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ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.

Contexte : renfort au sein des équipes data, sur un périmètre mêlant développement et exploitation. Environnement exigeant : volumes importants de données financières, forte dépendance des équipes de recherche et de trading à la fraîcheur et à la fiabilité des données. Le rôle : Développement Python sur des projets data / data engineering (évolutions, outillage, industrialisation) Support de production niveau 2 : investigation d'incidents sur les pipelines (analyse de logs, identification des causes, correctifs, replays) Gestion des alertes et suivi des traitements Sujets de data quality : contrôles sur les flux entrants, détection d'anomalies, fiabilisation

Votre mission Au sein de l'équipe Data, vous contribuez à la construction et à l'évolution de la plateforme de données qui alimente les projets d'analyse avancée, d'intelligence artificielle et de pilotage des activités de notre client. Vous garantissez la disponibilité, la fiabilité et la qualité des données utilisées par les métiers et les équipes Data. Principales responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et performants Mettre en œuvre les processus d'ingestion de données provenant de multiples sources Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Administrer et optimiser les Data Lakes et Data Warehouses Automatiser les traitements et assurer leur monitoring Collaborer avec les Data Scientists et les équipes métiers Participer aux projets de migration et d'optimisation Cloud Veiller au respect des règles de sécurité, conformité et gouvernance des données

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Strasbourg - Expérience de 2 ans minimum Vous aimez transformer les données en décisions concrètes ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, intervenant dans le secteur bancaire. Contexte : Vous interviendrez directement sur des projets d'intégration et d'exploitation de données, contribuant à rendre l'information accessible et exploitable pour les équipes métier. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Concevoir et maintenir des processus d'intégration de données (ETL / ELT), idéalement avec Semarchy xDI (anciennement Stambia) - Participer à la modélisation de systèmes décisionnels et à l'organisation des données - Manipuler et optimiser les bases de données avec le SQL - Collaborer avec les équipes BI sur des outils comme SAP/BO Situation géographique : Strasbourg (67)

Architecte Data Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 3 jours par semaine) Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. La mission consiste à intervenir en tant qu'Architecte Data / Data Engineer Senior au sein d'équipes métier et data afin d'accompagner la valorisation des données, la migration de plateformes analytiques et le développement de solutions décisionnelles. Le consultant participe à un programme de migration de projets Dataiku vers Databricks. Il accompagne les équipes métier lors des phases de recette, valide les résultats obtenus avant et après migration, identifie les écarts éventuels et contribue à leur correction afin de garantir la continuité des activités et la fiabilité des traitements de données. Il intervient également en tant que référent data auprès des équipes métiers afin d'améliorer les pratiques de développement, de structurer les processus de réalisation des projets data et de définir les standards techniques. À ce titre, il contribue à l'évolution des méthodes de développement, des processus de mise en production, de la gestion des versions, des tests, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance. Le consultant accompagne les Data Engineers et Data Analysts dans leur montée en compétence au travers d'activités de coaching technique et méthodologique, participe à l'identification des écarts aux standards et propose des plans d'amélioration afin de renforcer la qualité et la maintenabilité des développements. Il réalise également des tableaux de bord décisionnels et des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des directions métier. Il conçoit et optimise les modèles de données, construit les restitutions analytiques, développe des indicateurs, automatise les chaînes de traitement des données et assure la supervision des flux de données. Enfin, il contribue aux activités de gouvernance de la donnée à travers le catalogage des données, la documentation des dictionnaires et des lineage, le suivi de la qualité des données, la gestion des accès aux produits data et la mise en place de dispositifs permettant d'améliorer la fiabilité, la traçabilité et l'exploitation des données dans l'entreprise.

ContexteDans le cadre du programme ITAM et la mise en place du Group Global Inventory ainsi que l'alimentation industrielle de la CMDB Group, le bénéficiaire renforce ses activités autour du produit BMC Helix Discovery. MissionsResponsable Discovery Data product : Développement des query API Discovery en regard des besoins production Construction des data sets dans l'outil de query engine Exposition du data product à la consommation opérationnelle Interfaçage au MCP pour alimenter l'IA Production MCO et optimisation des query et data sets DevOps Discovery : Configuration et paramétrage de BMC Discovery : configurer et paramétrer BMC Discovery pour collecter les données d'actifs informatiques, telles que les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. Intégration des données de BMC Discovery : intégrer les données de BMC Discovery dans le système de nettoyage des données pour enrichir les données existantes. Définition des règles de correspondance : définir des règles de correspondance pour associer les données de BMC Discovery avec les données existantes dans le système. Mise en place de la synchronisation des données : mettre en place la synchronisation des données entre BMC Discovery et le système de nettoyage des données. Gestion des erreurs et des exceptions : gérer les erreurs et les exceptions qui peuvent survenir lors de la collecte, de l'intégration et de la synchronisation des données. Outils & EnvironnementBMC Helix Discovery (mandatory) Starburst (Data product, MCP, AI) Spark / Pyspark ServiceNow ITSM (change, incident, problem, request) Jira / Confluence Nice to have : Tableau Server / Tableau Desktop / PowerBI / Dataikku Talend Real Time Big Data / ESB, ETL, EAI Talend Data Catalogue PostGreSQL / Apache Kafka / S3 storage Environnement techniqueL'expert utilisera BMC Discovery et d'autres outils pour collecter et intégrer les données, pour ensuite les exposer en data products afin d'alimenter des IA. DonnéesTravail avec des données d'actifs informatiques, notamment des informations sur les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. Système de nettoyage des donnéesL'expert doit comprendre le fonctionnement du système de nettoyage des données et comment les données de BMC Discovery peuvent être intégrées pour améliorer la qualité des données.

Contexte La Direction des Systèmes d'Information métier est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution stratégique du Système d'Information dédié à l'assurance vie et à la finance. Enjeux stratégiques : La valorisation de la donnée est au cœur de la stratégie de transformation pour 2025-2026 de notre client . Pour soutenir cette ambition, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté, de niveau III pour intégrer l'équipe de développement DATA DSIM. Vous rejoindrez notre nouvelle équipe DATA pour construire, maintenir et optimiser les plateformes et les pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité de la donnée pour l'ensemble de l'entreprise. Mission Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA décliner. Les missions principales incluront : • Conception de Pipelines (ETL) : • Concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart. • Modélisation : Participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'Assurance Vie. • Industrialisation : Industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku • Visualisation et Reporting : Assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. • Maintenance et Optimisation : Garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

ContexteDans le cadre du quant setup industrialization, la data factory fournit les données nécessaires à la recherche et production des modèles de stock et bond picking pour les stratégies quantitatives d'une société de gestion d'actifs. Cette "base de données" est remplie par des jobs développées par QRG (factset query generator) ainsi que des données récupérées. MissionsRobustifier le process en ajoutant une couche de data correction pour les gérants Ajouter des données pour les modèles Fixed Income Corriger les vulnérabilités éventuelles Assurer la production

Dans le cadre du développement et de l'évolution de sa plateforme Data, notre client recherche un Tech Lead Data Engineer capable d'intervenir aussi bien sur la conception fonctionnelle et technique que sur l'implémentation des solutions Data. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec le Product Owner afin de comprendre les besoins métiers, les challenger et les traduire en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables par l'équipe Data. Il jouera également un rôle de référent technique auprès des Data Engineers, dans un environnement principalement basé sur Snowflake, dbt et Google Cloud Platform (GCP).

Date de démarrage : 14/09/2026 Durée : 12 mois renouvelables ContexteDans le cadre du renforcement de sa plateforme Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté afin de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement de données à grande échelle. Intégré à une équipe Agile (Squad), vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, depuis la conception de l'architecture jusqu'au maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous évoluerez en étroite collaboration avec les Architectes, le Product Owner, les Business Analysts et les équipes de production afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des données au service des métiers, dans un environnement exigeant, idéalement bancaire.

Dans le cadre du développement des activités Data de la R&D, nous recherchons un(e) Data Engineer Référent.e afin de contribuer à la conception, l'industrialisation et la fiabilisation des flux de données au sein d'une plateforme Data stratégique. Au cœur des enjeux de valorisation de la donnée, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des traitements Data, depuis leur conception jusqu'à leur mise en production, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l'équipe. Vous évoluerez dans un environnement Agile à forte composante technique, en interaction avec les équipes Data, les développeurs et les métiers. Vos missions au quotidien : Concevoir, développer et maintenir les pipelines d'intégration et de transformation des données Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données Participer à la modélisation des données et à l'architecture des flux Industrialiser les développements via les pratiques CI/CD Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests des traitements Data Assurer le support et l'analyse des incidents sur les traitements critiques Produire et maintenir la documentation technique et fonctionnelle Accompagner les Data Engineers de l'équipe dans la diffusion des bonnes pratiques Contribuer à l'amélioration continue des processus et standards de développement Participer aux cérémonies Agile et aux travaux de conception technique

Concevoir, développer, déployer et optimiser des solutions d'IA et d'IA générative en production. Collaborer avec les parties prenantes métiers et techniques pour identifier les opportunités et fournir des capacités d'IA évolutives. Promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie de l'IA, notamment l'évaluation, l'observabilité, la gouvernance, la sécurité et l'optimisation des performances. Soutenir la gestion des coûts de l'IA, la gouvernance de son utilisation et les initiatives d'excellence opérationnelle. Développer des cadres, des normes et des garde-fous réutilisables pour une adoption responsable de l'IA. Collaborer avec les data scientists, les data engineers, les chefs de produit et les équipes plateforme. Encadrer les ingénieurs et assurer le leadership technique des initiatives d'IA. Fournir des solutions intégrant RAG, l'IA conversationnelle, l'automatisation des flux de travail et les systèmes d'agents.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

Notre client, acteur majeur de la finance quantitative à Paris, renforce son équipe Data Reliability. Constituée il y a quatre ans et composée de 6 personnes (bientôt 7), cette équipe applique les principes du SRE au monde de la donnée : elle prend en charge l'ensemble des activités de support liées à la data afin de décharger les équipes de développement et de data engineering des problématiques de production. Environnement international (plus de 70 nationalités, bureaux à New York et Londres), pratiques de support structurées et process ITIL en place. Missions Assurer le support de production N2/N3 sur les domaines data : prise en charge des alertes et des incidents pendant le shift Paris, avec obligation de résultat Investiguer et résoudre les problèmes de qualité de données : données manquantes, valeurs fausses ou nulles, incohérences entre systèmes Explorer et analyser la donnée en Python (notebooks) et en SQL pour diagnostiquer les anomalies Développer et maintenir des scripts de monitoring en Python pour détecter les anomalies en amont Requêter la base Oracle centrale de l'écosystème (requêtes et jointures) ainsi que les autres sources de l'environnement hybride Faire remonter et documenter les problématiques de données récurrentes, contribuer à leur traitement à la source avec les équipes data engineering Contribuer aux pratiques de data reliability engineering de l'équipe : automatisation des tâches récurrentes, amélioration continue du monitoring et des procédures Interagir au quotidien avec les data engineers, les développeurs et les chercheurs quantitatifs, en français et en anglais