. Le consultant intégrera une équipe transverse intervenant sur des applications permettant l'acquisition, la transformation, la consolidation et la diffusion de données de référence. La mission se déroulera dans un environnement Agile et international, en collaboration étroite avec les équipes métier, Data et techniques. Missions principalesReprendre le rôle de Business Analyst sur une première application dont la migration est déjà engagée. Préparer et réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation de données. Analyser les résultats, identifier les écarts et suivre les anomalies. Accompagner les équipes lors du passage en production. Analyser les traitements et flux existants d'une seconde application. Recueillir, analyser et formaliser les nouveaux besoins. Spécifier les futurs traitements d'intégration, transformation et alimentation de données. Participer à la simplification et à l'optimisation des traitements existants dans le cadre de la migration vers Python. Préparer les scénarios, cas et jeux de tests. Réaliser les recettes fonctionnelles et tests de non-régression. Participer à la conduite du changement et à la mise en production. Assurer la coordination entre les équipes métier et techniques.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Data & AI Engineering Tech Lead / Agentic AI Architect, mission longue, basé·e à Lille (hybride). Le poste consiste à prendre en charge l'architecture et l'industrialisation des capacités d'agents intelligents au sein d'une équipe technique pluridisciplinaire. Les responsabilités incluent la définition des guidelines d'architecture pour l'intégration entre Databricks (orchestrateur central / Unity Catalog) et des environnements multi-cloud (AWS, GCP, BDC-SAP), la conception et le pilotage d'un POC Agent-to-Agent (A2A) avec spécifications techniques et protocoles d'interaction, l'analyse des impacts d'architecture sous contraintes réglementaires et cloud locales (ex. Chine), ainsi que l'alignement ontologique du domaine SMP en s'appuyant sur une Data Centrale. Le poste implique également la production d'une matrice d'évaluation technique et financière (ex. SAP Joule vs agents custom), l'orientation technique de développements cross-tech, et la livraison de livrables opérationnels : document de cadrage d'architecture, grille décisionnelle, cadrage POC A2A, matrice de gouvernance et projection budgétaire 2027. Le/la titulaire travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit et Ingénierie pour définir le routage d'intelligence, bâtir une infrastructure sécurisée permettant aux agents d'interagir avec les données d'entreprise et les systèmes historiques, et accompagner les équipes opérationnelles dans la validation des preuves de concept. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Au sein d'une équipe Master Data Management (MDM), vous participerez à la conception et au développement de solutions de connectivité entre les applications de référentiels et les plateformes de distribution de données, notamment Snowflake et Databricks, en limitant les dépendances technologiques. Vous interviendrez sur l'analyse des besoins métiers, les études de faisabilité, la rédaction des spécifications, l'implémentation des solutions, les recettes et la maintenance corrective et évolutive. Référent sur les projets transverses du périmètre MDM, vous contribuerez aux choix d'architecture, coordonnerez les travaux et les plannings, animerez les comités de suivi et assurerez le reporting ainsi que la documentation et le support aux utilisateurs, dans un environnement international lié à la gestion d'actifs et aux référentiels financiers.

Nous recherchons un(e) data Engineer DBT Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : fye2oc8v9v

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLa mission de Data Scientist en Maintenance Prédictive concerne la réponse aux besoins en data science liés à l'ingénierie et à la maintenance, au sein du département Data / OR & AI de la Direction Informatique de la Data Factory Responsabilités :Développer des modèles de maintenance prédictive. Utiliser l'OCR et le RAG pour analyser des données. Must Have :Maîtrise de Python. Autonomie et capacité à prendre des initiatives. Nice to Have : Capacité à travailler en anglais. Autres détails :Durée: Plus d'1 an. Disponibilité: 2 jours par semaine sur site ( Île-de-France ) Taille de l'équipe: 12 personnes Proportions de l'innovation vs continuité: 80% d'innovation.

Contexte :Au sein de la DSI, le Comptoir Finance et Risques (CFR) recherche un Product Owner Data pour piloter des produits data liés à la gestion des défauts et aux visions client. La mission porte notamment sur le pilotage et la refonte du Moteur Vision Partagé du Défaut, avec des enjeux de modernisation, d'intégration de l'IA et de conformité NDOD, ainsi que sur la refonte des visions client afin de simplifier l'accès aux données et d'améliorer leur ergonomie. Missions principales :Piloter les produits data liés au moteur de détection des défauts et aux visions client. Prioriser les user stories et gérer les backlogs et sprints. Coordonner les parties prenantes métiers Risques. Collaborer avec les équipes Data pour l'intégration des données et la validation des règles NDOD. Accompagner l'exploitation de l'IA pour améliorer la détection et l'analyse des défauts. Accompagner les équipes techniques dans la refonte des moteurs et des visions client. Recueillir les besoins métiers et valider les livrables, notamment les prototypes des nouvelles visions client. Coordonner les dépendances liées à l'intégration des données. Garantir la qualité des données et leur conformité aux exigences NDOD. Identifier les opportunités d'automatisation et d'innovation, notamment autour de l'IA. Contribuer à la modernisation du moteur de détection des défauts et des tableaux de bord clients. Livrables attendus :Backlogs priorisés et user stories. Suivi des sprints et des actions associées. Prototypes et nouvelles visions client. Spécifications et règles métier liées au moteur de défaut. Données intégrées et contrôlées conformément aux besoins métiers et réglementaires. Recommandations d'amélioration, d'automatisation et d'utilisation de l'IA. Livrables validés avec les équipes métiers, Data et techniques.

Pour un grand groupe international du transport maritime et de la logistique, nous recherchons un Product Owner confirmé/senior pour piloter un produit digital omnicanal autour de l'allocation de capacité et des intentions de planning (schedule intentions) des services maritimes. Localisation : Marseille, télétravail possible 2 à 3 jours par semaine. Durée : 6 mois (environ 110 jours), renouvelable. Démarrage : ASAP. TJM : 500 à 570 euros selon profil. Statut : freelance en direct uniquement (pas d'ESN ni de portage). Vos missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers (équipes allocation, planning des lignes, commerce, agences) et les traduire en vision produit et roadmap. - Construire, prioriser et maintenir le backlog (epics, user stories, critères d'acceptation) dans un cadre Agile Scrum / SAFe. - Animer les rituels agiles avec l'équipe de développement et assurer la recette fonctionnelle. - Garantir la cohérence omnicanale du parcours (web, applications internes, API, intégrations SI). - Suivre les KPIs produit et piloter l'adoption auprès des utilisateurs métiers internationaux. - Coordonner les parties prenantes IT, data et métiers.

Notre client spécialisé dans l'e-commerce basé à Toulon cherche à renforcer son équipe produit and Tech en recrutant une Data Engineer H/F confirmé(e). Vous êtes au cœur des données de l'entreprise, avec une forte autonomie technique. Vous reprenez et faites évoluer un existant, en lien étroit avec les équipes métiers. Vos missions – Concevoir, développer et maintenir nos pipelines de données, et garantir leur qualité, leur cohérence et leur disponibilité. – Développer et superviser les workflows de traitement sous Apache Airflow, et participer à l'industrialisation des traitements existants. – Concevoir et optimiser les requêtes et les modèles de données sur PostgreSQL et MongoDB. – Alimenter et faire évoluer les modèles de données utilisés dans Power BI, en lien direct avec les équipes métiers. – Développer et maintenir les intégrations entre nos applications et celles de nos partenaires, via des API REST.

Description du poste Le projet vise à définir un DataHub d'entreprise, un référentiel de datasets nettoyés, modélisés et harmonisés, en établissant son périmètre, ses services et son architecture. Le DataHub Product Manager pilotera la création d'une roadmap cross-domaines et d'un modèle opérationnel pour l'alignement des cas d'usage, définira les offres de services, la structure de coûts et le support, et produira un playbook complet pour activer des cas d'usage globaux et locaux. .......... .......... Compétences attendues • Compréhension de la valeur des datasets réutilisables — niveau Expert • Technical Understanding (architecture data) — niveau Expert • Communication & Stakeholder Management — niveau Expert • Product & Service Design — niveau Expert Savoir-être • Vision produit et sens stratégique • Capacité à fédérer des parties prenantes globales et locales • Rigueur dans la documentation et la structuration des livrables • Autonomie et leadership dans la conduite de projet • Excellent communicant, à l'aise en environnement multiculturel