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🏢 Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est une société de conseil spécialisée dans les projets data et applicatifs. Présents à Marseille, Aix-en-Provence, Sophia Antipolis, Montpellier, Toulouse et Lyon, nous accompagnons de grands comptes sur des projets techniquement exigeants. 💼 Le poste Vous rejoindrez le pôle Data de la Direction Technique d'un grand groupe français. Référent de l'exploitation de la plateforme Big Data, vous prendrez en charge son run en production et contribuerez à son évolution, au service des équipes projet et des utilisateurs. 🎯 Vos missions Maintenir la plateforme Datalake en conditions opérationnelles : traitement des incidents et des demandes des projets et des utilisateurs Participer à la mise en œuvre et à l'automatisation de nouvelles solutions Réaliser les mises en production Faire évoluer et améliorer les outils d'exploitation Informer et accompagner les utilisateurs de la plateforme Assurer le suivi de votre activité : bilan mensuel des tickets traités et point bimensuel sur l'avancement des projets 🛠️ Environnement technique Big Data : Hadoop, Spark, Kafka, Hive, HBase Conteneurisation : Docker, Kubernetes Automatisation et CI/CD : Ansible, Jenkins, GitHub Langages : Scala, Python Système : Unix / Linux

Vous aimez les pipelines de données qui tournent en production, et les reprendre pour qu'ils tournent mieux ? Rejoignez l'équipe technique Big Data de la banque de financement et d'investissement d'un grand groupe bancaire. L'équipe est transverse : elle construit et fait vivre les traitements de données de cinq domaines métier (risques, financement du commerce international, conformité, finance, ESG), soit une quinzaine d'applications. Le datalake, entièrement Hadoop et hébergé sur les serveurs de la banque, a repris l'ancien entrepôt de données des prêts, lettres de crédit et garanties, dont les chaînes ETL avaient été recopiées telles quelles. La feuille de route 2026-2027 : sortir de l'ETL et réécrire les workflows en code. Vous intervenez sur le périmètre du financement du commerce international (trade finance). Vos principales missions : Développer et optimiser les pipelines de données en PySpark sur la plateforme Hadoop (HDFS, Hive, Iceberg). Analyser les workflows Informatica existants et les réécrire en code, en réutilisant les composants transverses de l'équipe. Rationaliser les traitements pour réduire les coûts d'exploitation et les incidents de production. Préparer l'ordonnancement Control-M avec l'équipe de production applicative. Proposer des évolutions de l'existant : dans la plupart des cas, l'équipe choisit la refonte plutôt que le maintien du legacy. Ce que la mission vous apporte : Un chantier de fond : la sortie d'un ETL au profit du code, sur deux ans. Une plateforme Big Data en production, avec des données bancaires sensibles et des utilisateurs métier exigeants. Une équipe qui attend qu'on remette en cause l'existant et qui décide en conséquence.

Mission de l'équipe Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation des paiements, la mission porte sur le pilotage opérationnel d'un changement de processeur monétique concernant plusieurs entités européennes. Le programme vise à assurer la migration vers un nouvel environnement de processing, à accompagner les évolutions fonctionnelles et technologiques nécessaires et à contribuer à la modernisation et à la rationalisation du système d'information associé. La mission s'inscrit dans un environnement international et transverse, en interaction étroite avec les équipes métier Émission et Acquisition ainsi qu'avec les différentes équipes projet. 1. Structuration et pilotage de la migration Accompagner les responsables de projet dans la structuration et la formalisation des différents chantiers liés à la migration. Analyser les impacts du changement de processeur sur les outils, les processus et les dispositifs opérationnels existants. Structurer le suivi des travaux, des actions et des principaux sujets nécessitant arbitrage. 2. Coordination transverse et internationale Coordonner les interactions entre les différentes équipes métier, projet et expertes impliquées dans le programme. Consolider les besoins des différentes parties prenantes. Préparer les éléments nécessaires aux instances de gouvernance et aux arbitrages. Assurer le suivi des décisions et leur déclinaison opérationnelle auprès des équipes concernées. 3. Suivi opérationnel des travaux Piloter l'avancement des différents chantiers de migration. Organiser et animer les réunions de suivi. Structurer les plans d'action et assurer leur suivi. Identifier les points de blocage et contribuer à la progression des différents sujets. 4. Accompagnement de la mise en œuvre Suivre les travaux nécessaires à l'intégration du nouvel environnement de processing. Veiller à la continuité et à l'optimisation des dispositifs existants dans le nouvel écosystème. Accompagner les équipes dans l'adaptation des processus impactés par la transformation. 5. Documentation et communication Rédiger et maintenir la documentation projet. Créer ou adapter les processus impactés par la migration. Préparer des supports de gouvernance clairs et synthétiques. Partager les principales évolutions de manière transverse afin d'assurer leur prise en compte par l'ensemble des parties prenantes concernées. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Structurer et piloter les travaux liés à la migration vers un nouveau processeur monétique. Analyser les impacts fonctionnels, opérationnels et SI de la migration. Coordonner les différentes parties prenantes dans un environnement international. Préparer les instances de gouvernance, arbitrages et supports de suivi. Piloter les plans d'action et assurer le suivi de l'avancement des différents chantiers. Créer ou adapter les processus impactés par la transformation. Produire et maintenir la documentation projet. Accompagner la mise en œuvre opérationnelle du nouvel environnement. La mission pourra évoluer en fonction des travaux d'analyse réalisés et de l'évolution de l'organisation du programme. Informations mission Secteur d'activité : Banque / Paiements Calendrier : du 01/10/2026 au 31/12/2026 Profil du candidat Années d'expérience : / Expertises : PMO, Gestion de projet, Pilotage de migration, Coordination transverse, Coordination internationale, Gouvernance projet, Analyse d'impacts, Transformation SI, Formalisation de processus, Documentation projet Compétences appréciées : Connaissances générales de la monétique, notamment sur les périmètres Émission et Acquisition. Expérience sur un projet de migration fonctionnelle ou technique. Secteurs : Banque, Paiements, Services financiers Métiers : PMO Senior, Project Manager, Chef de Projet Transformation, Chef de Projet Migration, Payments Project Manager Périmètre fonctionnel : Migration de processing monétique, Émission, Acquisition, Transformation SI, Coordination multi entités, Gouvernance et pilotage de programme Modalité d'intervention : Hybride, 2 à 3 jours de télétravail par semaine Localisation : Île de France Anglais : maîtrise requise, contexte international

Contexte Au sein de la direction Engineering, vous intervenez comme référent opérationnel sur l'adoption de l'IA générative dans le cycle de développement logiciel. Vous accompagnez les équipes Produit, Développement et Data Science dans l'intégration d'une plateforme interne d'agents IA afin d'améliorer la qualité, la rapidité et l'efficacité de la livraison des produits numériques. Missions principales • Animer des ateliers avec les métiers, Product Owners, Product Managers et équipes techniques. • Recueillir et formaliser les besoins sous forme de User Stories et de spécifications détaillées. • Structurer le passage du besoin métier jusqu'à la livraison logicielle. • Accompagner les équipes dans l'utilisation des agents IA et des outils d'assistance au développement. • Définir et améliorer les workflows intégrant IA, GitHub, Jira et pipelines CI/CD. • Contribuer à la mise en place d'un cadre de gouvernance et de bonnes pratiques autour de l'IA. • Identifier, prioriser et qualifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée. • Mesurer l'adoption, les gains de productivité et la qualité des livrables. • Participer aux revues de code, à l'analyse des pipelines et à l'amélioration continue des processus. • Assurer la traçabilité entre besoins, spécifications, développements et tests. Compétences recherchées Méthodes & Produit • Product Management • Business Analysis • Rédaction de User Stories • Agile / Scrum • Animation d'ateliers • Change Management Techniques • Jira • GitHub • API REST • Git • CI/CD • Tests automatisés • Python ou JavaScript/TypeScript IA Générative • Copilot, ChatGPT ou équivalent • Prompt Engineering • Agents IA • Adoption et industrialisation des usages IA • Analyse critique des résultats produits par l'IA Référence de l'offre : 3vyxpfz0lf

Au sein de la gouvernance des données du groupe, vous contribuez à un programme ambitieux visant à valoriser la donnée et à maximiser son impact sur nos solutions. En tant que Senior Functional Data Architect, vous garantissez l'application des meilleures pratiques d'architecture fonctionnelle des données pour les cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management (MDM). Votre périmètre se concentre particulièrement sur les données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures...). Vous travaillez en étroite collaboration avec des communautés variées (experts métier, architectes techniques, data engineers/développeurs, data scientists) et veillez à la structuration optimale des plateformes de données avec une vision à moyen/long terme. Objectifs et livrablesOntologie et modélisation d'entreprise : Comprendre les processus métier de haut niveau et l'architecture de données du système d'information à travers les différentes BUs (ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT/métier, plateformes BI/IA). Enrichir l'ontologie d'entreprise et le modèle de données global. Cartographier les actifs existants sur les plateformes de données pour prioriser leur standardisation. Besoins structurels et self-service : Identifier les besoins structurels des bases de données pour offrir des capacités d'auto-service grâce à une agrégation/consolidation cohérente, la normalisation/dénormalisation, la rationalisation et la gestion de la qualité des données. Positionnement MDM : Définir le positionnement des flux MDM dans le SI à travers les domaines fonctionnels et BUs pour soutenir les processus métier avec le niveau de qualité requis. Modélisation et documentation des jeux de données : Modéliser des datasets standardisés et réutilisables (diffusés via le Data Marketplace). Documenter les processus métier clés producteurs et consommateurs de données en BPMN. Gérer les métadonnées (couverture, fraîcheur). Gouvernance et conformité : Appliquer la politique d'architecture de données du groupe. Veiller au respect de la gestion des risques (classification de la donnée, confidentialité, RGPD/conformité, gestion des accès et rétention). Qualité des données : Guider les experts métier et les équipes IT sur le déploiement des contrôles de qualité des données. Certification et IA : Évaluer et certifier la conformité des jeux de données logiques. Utiliser l'IA de façon optimale pour accélérer la livraison et gagner en efficacité.

Vos missions Concevoir et faire évoluer une architecture de streaming pour la collecte, le traitement et l'analyse des données Développer des pipelines de traitement temps réel et batch avec Apache Flink, Apache Spark et Apache Iceberg Déployer les pipelines d'ingestion et de traitement en CI/CD et Infrastructure as Code, pour les environnements batch et streaming Participer à la migration et au refactoring de l'architecture historique vers AWS (Move to Cloud, ETL/ELT, batch et streaming) Contribuer à l'implémentation d'algorithmes de maintenance prédictive et de routage Industrialiser et exposer des modèles de Machine Learning sous forme d'API, en lien avec les équipes data science Assurer le monitoring, la fiabilité et la performance des traitements en production Environnement technique Streaming et traitement : Apache Flink, Apache Kafka (MSK), Kinesis, Apache Spark, Apache Iceberg Orchestration : Apache Airflow (MWAA) Cloud AWS : S3, Lambda, EKS, ECS, EC2, ECR, IAM, IoT Core IoT : MQTT, données capteurs remontées par satellite Data warehouse : Snowflake DevOps / IaC : Terraform, Docker, CI/CD Langages : Python, SQL Profil recherché Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou master) en informatique, data ou télécommunications Au moins 5 ans d'expérience en data engineering, dont une part significative sur AWS Expérience solide des architectures streaming à forte volumétrie (Flink, Kafka ou Kinesis) Maîtrise de Terraform et des pratiques CI/CD appliquées aux pipelines de données Une expérience d'industrialisation de modèles ML (MLOps, mise en API, monitoring) est un vrai plus Une connaissance des données IoT ou industrielles (maintenance prédictive, capteurs) est appréciée Une certification AWS (Solutions Architect, Data Engineer) est un atout Anglais professionnel Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités sur des systèmes critiques en production Capacité à dialoguer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques Rigueur, goût de la performance et de la qualité de la donnée Esprit d'équipe et envie de partager ses pratiques Informations pratiques Contrat : CDI chez Visian Azur Lieu : Marseille, présence régulière sur le site du client Démarrage : à définir ensemble Rémunération : selon profil et expérience

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de la cyberprotection des systèmes d'information et de la sécurisation des données, l'organisation recherche un expert Microsoft Purview capable d'accompagner le déploiement, l'administration et l'adoption de la solution. La mission s'inscrit également dans une démarche d'étude et d'évaluation des solutions de protection de la donnée. Missions principales • Administrer Microsoft Purview au quotidien et assurer le maintien en conditions opérationnelles de la solution. • Contribuer au déploiement, au paramétrage et à l'évolution des fonctionnalités de protection de la donnée. • Participer à l'étude et à l'évaluation des solutions de sécurité et de gouvernance des données. • Analyser les besoins, formuler des recommandations et conseiller les équipes sur les bonnes pratiques d'utilisation. • Accompagner la définition et la mise en œuvre des politiques de protection, de classification et de gouvernance des données. • Identifier les risques, points de vigilance et axes d'amélioration liés à l'usage de la solution. • Produire et maintenir la documentation d'administration, les procédures et les guides de bonnes pratiques. • Assurer le transfert de connaissances et la montée en compétence de deux ressources internes. • Apporter une expertise technique lors des échanges avec les équipes sécurité, infrastructure, conformité et métiers.

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

Mission : -Architecture & Développement : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion/traitement, les briques de normalisation et les API d'exposition des données. -Core Framework : Faire évoluer le framework commun (CI/CD, monitoring, tests automatisés, résilience, performance, qualité de code). -Leadership technique : Piloter des chantiers de dev, challenger les besoins métiers, faire respecter les standards d'architecture et coacher l'équipe. Stack & Compétences requises : -Software Engineering : Excellente maîtrise de Python (POO, modularisation, clean code), Git & Git Flow. -Big Data & Performance : Spark, Glue, Parquet, S3, HDFS, SQL avancé. Expertise en optimisation (partitionnement, bucketing, cache, tuning Spark/SQL). -Cloud AWS : S3, Lambda, Glue, IAM, EventBridge, CloudWatch. -DevOps & IaC : Pratiques CI/CD robustes et Infrastructure as Code. (Important : Vous devez maîtriser au moins 2 à 3 des domaines techniques clés ci-dessus). -Lieu : Hauts-de-Seine (92) / Île-de-France. -Déplacements : Ponctuels à prévoir en France (Lyon) et en Belgique (Bruxelles). -Spécificité : Astreintes possibles.

Contexte L'ingénieur formateur système AMC OMR accompagne la transformation des évaluations des organisations vers des QCM papier corrigés automatiquement par le système AMC OMR. Il veille à préserver la validité pédagogique des évaluations des utilisateurs, à favoriser l'appropriation par les enseignants et à inscrire la solution dans les pratiques et le calendrier académiques. Mission Concevoir le cadre pédagogique d'utilisation du système AMC OMR, produire des modèles d'épreuves adaptés aux instituts, former et accompagner les enseignants dans la conception de QCM de qualité, puis évaluer les effets du dispositif sur les délais de correction, la fiabilité des résultats et le suivi des apprentissages. Activités principales • Analyser les pratiques d'évaluation, les contraintes académiques et les besoins des enseignants, de la scolarité et des responsables de formation. • Définir des standards de conception de QCM adaptés aux enseignements. • Élaborer des modèles AMC avec consignes, cases à cocher, identification des étudiants, randomisation et barèmes adaptés. • Former les enseignants à AMC-TXT et LaTeX, à la structuration des questions, aux bonnes pratiques de rédaction et à la gestion des exceptions. • Former les utilisateurs à l'interprétation des notes, rapports et statistiques afin de soutenir le suivi pédagogique. • Produire les manuels et supports de formation en français et organiser le coaching lors des premières sessions. • Accompagner la phase pilote, recueillir les retours, proposer les ajustements et préparer la généralisation. • Définir des indicateurs d'impact portant notamment sur le gain de temps, la fiabilité, la satisfaction et l'appropriation. • Contribuer au plan de formation continue des nouveaux enseignants et au plan de pérennisation.

ContexteLe Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. MissionsMise en place et définition des mécanismes de collecte Définition des patterns d'architectures de la collecte Définition et mise à jour de l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée Maintien en condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en lien avec les responsables des systèmes monitorés Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs Création et évolution de dashboard avec Kibana Réponse aux audits réglementaires et internes Support et conseil aux entités utilisatrices des services Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité)

Vous contribuerez : - A l'installation de cluster - Au monitoring et à l'administration des outils Big Data - A l'administration de cluster - A l'upgrade des distributions et des composants Hadoop - A l'installation des différents composants sur Hadoop - Au support et à la résolution des problèmes N2 et N3 - A la mise en place d'environnements de développement et de test - A la sécurisation des clusters Conception et mise en œuvre des architectures de production pour des solutions techniques spécifiques correspondant au besoin du client Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour de la technologie Design et implémentation de la solution dans les systèmes existants Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) Alimentation du backlog des Services de production (CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Mise en oeuvre des bonnes pratiques et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Pilotage de la mise à niveau de la solution et gestion des impacts

Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.

Rejoignez une grande entreprise du secteur de la mobilité et des services de fidélisation pour piloter techniquement une équipe agile dédiée à l'intelligence métier et à la donnée. Dans un contexte de transformation cloud, vous contribuerez à la migration progressive d'une infrastructure traditionnelle BI et Big Data vers la plateforme GCP, tout en assurant la qualité, les bonnes pratiques et le succès des projets critiques. Vous intégrerez une équipe de 6 personnes au sein du pôle BI et rejoindrez un environnement techniquement riche, où les architectures héritées coexistent avec des stacks modernes (Spark, Java, GCP). Votre mission combinera expertise technique poussée, participation aux décisions architecturales, mentorat d'équipe et garantie de la qualité des solutions livrées. Responsabilités : - Piloter techniquement l'équipe agile dédiée aux projets BI et données, en tant que point focal architectural et technique - Participer activement aux décisions d'architecture système et données dans le cadre de la migration vers GCP - Concevoir et valider les solutions techniques, en garantissant les bonnes pratiques de développement et d'infrastructure - Mentorer les membres de l'équipe sur les technologies Big Data (Spark, Java), les patterns cloud (GCP) et les standards de qualité - Assurer la qualité des livrables techniques et la conformité aux standards de sécurité et performance - Collaborer avec les équipes transversales (DevOps, Data Engineering, BI) pour intégrer les outils et processus (CI/CD, monitoring, tests) - Supporter la transition progressive des workloads depuis les systèmes traditionnels vers GCP, en planifiant et validant les migrations - Contribuer à l'amélioration continue des processus et de la stack technique Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Toulouse

Dans le cadre d'un programme stratégique de Data & Analytics, nous recherchons un(e) Senior Functional Data Architect pour contribuer à la structuration et à l'évolution de l'architecture fonctionnelle des données. Vous interviendrez sur des sujets variés liés à l'Analytics, l'IA, la Data Governance et le Master Data Management (MDM), avec un focus particulier sur les données du système d'information et les données IT : applications, projets, infrastructures, ITSM, spécifications, etc. Votre rôle sera de garantir une structuration cohérente et durable des données et des plateformes Data, en facilitant leur exploitation par les équipes métiers et techniques, aussi bien pour des usages analytiques classiques que pour des cas d'usage avancés en IA et Data Science. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les experts métiers, Data Architects, Enterprise Architects, architectes techniques, Data Engineers, Data Scientists et Data Product Managers. Vos missions Architecture fonctionnelle des données Comprendre les processus métiers et l'architecture Data du système d'information. Analyser les différents domaines fonctionnels : ERP, CRM, PIM, MDM, applications métier, ITSM et plateformes Data. Définir et faire évoluer les modèles de données fonctionnels. Enrichir les ontologies d'entreprise et formaliser les principales entités de données ainsi que leurs relations sémantiques. Cartographier les actifs Data existants et identifier les opportunités de standardisation et de réutilisation. Contribuer à la définition d'une architecture Data cohérente à moyen et long terme. Data Modeling & Data Products Analyser les besoins fonctionnels actuels et futurs en matière de données. Concevoir des modèles de données standardisés, cohérents et réutilisables. Définir les mécanismes d'agrégation, de consolidation, de normalisation et de dénormalisation adaptés aux usages. Faciliter la mise à disposition des données en self-service. Contribuer à la conception de datasets destinés à être consommés via une Data Marketplace. Évaluer les modèles de données et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité aux standards définis. MDM & Data Governance Définir le positionnement des flux MDM au sein du système d'information. Contribuer à la mise en cohérence des données de référence entre les différents domaines fonctionnels. Appliquer les principes et standards de Data Governance. Veiller au respect des règles de classification, confidentialité, protection des données et gestion des accès. Prendre en compte les politiques de conservation et de gestion des risques liés aux données. Accompagner les équipes métiers et IT dans la définition des exigences de gouvernance. Data Quality & Métadonnées Identifier les exigences métiers en matière de Data Quality. Accompagner les équipes dans la définition et le positionnement des contrôles de qualité des données. Gérer et enrichir les métadonnées associées aux datasets. Garantir la bonne compréhension de la couverture, de la disponibilité et de la fraîcheur métier des données. Contribuer à la certification de la conformité des datasets avec les standards d'architecture et de gouvernance. Modélisation des processus Documenter les principaux processus métiers produisant ou consommant des données. Modéliser ces processus en BPMN. Identifier les interactions entre processus, données, applications et acteurs. Faciliter la compréhension commune entre équipes métiers et équipes Data / IT. Innovation & IA Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Utiliser les outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞