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Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Dans le cadre de la modernisation d'une plateforme décisionnelle au sein d'un acteur de l'épargne salariale et de la retraite, nous recherchons un Data Engineer / Data Architect Senior. La mission s'inscrit dans un programme de transformation visant à faire évoluer une plateforme BI existante vers une architecture moderne de type Lakehouse, tout en garantissant la continuité des services actuellement proposés. Vous rejoindrez l'équipe Cœur-Data, composée de cinq personnes, et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, la MOA et les équipes techniques transverses. Objectifs de la missionL'objectif principal sera de concevoir et mettre à disposition des données structurées, fiables et exploitables par l'équipe Marketing. Vous interviendrez notamment sur : La définition de l'architecture et de l'organisation du Lakehouse ; La conception de solutions de collecte, de stockage et de transformation des données ; La migration et la modernisation progressive des traitements existants ; L'industrialisation et le suivi des pipelines de données ; La mise à disposition de données brutes et transformées pour les usages analytiques et la datavisualisation. Principales responsabilitésEn tant que Data Engineer / Data Architect Senior, vous serez amené à : Concevoir l'organisation des données et des flux au sein d'un environnement Lakehouse basé sur S3 ; Développer des pipelines de traitement avec Python, Spark et PySpark ; Mettre en place et maintenir les traitements d'ingestion et de transformation ; Participer à l'ordonnancement des traitements avec Dagster ; Contribuer à l'exposition des données via Trino et les outils de datavisualisation ; Développer les solutions de collecte et de stockage répondant aux besoins métiers ; Mettre en place les tests unitaires et les contrôles nécessaires à la qualité des développements ; Assurer le suivi des traitements et identifier les éventuels incidents ou blocages ; Rédiger et maintenir la documentation technique ; Participer à la recette avec la MOA et les utilisateurs ; Estimer les charges et contribuer au suivi de l'avancement du projet ; Réaliser des études en collaboration avec les équipes transverses ; Participer à l'amélioration continue des processus de développement et d'exploitation. Environnement techniquePlateforme ciblePython ; Apache Spark / PySpark ; SQL ; Amazon S3 ; Dagster ; Trino ; Git ; Jenkins. Environnement existantInformatica ; DAC ; Oracle 19 ; Outils BI et de reporting. Outils projetJira ; Confluence ; Windows 10 avec WSL.

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe dédiée aux agents IA. La mission porte sur un agent conversationnel d'analyse de données déjà déployé en production : il s'agit d'en assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité. Équipe de 5 à 8 personnes (AI Engineers, Lead, PM, Manager), environnement 100 % GCP. Vos missions : - Faire évoluer et industrialiser la couche d'évaluation « LLM as a judge » : métriques de qualité des réponses, jeux de test, seuils, suivi et documentation - Assurer la maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (fiabilité, correction d'anomalies, mise à jour des composants) - Mener des analyses LLM avancées pour comprendre le comportement de l'agent, identifier les axes d'amélioration et fiabiliser les résultats - Intégrer le protocole A2UI pour la création et l'exposition de graphiques dans l'interface de l'agent - Concevoir des workflows multi-agents (protocoles A2A / A2UI)

L'équipe travaille sur des données issues de scans d'infrastructure réalisés avec BMC Discovery. Ces données permettent de recenser et de cartographier les composants techniques du système d'information, notamment les serveurs, les machines virtuelles, les applications, les équipements réseau et le stockage. L'objectif est de transformer ces données brutes en produits data fiables et exploitables par différentes équipes IT, notamment les équipes de production, d'infrastructure, de sécurité et de conformité. MissionsDans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur : La conception et le développement de produits data à partir de données d'infrastructure. La création de vues SQL, de modèles de données et de pipelines sur Starburst, basé sur Trino. La transformation de données techniques en jeux de données exploitables par les équipes IT. La mise à disposition de vues et de datasets pour des usages d'inventaire, de cartographie applicative, de suivi de parc et de conformité. L'optimisation des requêtes et des performances sur Starburst. La documentation des modèles, des règles de gestion et des produits data. Les échanges avec les équipes métiers IT afin de comprendre leurs besoins et de les traduire en solutions data. La montée en compétence sur BMC Discovery, dont la logique de collecte et de modélisation sera présentée en interne.

Dans le cadre d'un projet data stratégique au sein d'un grand groupe international du secteur retail / luxe, nous recherchons un Senior Data Analyst / Data Engineer GCP disposant d'une forte capacité d'ingénierie, d'une bonne compréhension des enjeux métier et d'une sensibilité aux sujets d'Intelligence Artificielle. La mission démarrera par une phase d'assessment des différentes sources de données : cartographie, qualité, granularité, fraîcheur et compréhension des règles métier. Le consultant interviendra ensuite sur la conception et l'industrialisation des modèles de données, des requêtes analytiques et des restitutions à destination des métiers. L'objectif est de construire une architecture data robuste et exploitable à court terme via des dashboards et analyses classiques, tout en préparant les fondations nécessaires à de futurs usages d'analytique conversationnelle, notamment autour du text-to-SQL, des LLM et des approches RAG. Les principales missions seront : Réaliser l'assessment et la cartographie des différentes sources de données. Analyser la qualité, la granularité, la fraîcheur et les règles métier associées aux données. Concevoir et industrialiser les modèles de données et les requêtes analytiques. Développer des requêtes SQL complexes et optimiser les performances et les coûts sur BigQuery. Construire des dashboards fiables, lisibles et utilisés par les équipes métier. Participer à la mise en place d'une couche sémantique cohérente : métriques définies, nommées et documentées. Participer aux ateliers métier et traduire les besoins business en modèles de données exploitables. Mettre en place ou contribuer aux flux d'ingestion et de traitement de données sur GCP. Participer à l'industrialisation via Terraform, Git et CI/CD. Préparer l'architecture data aux futurs usages d'IA générative et d'analytique conversationnelle. Contribuer éventuellement à des POC autour de Vertex AI, Gemini, RAG ou text-to-SQL.

L'équipe utilise au quotidien plusieurs applications d'aide à la décision et des référentiels de données (marché et fondamentales) afin de mener à bien sa mission de conseil et de support au Trading. La Mission à réaliser se déclinera notamment à travers ces activités : • Développement et évolution de la plateforme data. • Collecte, ingestion, traitement, transformation et restitution des données • Optimisation des coûts et des performances. • Conception et développement d'outils d'aide à la décision • Maintenance évolutive et support technique / accompagnement des utilisateurs

Description et livrables de la prestation Le Data Engineer est un développeur au sein de l'équipe Engineering Open Big Data du Département Guilde Data, qui regroupe l'ensemble des expertises technologiques liées à l'ingénierie de la donnée, de l'automatisation et à l'exploitation des modèles de Machine Learning. Votre rôle et vos missions : Vous aurez pour missions principales de développer les projets Big Data demandés par le métier, et notamment : • Passer de la donnée brute à de la donnée exploitable, exposée sous forme de tables requêtables dans le Datalake • Consolider ces données au fur et à mesure de leur alimentation récurrente dans le Datalake • Les exploiter pour atteindre la finalité business (exposition de Business View, réintégration des résultats dans le SI, service de scoring, …) • De mettre en place et de garantir le respect dans la durée d'un processus qualité sur l'ensemble du cycle de DEV (documents, tests unitaires / intégration / fonctionnels, commentaires, versionning, etc.) • Accompagner les Data Engineers sur son périmètre pour garantir la qualité des livrables

Dans le cadre du renforcement d'un écosystème Data au sein d'un grand groupe du secteur assurantiel, nous recherchons un Release Train Engineer expérimenté pour accompagner la coordination des releases, la fiabilisation des mises en production et l'amélioration continue des pratiques de delivery. Vous interviendrez au sein d'un environnement Data/OPS réunissant des équipes de développement, intégration, exploitation, tests et delivery. Vos principales missions : Centraliser et coordonner la planification des releases avec l'ensemble des parties prenantes. Fluidifier la préparation et le déroulement des mises en production entre les différentes équipes. Accompagner l'industrialisation et l'automatisation des déploiements CI/CD. Veiller à la disponibilité et à la stabilité des environnements de développement, test et production. Garantir la complétude des livrables et piloter les risques associés aux releases. Suivre les exigences non fonctionnelles : sécurité, performance, disponibilité, scalabilité, exploitabilité… Piloter les actions de remise en conformité et le traitement des problématiques techniques structurantes. Animer les post-mortems, analyses de causes racines et démarches d'amélioration continue. Contribuer aux audits applicatifs et fournisseurs et assurer le suivi des plans d'actions associés.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous aimez autant comprendre ce que fait un pipeline que travailler sur la techno qui le fait tourner ? Nous recherchons un·e Data Engineer / Développeur Big Data Spark pour rejoindre un projet qui offre une trajectoire technique intéressante : moderniser progressivement un SI Data existant, puis participer à sa migration vers Databricks dans le cloud. L'enjeu n'est donc pas de repartir d'une feuille blanche. Vous travaillerez d'abord sur l'existant, comprendrez les flux et leurs enjeux métier, puis contribuerez à construire leur cible Big Data et Cloud. Votre terrain de jeu : moderniser l'existant avant de construire la cible Cloud Votre mission s'articulera autour de deux grandes étapes. 1/ Migrer progressivement les traitements vers Spark Vous commencerez par vous approprier les flux de données existants et les processus métier associés. Concrètement, vous allez : - migrer des traitements Informatica et PL/SQL vers Spark en Java - concevoir, développer et maintenir des pipelines de données - optimiser les traitements existants en travaillant notamment sur leur performance et leur robustesse - assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements SQL / PL-SQL - intervenir sur le BUILD comme sur le RUN, afin de comprendre le fonctionnement des traitements de bout en bout - veiller à la qualité et à la fiabilité des données produites. L'objectif : faire évoluer progressivement le patrimoine existant vers une architecture Big Data plus moderne, sans perdre la connaissance métier portée par les traitements historiques. 2/ Participer à la migration vers Databricks Une fois cette première étape engagée, vous participerez à un projet stratégique de migration vers le Cloud avec Databricks. Vous contribuerez notamment à : - concevoir les futurs pipelines de données sous Databricks - participer aux choix de conception et d'architecture - industrialiser les nouveaux traitements - faire évoluer les pratiques de développement et d'exploitation autour de cette nouvelle plateforme. Vous aurez donc l'occasion de travailler sur l'existant et sa transformation, plutôt que d'intervenir uniquement sur la maintenance ou uniquement sur la cible.

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

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

Dans le cadre de l'automatisation de processus complexes par l'IA agentique, un grand compte recherche un développeur d'agents IA pour concevoir, développer et maintenir des agents autonomes ou semi-autonomes intégrés à son écosystème d'outils. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'analyse des besoins et des cas d'usage récurrents des équipes pour concevoir des solutions d'automatisation basées sur l'IA ▪ Le développement et la maintenance d'agents IA autonomes ou semi-autonomes (agents de revue de code, de génération de documentation technique, de support N1) ▪ La conception des workflows agentiques : décomposition des tâches, orchestration, gestion des outils (tool use / function calling) ▪ Le développement de « skills » ou plugins spécialisant les outils d'IA générative sur les contextes métiers et documentaires (connexion aux bases de connaissances internes, respect des normes) ▪ La mise en place des garde-fous : validation humaine, gestion des erreurs, traçabilité des actions des agents ▪ La veille technologique active sur les frameworks d'orchestration d'agents

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Annecy (74) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons un.e Data Engineer BI pour rejoindre l'un de nos clients du secteur bancaire et travailler sur des données utilisées aussi bien pour le pilotage de la performance que pour répondre à des enjeux réglementaires et de contrôle. Votre terrain de jeu principal : SQL, des environnements Teradata, plusieurs sources de données et des problématiques où fiabilité, traçabilité et qualité de la donnée sont essentielles. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l'affinage du besoin jusqu'au fonctionnement en production. 1/ Concevoir et construire les traitements Data Avec le PO et/ou le Business Analyst, vous affinerez les User Stories afin de traduire les besoins métier en solutions techniques. Vous prendrez ensuite en charge : - la collecte et l'intégration de données provenant de différentes sources : bases de données, fichiers, etc., en vous appuyant sur un framework interne - la modélisation des données, notamment à travers la conception de modèles dimensionnels - le nettoyage, la mise en qualité et la transformation des données - les agrégations et calculs nécessaires à la création ou à l'enrichissement de datamarts - le développement de traitements et scripts SQL dans un environnement Teradata. L'objectif : rendre les données disponibles, fiables et exploitables pour des usages opérationnels, décisionnels ou réglementaires. 2/ Faire vivre vos développements en production Votre travail ne s'arrêtera pas une fois le développement terminé. Vous déploierez les évolutions dans les différents environnements et contribuerez au bon fonctionnement du produit en production. Vous pourrez notamment intervenir sur : - l'analyse et la résolution des incidents - l'amélioration du monitoring - l'optimisation des requêtes SQL et des performances - l'évolution des traitements de supervision. Vous participerez également à l'amélioration continue des pratiques de développement et de la qualité du code au sein de l'équipe. 3/ Travailler avec des données encadrées et sensibles Dans un environnement bancaire, la gouvernance de la donnée fait partie intégrante du métier. Vous prendrez donc en compte les règles de sécurité et d'accès aux données, les exigences de conformité réglementaire, notamment le RGPD, ainsi que les problématiques de data lineage et de catalogage.

Vous interviendrez dans le cadre d'un programme visant à intégrer les services financiers dans deux applications mobiles. Vos missions consisteront à contribuer: Intégrer les données de contrats: exposition via des API, Connexion au SI, Assurer une expérience utilisateur des écrans, selfcare client, Personnaliser le moteur de recommandation, exploitation des données, Accompagner dans l'architecture cible, la qualité de la donnée, Conception et déploiement de l'architecture fonctionnelle et applicative sur GCP Automatisation du provisionnement des ressources GCP avec Terraform (IaC) Développement de pipelines ETL avec Python / Airflow pour le traitement séquentiel des données Intégration et modélisation des données dans BigQuery avec dbt (Data Build Tool) pour industrialiser les transformations SQL Stockage et gestion des données brutes sur Cloud Storage Connexion et préparation des données via DataPrep et suivi de la qualité des données (monitoring) Mise à disposition des jeux de données nettoyés aux équipes métiers Visualisation des indicateurs clés via Data Studio / Power BI

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Annecy (74) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons un.e Data Engineer BI pour rejoindre l'un de nos clients du secteur bancaire et travailler sur des données utilisées aussi bien pour le pilotage de la performance que pour répondre à des enjeux réglementaires et de contrôle. Votre terrain de jeu principal : SQL, des environnements Teradata, plusieurs sources de données et des problématiques où fiabilité, traçabilité et qualité de la donnée sont essentielles. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l'affinage du besoin jusqu'au fonctionnement en production. 1/ Concevoir et construire les traitements Data Avec le PO et/ou le Business Analyst, vous affinerez les User Stories afin de traduire les besoins métier en solutions techniques. Vous prendrez ensuite en charge : - la collecte et l'intégration de données provenant de différentes sources : bases de données, fichiers, etc., en vous appuyant sur un framework interne - la modélisation des données, notamment à travers la conception de modèles dimensionnels - le nettoyage, la mise en qualité et la transformation des données - les agrégations et calculs nécessaires à la création ou à l'enrichissement de datamarts - le développement de traitements et scripts SQL dans un environnement Teradata. L'objectif : rendre les données disponibles, fiables et exploitables pour des usages opérationnels, décisionnels ou réglementaires. 2/ Faire vivre vos développements en production Votre travail ne s'arrêtera pas une fois le développement terminé. Vous déploierez les évolutions dans les différents environnements et contribuerez au bon fonctionnement du produit en production. Vous pourrez notamment intervenir sur : - l'analyse et la résolution des incidents - l'amélioration du monitoring - l'optimisation des requêtes SQL et des performances - l'évolution des traitements de supervision. Vous participerez également à l'amélioration continue des pratiques de développement et de la qualité du code au sein de l'équipe. 3/ Travailler avec des données encadrées et sensibles Dans un environnement bancaire, la gouvernance de la donnée fait partie intégrante du métier. Vous prendrez donc en compte les règles de sécurité et d'accès aux données, les exigences de conformité réglementaire, notamment le RGPD, ainsi que les problématiques de data lineage et de catalogage.

Dans le cadre d'un projet DatOps, le consultant interviendra en tant que Data Engineer GCP afin de mettre en œuvre techniquement les besoins métiers en collaboration étroite avec les équipes de production applicative et DevOps. Il sera notamment chargé de développer de nouvelles ingestions de données, de réaliser les traitements de préparation et de transformation des données, ainsi que de maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines. Il contribuera également aux évolutions de la plateforme, à la collecte, au stockage, à l'intégration et à la supervision des données, tout en veillant à leur qualité et à leur sécurité. La mission comprend enfin le maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées et la proposition d'évolutions permettant d'améliorer les infrastructures et solutions Data existantes.