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Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Expert Data Platform H/F Description de la mission : Sous la responsabilité du Product Owner du domaine et piloté par un backlog de demandes, le prestataire sera amené à : Études et expertise • Réaliser des études techniques d'évolution autour de l'écosystème Cloudera. • Analyser les impacts techniques et fonctionnels des évolutions envisagées. • Produire des dossiers d'architecture et notes de cadrage. • Présenter les conclusions et recommandations aux responsables techniques et métiers. Exploitation et support expert • Assurer le support de niveau 3 sur l'ensemble de la plateforme Data Hub. • Participer aux cellules de crise lors d'incidents majeurs de production. • Réaliser les analyses de causes racines et définir les plans de remédiation. • Accompagner les équipes d'exploitation DataOps N2. ________________________________________ Interventions • Possibilité d'interventions en Heures Non Ouvrées (HNO). • Participation à des opérations sensibles de production. ________________________________________ Environnement technique Expertise obligatoire • Cloudera CDP • Administration et exploitation de clusters Hadoop Cloudera • Maintien en condition opérationnelle de plateformes Data • Support expert N3 Niveau avancé • Linux Red Hat Enterprise Linux (RHEL) • Ansible • AWX • Talend • Scripting Shell Compétences appréciées • Kubernetes • Docker • Git • GitLab • Jenkins • OpenShift • Terraform • Python • Java • Scala ________________________________________ Activités d'exploitation La mission comprend : • Support N3 • Gestion des incidents de production • Participation aux cellules de crise • Gestion des changements • Capacity Planning • Performance Tuning • Maintien en condition opérationnelle • Sécurisation et durcissement des systèmes • Interventions HNO ponctuelles ________________________________________ Profil recherché Séniorité • Consultant confirmé Critères de sélection Critères obligatoires • Expérience significative sur Cloudera CDP. • Expérience d'administration et d'exploitation de plateformes Hadoop. • Expertise Linux RHEL. • Expérience en support de production de niveau 3. Critères différenciants • Expérience Data Driven / Data Mesh. • Connaissance des architectures événementielles. • Connaissance des solutions Lakehouse. • Connaissance des environnements Kubernetes et OpenShift. • Expérience dans des environnements critiques à forts enjeux de disponibilité. Compétences / Qualités indispensables : Cloudera Data Platform (CDP), Hadoop, MCO Data Platform, Linux RHEL Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience Data Driven / Data Mesh. • Connaissance des architectures événementielles. • Connaissance des solutions Lakehouse. • Connaissance des environnements Kubernetes et OpenShift. • Expérience dans des environnements critiques à forts enjeux de disponibilité.Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

• Missions En charge de l'expertise technique des solutions Data et IA, vous aurez la responsabilité d'assurer la cohérence de l'intégration des produits dans le respect des règles de sécurité et de l'architecture du SI. Dans le cadre des équipes OPS DATA / IA, vous aurez un lien fonctionnel étroit avec les équipes métiers et les équipes de la filière TSI DATA et TSI IA. La mission d'expertise aura pour but d'assurer la cohérence des solutions dans l'environnement actuel et la transformation des solutions pour les maintenir up to date avec l'état de l'art du marché. Vous assurerez le support Niveau 2 du périmètre aux équipes de production. • Responsabilités : Contribuer au bon déroulement des différentes phases du projet, et dans ce cadre vous assurerez : • Contribuer aux projets informatiques sur les dimensions qui relèvent du champ d'expertise Data / IA. • Conseiller et assister dans le choix et la mise en œuvre des solutions retenues • Assurer l'exploitabilité dans le respect des règles de sécurité et d'architecture du SI. • Garantir la pertinence et la pérennité des solutions techniques et/ou fonctionnelles dont vous aurez la charge afin de permettre l'évolution et le maintien en condition opérationnelle de la solution. • Garantir que les moyens de mesure de qualité de services sont opérationnels et disponibles (Quantification/Qualimétrie de fonctionnement)

À la suite de la finalisation des projets de migration CRM, l'équipe Qualité d'une entreprise du secteur Mode / Retail & E-commerce souhaite structurer et industrialiser l'usage de l'Intelligence Artificielle au sein de ses processus QA. L'objectif principal de cette mission est d'accompagner l'équipe à travers un rôle de Coach IA — une mission à forte dominante opérationnelle (développement / mise en œuvre IA). Le consultant aura pour rôle d'auditer les pratiques existantes, de cadrer l'utilisation des agents IA, de structurer le référentiel de tests interne et de mettre en place des tests de non-régression (TNR) optimisés et automatisés grâce à l'IA. Responsabilités principales : Audit & cadrage de l'usage de l'IA (coaching) - Réaliser un audit rapide des outils et pratiques actuels de l'équipe (Claude Code, ChatGPT, Copilot, Robo Jira, etc.) - Accompagner et former l'équipe à une utilisation homogène, structurée et efficace des outils IA Centralisation & orchestration de l'infrastructure IA - Accompagner le passage d'outils/agents IA utilisés en local vers une infrastructure d'agents centralisée et partagée - Proposer un cadre d'orchestration permettant de faire évoluer collectivement l'usage de l'IA Optimisation des processus QA & ingénierie de prompt - Améliorer et rationaliser les prompts et skills IA pour la rédaction automatisée ou semi-automatisée (cahiers de recette, scripts de tests, synthèses et PV de recette) - Uniformiser la structure des livrables et la transmission des informations aux Chefs de Produit Automatisation & stratégie de TNR - Générer des tests automatisés à partir des cahiers de recette en s'appuyant sur les agents IA existants - Structurer et rationaliser le périmètre des TNR pour éviter la surconsommation de ressources (cadre de gouvernance des tests)

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.

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

Rejoignez une équipe IA au sein d'un grand groupe du secteur bancaire et financier, intervenant sur des applications d'intelligence artificielle et des workflows IA critiques pour la relation client et les entrées en relation. Vous contribuerez à des projets porteurs combinant machine learning, IA générative et orchestration cloud sur une infrastructure Azure moderne. Vous intervenez sur un périmètre fonctionnel riche couvrant les entrées en relation, la lutte anti-fraude, la gestion de portefeuille, la conformité réglementaire, les chatbots clients et prospects, ainsi que la satisfaction et la gestion des incidents. L'environnement technique repose sur Azure, Databricks, Terraform et Python, avec une forte composante IA générative et Copilot. Vous participez à l'ensemble du cycle de vie des projets : du cadrage et de l'étude d'impacts à la conception de solutions, en passant par l'idéation, le développement, les tests et le suivi en production. Vous concevez et proposez des solutions IA/ML innovantes pour résoudre les points de douleur métier, en intégrant dès la phase de conception les enjeux de sécurité des données et de gouvernance infrastrukturelle. Vous travaillez dans un environnement Agile/Scrum avec une forte culture de qualité et de fiabilité. Vos responsabilités incluent la mise en place de tests unitaires et de non-régression automatisés, la préparation et l'exécution de tests d'intégration et de charge, ainsi que la mise en place de guardrails et de tests continus pour les applications d'IA générative. Responsabilités : - Participer aux cadrages des projets : étude d'impacts, conception architecturale de solutions, chiffrage et planification - Proposer et développer des solutions IA/ML répondant aux besoins métier spécifiques des domaines couverts - Concevoir et implémenter une infrastructure cloud native sur Azure avec approche Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) - Développer des APIs REST et intégrations de workflows avec Databricks et services Azure - Mettre en place des stratégies complètes de test : tests unitaires, non-régression automatisée, tests préprod et continus - Implémenter des guardrails et mécanismes de contrôle qualité pour les applications d'IA générative et Copilot - Assurer la préparation et l'exécution des phases de tests IT, intégration, charge et déploiement en production - Rédiger et maintenir la documentation technique des modèles, de l'infrastructure et des évolutions - Conduire l'analyse et la résolution d'incidents en production de manière réactive et méthodique - Communiquer de façon claire et structurée avec tous les stakeholders (métier, IT, conformité, architecture, marketing) - Intégrer les enjeux de sécurité des données et de conformité réglementaire dès les phases amont

Notre client recherche un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data au sein de l'équipe DAAS : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance des données (incl. RLS). Le consultant sera responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de l'industrialisation des pipelines et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentoring de l'équipe. Un volet spécifique concerne l'aide au cadrage technique du projet O² sur la partie Data Quality. Compétences attendues • Snowflake — niveau Expert • dbt (data build tool) — niveau Confirmé • Data Modeling — niveau Confirmé • BI Modeling — niveau Avancé • Power BI — niveau Avancé • Communication — niveau Confirmé • Monte Carlo (Data Observability) — niveau Élémentaire (un plus) Savoir-être • Leadership technique et capacité à mentorer • Autonomie et sens des responsabilités • Rigueur dans la qualité du code et des livrables • Capacité à communiquer avec des équipes pluridisciplinaires • Proactivité dans la détection et la résolution d'incidents

Nous recherchons facilitateur tribu / tour de contrôle transverse pour contribuer au pilotage et appuyer les différentes squads de la tribu dans la coordination et la communication Dans une logique de facilitateur tribu / tour de contrôle transverse : - Préparation et animation de temps collectifs de la tribu - Valoriser les projets et produits de la tribu par la production de diverses communications - Anticiper, suivre et préparer les supports de diverses instances internes et de l'écosystème - Instruire, suivre et appuyer diverses demandes ponctuelles (nouveaux arrivants, participation externe, invitation en Caisses Régionales) - Appuyer à la structuration et au pilotage transverse de la tribu de diverses manières - Instruire des sujets de la backlog, amont aux Squads ou inter-Squad

Informations Générales Rôle : Data Translator / Senior Data Product Owner (Data & Analytics) Niveau d'expérience : Senior / Grade C Localisation : IDF (91) Rythme : Hybrid (3 jours sur site / 2 jours de télétravail par semaine) Date de démarrage : ASAP (Dès que possible) Durée de la mission : Longue durée (jusqu'au 28/09/2029) Contexte & Objectif de la Mission Dans le cadre de la transformation digitale et analytique des équipes Marchandises (Retail), nous recherchons un(e) Data Translator / Senior Data Product Owner expérimenté(e). L'objectif principal de cette intervention est de : Piloter et cadrer l'automatisation des analyses catégorielles grâce à l'intégration de l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI). Rationaliser et moderniser l'écosystème décisionnel existant afin d'optimiser l'efficacité opérationnelle des acheteurs et category managers. Missions & Livrables PrincipauxVolet 1 : Product Ownership & Cadrage (Produit GenAI) Analyse des usages & Personas : Identification des besoins métier et résolution des irritants pour 4 sous-profils clés de la Direction Marchandises. Conception fonctionnelle : Spécification détaillée de la solution cible générant automatiquement des supports de présentation (Slides) enrichis par la GenAI. Pilotage du Delivery : Définition, priorisation du backlog et exécution de la roadmap produit en environnement Agile. Volet 2 : Architecture & Rationalisation de l'Écosystème Analytics (Business Analysis) Cartographie de l'existant : Audit et inventaire du paysage décisionnel actuel (reporting bureautique, Business Intelligence, panels de marché, flux internes) pour éliminer les redondances et ruptures de charge. Modélisation de l'Architecture Cible : Définition de la nouvelle architecture applicative décisionnelle de référence. Trajectoire de convergence : Élaboration de la feuille de route de transformation (simplification, interopérabilité, modernisation et déploiement de la Self-Service BI).

Dans le cadre d'un projet Data pour le client au sein du marché NTIC et de la DTNum – Data, le consultant interviendra sur la plateforme sécurisée des données. Il sera responsable de l'administration technique et du maintien en conditions opérationnelles des outils de cartographie des données, ainsi que de l'alimentation et de l'enrichissement des cartographies fonctionnelles et techniques. La mission s'inscrit dans un environnement intégrant notamment le dictionnaire de données OpenMetadata, le catalogue métier Istya et les produits de la plateforme sécurisée des données : Datalake, requêteur sécurisé Odylac et écosystème de datavisualisation. L'objectif est de garantir la fiabilité, la sécurité, la documentation et l'exploitabilité des solutions, en vue de leur transfert vers un centre d'exploitation dédié. 2. Missions principalesAdministration technique et exploitation (OPS) Maintenir et déployer les configurations d'infrastructure et des outils à l'aide de Terraform et Ansible. Assurer le maintien en conditions opérationnelles des instances Apache NiFi et des connecteurs OpenMetadata. Superviser les pipelines d'ingestion et diagnostiquer les incidents techniques. Mettre en œuvre les actions correctives nécessaires et fiabiliser les traitements. Rédiger et maintenir la documentation technique et les fiches d'exploitation. Alimentation et enrichissement du catalogue de données Développer et maintenir les flux Apache NiFi d'ingestion des métadonnées techniques et fonctionnelles vers OpenMetadata et Istya. Mettre en œuvre les contrôles qualité, les transformations et les mécanismes de validation des données entrantes. Garantir la cohérence, la fiabilité et la traçabilité des métadonnées collectées. Connectivité des produits Data Améliorer l'interconnexion entre le Datalake existant et OpenMetadata. Mettre en œuvre l'extraction des schémas et le profilage des données. Étendre la couverture de la cartographie automatique aux autres services Data de la plateforme sécurisée. Contribuer à l'amélioration continue des outils de catalogage et de gouvernance des données

Dans le cadre du développement de plateformes Data et de nouveaux usages liés à l'Intelligence Artificielle et à l'IA agentique, nous recherchons un Architecte Cybersécurité Cloud, Data & IA Senior capable de concevoir et sécuriser des architectures complexes dans un environnement Cloud AWS. Le consultant interviendra en transverse avec les équipes Architecture, Cybersécurité, Cloud, Data et IA. Missions principalesConcevoir les architectures de sécurité des plateformes Data, IA, GenAI et IA agentique. Sécuriser les flux de données de bout en bout : ingestion, stockage, traitement, exposition et consommation. Définir les modèles IAM / RBAC / Zero Trust et appliquer les principes de moindre privilège. Sécuriser les identités humaines, techniques et celles des agents IA. Définir les mécanismes de chiffrement et de protection des données : KMS, PKI, certificats et gestion des secrets. Sécuriser les environnements AWS : S3, Lambda, API, bases de données et composants Data. Sécuriser les accès des agents IA aux outils, API et données. Prendre en compte les risques spécifiques GenAI / LLM / RAG : prompt injection, fuite ou exfiltration de données, accès non autorisés et actions autonomes. Définir les guardrails et mécanismes de contrôle des modèles IA. Intégrer la sécurité dans les architectures et pipelines Terraform / IaC / CI/CD. Réaliser des analyses de risques et challenger les architectures techniques. Produire les standards et dossiers d'architecture sécurité. Accompagner les équipes Cloud, Data et IA dans la mise en œuvre des recommandations.

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/55K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l'Intelligence Artificielle et l'analyse stratégique. L'ambition ? Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée. Aujourd'hui, l'équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d'accélérer considérablement le travail des analystes. Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d'intelligence économique et d'aide à la décision destinée à des acteurs de l'investissement, du conseil ou de l'innovation. Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l'IA agentique et de l'automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ? Alors continue ta lecture. ET TOI DANS TOUT CA ? Tu rejoins une équipe métier d'une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit. Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée. Tu participes à la construction et à l'évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables. Concrètement, tu seras amené à : - Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme, - Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes, - Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées, - Intégrer des mécanismes d'enrichissement reposant sur les LLM et l'IA agentique, - Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier, - Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d'insights assistée par IA, - Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements, - Faire évoluer l'architecture afin d'accompagner la montée en charge du produit. Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que : - Les essais cliniques, - Les levées de fonds, - Les opérations de fusion-acquisition, - Les investissements Venture Capital, - Les données réglementaires, - Les analyses

Pour accompagner l'un de nos clients, nous recherchons un consultant expert en pilotage budgétaire d'au moins 9 ans d'expérience qui a également travaillé sur les market data. Rôle : • Conception et mise en place du pilotage budgétaire et des autres reportings de suivi. • Identification des risques de non-conformité contractuelle et plans d'action pour les réduire. • Audit des processus de gestion en place et préconisations d'amélioration. • Rationalisation des processus de facturation et de refacturation des charges entre les entités utilisatrices. • Suivi de la relation avec les fournisseurs de données financières. Mission en Île-de-France, en hybride, avec deux jours de télétravail par semaine.