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Dans le cadre du programme stratégique HALO, visant à enrichir l’expérience bancaire digitale au sein de l’application mobile d’un grand acteur bancaire, nous recherchons actuellement un.e Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer. Vous intégrerez le Chapitre Data, rattaché à la Direction Data, en charge de l’accompagnement des squads dans la conception, l’industrialisation et l’exploitation de cas d’usage Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, multi-squads, au cœur d’une architecture moderne orientée API et event-driven, avec des enjeux forts de performance, sécurité, conformité et qualité des livrables. 🎯 Votre rôle En tant que Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des cas d’usage IA. De la compréhension des besoins métiers jusqu’au déploiement en production et au suivi en RUN, vous êtes garant.e de la performance, de la robustesse et de la valeur des modèles mis en œuvre. Vous travaillez en lien étroit avec les Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et équipes métiers afin de transformer des cas d’usage bancaires en solutions data industrialisées. Vos missions 🧠 Cadrage et analyse des cas d’usage Vous intervenez dès les premières phases des projets pour comprendre et qualifier les besoins : Analyser les cas d’usage métiers avec les squads Identifier les problématiques Data / IA pertinentes Définir les approches de modélisation adaptées Sélectionner les données utiles et leur méthodologie de traitement Traduire les besoins métiers en problématiques data exploitables 🔬 Exploration, prototypage et modélisation Vous construisez et testez les solutions algorithmiques : Réaliser l’exploration et l’analyse des données Développer des prototypes de modèles ML / IA Tester et comparer différents algorithmes Évaluer les performances des modèles (accuracy, recall, precision…) Optimiser les modèles selon les contraintes métiers et techniques 🏗 Industrialisation et déploiement des modèles Vous assurez la mise en production des modèles : Concevoir et industrialiser des modèles de Machine Learning Développer les pipelines de training, inference et scoring Déployer les modèles dans les environnements de production Intégrer les modèles dans des architectures API et event-driven Garantir la scalabilité et la robustesse des solutions 📊 MLOps, monitoring et RUN Vous assurez la fiabilité dans la durée des modèles déployés : Mettre en place des dispositifs de monitoring des modèles Suivre la performance en production Détecter les dérives et proposer des ajustements Participer au RUN et à la résolution d’incidents Améliorer en continu les modèles et pipelines existants 🤝 Collaboration et communication Vous êtes un acteur clé du delivery en environnement Agile : Participer aux rituels des squads multi-équipes Suivre les tâches dans un contexte Agile à l’échelle Présenter les avancées aux équipes métiers et techniques Vulgariser les résultats auprès d’interlocuteurs non techniques Contribuer à la compréhension et l’adoption des solutions IA 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏦 Domaine fonctionnel Banque de détail Expérience client digitale Ciblage, recommandation, recherche et prédiction Parcours clients mobile Cas d’usage IA et Machine Learning 🛠 Environnement technique Python, Scala, Bash SQL / NoSQL Spark, PySpark Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Git, CI/CD MLOps et industrialisation des modèles Scikit-learn, Pandas, NumPy Architecture API et event-driven

Bonjour, Je suis à la recherche d’un Engineer Data à Niort : Missions principales : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) • Participer à la construction et à l’évolution des plateformes DATA • Mettre en œuvre des modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier • Industrialiser les processus de préparation, transformation et gouvernance des données (Dataiku) • Assurer l’intégration des données pour les outils de BI (notamment Tableau) • Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données • Optimiser les performances des flux et des infrastructures DATA • Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des pipelines • Participer aux phases de qualification et challenger les solutions techniques • Contribuer aux projets DATA dans le cadre du modèle DATA de l’entreprise (Assurance Vie)

Contexte : Dans le cadre de ses obligations réglementaires, le client recherche un Data Analyst pour intégrer et traiter des demandes spécifiques dans un outil métier, en lien avec les réglementations DORA et SNP (Sécurité des Moyens de Paiement). Client : Banque / Assurance Poste : Data Analyst Expérience : 5 ans minimum Démarrage : 01/08 Durée : 3 mois Localisation : Full télétravail Missions Analyser, qualifier et intégrer des demandes spécifiques dans l'outil métier. Analyser et interpréter des données liées aux exigences réglementaires. Produire des livrables analytiques destinés aux équipes métier, conformité et juridique. Collaborer avec les équipes métiers, juridiques et conformité en environnement 100 % télétravail. Participer à la documentation et au suivi des traitements réalisés. Compétences techniques Minimum 5 ans d'expérience en Data Analysis. Très bonne maîtrise de : SQL Excel avancé Power BI (ou outil BI équivalent) Expérience dans le secteur Banque / Assurance indispensable. Bonne connaissance de : DORA SNP (Sécurité des Moyens de Paiement) Des notions juridiques ou réglementaires sont un réel plus.

Contexte de la mission : Dans le cadre du fonctionnement Agile de la Squad Data & Métrologie des environnements de travail, dédiée à la production de tableaux de bord, de rapports analytiques et au suivi des usages (postes de travail et applications associées), nous recherchons un Data Analyst disposant d’une bonne maîtrise de l’environnement poste de travail. L’objectif est de contribuer à la valorisation de la donnée afin de piloter l’usage et l’adoption des solutions mises à disposition. Missions principales 1. Recueil des besoins et collaboration métier Interagir avec les équipes internes et participer aux ateliers d’expression des besoins Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques exploitables Étudier et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie attendus 2. Analyse et valorisation de la donnée Collecter, analyser et croiser des données issues de multiples sources (BDD SQL, Active Directory, Azure Cloud, Microsoft Graph, Service NOW etc.) Concevoir et développer des tableaux de bord pertinents et orientés décisionnel Réaliser des analyses statistiques afin d’identifier tendances, usages et axes d’optimisation 3. Documentation et accompagnement Rédiger les dossiers d’architecture technique liés aux cas d’usage Documenter les dashboards pour en faciliter la lecture et l’appropriation par les utilisateurs Accompagner les équipes dans la compréhension des indicateurs, des calculs et de la donnée présentée

ESPACE FREELANCE RECHERCHE UN Data Analyst Product Information Management (H/F) Vos principales missions : Contribuer au déploiement du MVP et appliquer les règles de gestion des données. Assurer la qualité et la cohérence des données produits (taxonomie, attributs, synchronisation avec les systèmes aval comme Spid/Mirakl). Analyser l’usage des données pour identifier les anomalies et alimenter une boucle d’amélioration continue. Évoluer vers un rôle de Data Owner, garant de la compréhension, de la cohérence et de la bonne exploitation des données au sein du PIM.

Contexte / Objectifs : 1. Développement de Pipelines de Données : o Concevoir, développer et optimiser des jobs Spark (Java) pour le traitement, la transformation et l'agrégation de grands volumes de données provenant de diverses sources. o Implémenter des flux de données robustes et performants sur Cloudera. o Utiliser HBase pour des besoins de stockages NoSQL rapides et l'accès à des données structurées/semi-structurées. o Développer des requêtes SQL complexes sur HIVE/SPARK pour l'extraction, l'analyse et la validation des données. 2. Optimisation et Performance : o Monitorer la performance des jobs Spark et identifier les goulots d'étranglement. o Optimiser les requêtes SQL et les stratégies de lecture/écriture sur HDFS et HBase. o Proposer et implémenter des solutions pour améliorer la scalabilité et l'efficacité de la plateforme. 3. Assurance Qualité et Déploiement (DevOps) : o Écrire des tests unitaires et d'intégration pour garantir la qualité du code. o Participer aux processus de Build et de déploiement via les outils CI/CD (Jenkins, XLD). o Intégrer des outils d'analyse de code statique (SonarQube, Checkmarx) dans le cycle de développement. o Gérer les dépendances et les versions avec Maven. 4. Collaboration et Documentation : o Documenter le code, les architectures et les processus. o Partager les bonnes pratiques et contribuer à l'amélioration continue de l'équipe.

Contexte Dans le cadre de l'accélération de la transformation Data et de l'industrialisation des usages analytiques, nous recherchons un Product Owner Data Alteryx pour accompagner la mise en œuvre de la roadmap de la plateforme Alteryx et piloter le développement des cas d'usage métiers autour de l'automatisation et de la valorisation des données. Le Product Owner interviendra à l'interface entre les équipes métiers, les équipes Data et les équipes techniques afin de garantir l'adéquation des solutions développées avec les besoins des utilisateurs et les objectifs stratégiques de l'entreprise. Missions : Pilotage de la roadmap Alteryx Participer à la définition, à la priorisation et au suivi de la roadmap de la solution Alteryx. Recueillir, challenger et formaliser les besoins métiers liés aux usages Data et analytiques. Identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus grâce à Alteryx. Assurer l'alignement entre les priorités métiers et les capacités de la plateforme. Gestion du backlog produit Construire et maintenir le backlog produit. Rédiger les User Stories et définir les critères d'acceptation. Prioriser les demandes en fonction de la valeur métier et des contraintes techniques. Animer les cérémonies Agile (backlog refinement, sprint planning, démonstrations, rétrospectives). Coordination des équipes Coordonner les échanges entre les équipes métiers, Data Engineering, BI et IT. Suivre l'avancement des développements et lever les éventuels points de blocage. Organiser les phases de recette fonctionnelle et accompagner la mise en production des workflows. Gouvernance et adoption Participer à la définition des standards de développement et des bonnes pratiques Alteryx. Contribuer à la gouvernance de la plateforme et à la gestion des droits d'accès. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la solution. Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et les supports de formation.

📋 RÉSUMÉ En tant que Consultant Data Platform, vous accompagnerez nos clients dans la conception, l'implémentation et l'optimisation de leurs architectures et solutions de plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle. 🎯 MISSIONS Analyser les besoins métiers et techniques des clients pour définir des architectures de plateforme de données adaptées. Concevoir et implémenter des solutions de stockage, traitement et analyse de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh). Migrer des infrastructures de données existantes vers des environnements cloud (AWS, Azure, GCP). Optimiser les performances des plateformes de données et des pipelines ETL/ELT. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle des solutions mises en œuvre. Assurer le support technique et la formation des équipes clientes. 📦 LIVRABLES Architectures de plateforme de données validées. Solutions de stockage et traitement de données implémentées et fonctionnelles. Pipelines de données (ETL/ELT) opérationnels. Documentation technique et manuels d'utilisation. Rapports d'optimisation et de performance.

🧾 Lead Data Engineer GCP – Migration Hadoop → GCP🎯 Contexte Dans le cadre de la modernisation de la plateforme Data , le client engage une migration d’un environnement Hadoop on-premise vers GCP . L’équipe existante (≈6 ingénieurs GCP) nécessite un référent technique senior pour structurer et sécuriser la migration. 🧩 Rôle👉 Référent technique de la migration Data Définir la stratégie de migration Hadoop → GCP Analyser les workloads existants (Hive, Spark, batch/stream) Orienter les choix techniques (BigQuery, Dataflow, Dataproc, GCS) 👉 Leadership technique Encadrer et accompagner les ingénieurs GCP Challenger les choix d’implémentation Mettre en place les bonnes pratiques (data engineering, CI/CD, infra as code) 👉 Contribution opérationnelle Participer à la migration des pipelines (Spark → GCP) Optimiser performance et coûts Industrialiser les flux data 🧠 Profil recherchéCompétences clés Expertise GCP Data (BigQuery, Dataflow, GCS…) Solide expérience Hadoop / Big Data Maîtrise Data Engineering (Spark, SQL, Python) Bon niveau en architecture data & cloud Expérience Migration Hadoop → Cloud (idéalement GCP) Rôle de lead technique / référent Contexte grands comptes / environnements complexes ✅ Livrables Stratégie de migration Architecture cible data Standards & bonnes pratiques Contribution aux pipelines migrés ⚠️ Enjeux clés Performance & coûts (FinOps) Qualité & gouvernance de la donnée Coexistence temporaire Hadoop / GCP 🏷️ Positionnement 👉 Lead Data Engineer GCP (orienté architecture) 👉 Profil hybride : hands-on + vision stratégique

CONTEXTE Le Groupe développe un nombre croissant de cas d'usage reposant sur des solutions d'intelligence artificielle. Ce développement accéléré nécessite le renforcement d'une ressource dédiée à l'accompagnement privacy de ces projets. L'objectif de la mission est d'assurer la conformité privacy des cas d'usage IA développés au sein du Groupe, en déterminant et communiquant les exigences applicables, en accompagnant les Product Owners et en contribuant à la revue des dispositifs déjà en place. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Déterminer et formaliser les exigences privacy attachées aux solutions IA utilisées par le Groupe Accompagner les Product Owners (PO) dans la mise en conformité privacy de leurs cas d'usage IA Contribuer à la revue de la conformité privacy des cas d'usage IA déjà déployés Définir et piloter des politiques et stratégies de protection des données personnelles Animer et apporter un support à la filière Protection des données personnelles Identifier et évaluer les risques privacy sous un angle métier (impacts, dispositifs de maîtrise) Élaborer ou contribuer au référentiel de contrôles permanents et réaliser des contrôles de niveau Assurer le suivi des plans de remédiation permettant de réduire les risques identifiés LIVRABLES ATTENDUS Cartographie des exigences privacy applicables aux solutions IA Analyses et avis de conformité privacy par cas d'usage IA Revues de conformité des cas d'usage existants Contributions au référentiel de contrôles permanents Rapports de suivi des plans de remédiation Supports de sensibilisation / communication à destination des équipes PO et métier

Contexte : Pour l'équipe « ENVIRONNEMENTS », recherche d'un Expert technique environnements hors-production confirmé. L'activité de l'entité est organisée sur les 3 piliers suivants : 1. Environnements : Fournir et maintenir les environnements hors production nécessaires aux différents niveaux de tests 2. Données : Peupler ces environnements avec des jeux de données représentatifs 3. Déploiements : Orchestrer/Automatiser et gérer le déploiement des composants applicatifs. MISSIONS : - Intégration d'applications complexes dans le domaine Linux principalement - Expertise control-M dans le cadre d'une refonte du process de gestion des batch datahub hors-production - Maintenances / incidents sur ZOS, Windows et linux. - Concevoir, développer et tester l’industrialisation des procédures d’exploitation - Spécifier la nouvelle méthode de mise à jour des chaines d’exploitation - Participer à l’implémentation des procédures de sécurité applicatives quel que soit les plateformes (ZOS, Unix, Windows) - Consolider et fournir l’ensemble des consignes d’exploitation et de reprise - Garantir le respect des normes et standards définis dans les modes opératoires - Accompagner et suivre les premières exploitations - Concevoir et rédiger un plan d’intégration global pour tous les environnements hors-production - S'assurer en phase d’homologation que la couverture de tests effectués au cours du projet répond aux exigences de qualité d'E&D (performance, charges, continuité de services, …) - Développement les scripts ou JCLs pour réaliser les traitements Batchs - Réaliser les déploiements sur les environnements de tests - Optimiser les procédures d’exploitation - Développer et maintenir les normes de développement et d’exploitation. S'assurer que la fourniture et le support du service répondent aux standards de l’entité et responsable de la bonne mise en œuvre des améliorations de ce service. Intégration dans une équipe d’experts de la gestion d'environnements motivée, engagée et résolument tournée vers le client. Travail de manière transverse et cohérente pour l’ensemble des clients d’E&D, dans le respect des stratégies de gestion des environnements Hors-Production .

EXPERT SOLUTION DATA IA DEVOPS Kubernetes NANTESCOMPETENCES TECHNIQUES : - DevOps => Maîtrise - Kubernetes dev => Maîtrise - Dataset (conception, extraction de données) => Opérationnel Créer/développer les solutions nécessaires à l’atteinte des points ci-dessus : - Être au cœur de la conception et la réflexion sur les solutions du futur de la Data et de l’IA - Accompagner les équipes pour adopter toutes les bonnes pratiques pour amener les produits (API et Data) en Production avec une garantie d’exécution maximale. Ces bonnes pratiques sont : Conception, Test, DevOps, Cloud Native, CI/CD, Git Ops, Bench as Code, Observabilité - Effectuer le support haut niveau sur les produits de la ezTech (Tous nos produits sont cloud native - full k8s et concourse) Activités à réaliser particulièrement pour la mission : - Participer activement au développement de la nouvelle Plateforme Data - Faire un POV sur les outils OpenSource Superset et Metabase. - Si connaissance d’Apache Flink k8s, participer activement à son évaluation - Pouvoir les mettre en place dans les règles GitOps et accompagner les équipes à tester l’outils. Activités à réaliser globalement pour la mission: - Mise en place de systèmes/solution/outils IA/Data à destination des équipes de réalisation - Mise en place et application du DevOps, GitOps, et de l’automatisation - Utilisation des systèmes de monitoring et d’alerting (ex. : Prometheus, Grafana ...). - Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement et d’opérations. - Analyse et optimisation des performances des applications et des infrastructures. - Rédaction de cookbook - Gestion des incidents et analyse des causes profondes puis mise en place de solutions pour éviter les récidives. - Proposition et mise en œuvre de nouvelles solutions pour améliorer les processus existants. - Effectuer une veille technologie active et la partager COMPETENCES TECHNIQUES : - DevOps => Maîtrise - Kubernetes dev => Maîtrise - Dataset (conception, extraction de données) => Opérationnel

Dans le cadre d'une mission de longue durée au sein d'un acteur majeur de la grande distribution, vous intégrez une Analytics Factory chargée de concevoir et de déployer des services analytiques avancés à destination des équipes métier. Le projet porte sur la digitalisation et l'automatisation du processus promotionnel via un portail collaboratif intégrant directement les fournisseurs. Au cœur du dispositif, trois agents intelligents sont en cours de développement et de déploiement : un agent dédié à la négociation (automatisation des demandes, simulations d'impact CA/marge, contre-propositions), un agent de pilotage (ajustement dynamique des catalogues sous contraintes, alertes) et un agent d'administration (génération automatisée d'appels d'offres et de mandats). Ces agents s'inscrivent dans un écosystème Data existant et structuré, avec lequel des connecteurs robustes devront être développés et maintenus. La roadmap prévoit la livraison d'un socle collaboratif de base en première phase, suivie du déploiement complet des agents IA en seconde phase. Vous évoluez dans un environnement Agile/Scrum, en lien étroit avec les équipes métier, data engineering et architecture, et contribuez à toutes les phases du cycle logiciel — de la conception jusqu'au run en production. Responsabilités : - Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et des algorithmes d'optimisation de la performance (pricing, promotion) - Structurer des modèles de données pour alimenter les agents IA (inputs agents, référentiels produits) - Concevoir des workflows agentiques intégrant de l'IA générative et du NLP (analyse de messages, génération de réponses, interaction automatisée) - Développer et déployer des modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) - Explorer, transformer, nettoyer et enrichir des jeux de données pour les rendre exploitables - Développer des connecteurs avec l'écosystème data interne et externe - Assurer la qualité, la maintenabilité et la simplicité du code (principes SOLID, YAGNI, tests, Sonar) - Appliquer les pratiques DevOps (CI/CD, Git) et les principes d'observabilité pour le monitoring des modèles - Gérer le versioning des données et des modèles - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement au sein de l'équipe

Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme PDP (Product Digital Platform), qui équipe les métiers autour de la centrale d'achat (Relation fournisseur, Gérer les prix, les gammes et les produits, etc.) : Data architecture * Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier. * Identification des évènements métier par contexte métier. * Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra. * Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier. * Définition des règles de qualité des Business Terms. * Analyse de la conformité des API avec la data architecture. * Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture. * Réalisation du data lineage. * Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan * Participation à la data governance de la plateforme

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