Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Nous recherchons un PMO senior avec une capacité de chefferie de projet ponctuelle , pour intervenir au sein d’une direction en charge de la modernisation du SI, de la Data et de l’Intelligence Artificielle. La mission s’inscrit dans un contexte de transformation des usages et des processus autour de l’IA. Après la mise en place d’un processus d’identification des cas d’usage IA, ainsi que l’expérimentation et la mise en production de premiers produits IA sur une plateforme commune Google Cloud Platform, l’objectif est désormais d’accélérer le déploiement de nouveaux produits IA et de faciliter leur intégration dans les processus métiers. Le consultant interviendra à la fois sur le pilotage direct de certains projets ou expérimentations IA et sur une mission de PMO de portefeuille Delivery IA . Les principales missions seront les suivantes : Coordonner et piloter les projets ou expérimentations confiés dans leur globalité. Piloter la prestation réalisée par un partenaire externe ou un éditeur. Suivre les activités internes : validation des livrables, préparation des environnements de tests, préparation des jeux de données. Planifier et piloter les activités projet : étude, développement, intégration, tests, déploiement. Organiser les travaux opérationnels et coordonner les opérations avec les métiers et les équipes SI. Mettre en place la gouvernance de pilotage de l’activité. Assurer le reporting opérationnel. Consolider, suivre et communiquer l’avancement des projets. Animer les revues de portefeuille Delivery. Organiser les ateliers d’arbitrage ou d’analyse. Mettre en œuvre un reporting complet, fiable et actualisé en lien avec les équipes.

Product Owner Data & Transformation Digitale ⚠️ indispensable ⚠️ Anglais Courant habitant Marseille ou très proche expérience Digital et Data disponibilité immédiate Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation digitale au sein d'un grand groupe international du secteur du transport et de la logistique, nous recherchons un(e) Product Owner orienté(e) Data pour accompagner le développement et l'évolution d'un outil de planification et d'optimisation opérationnelle. Vos missions Rattaché(e) à une équipe de transformation métier et digitale, vous jouerez un rôle clé d'interface entre les équipes métiers et les équipes de développement afin de garantir la bonne adéquation des solutions livrées avec les besoins opérationnels.

En tant que Product Manager Data , vous serez responsable de la définition de la vision produit, de la roadmap et de l'évolution des services permettant de transformer les données de la CDP en véritables produits à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie produit, depuis la compréhension des besoins utilisateurs jusqu'au pilotage des développements et à la mesure de la performance des fonctionnalités mises en production. Votre objectif sera de rendre la donnée plus accessible, plus exploitable et plus performante pour les équipes métiers, commerciales et marketing. --- # Vos principales responsabilités ### Définition de la stratégie produit * Définir la vision Produit autour de la plateforme Data et des services associés. * Construire et piloter la roadmap Produit. * Identifier les opportunités de création de valeur autour de la donnée. * Prioriser les évolutions en fonction des enjeux business et techniques. * Réaliser une veille sur les tendances Data, MarTech et AdTech. --- ### Product Discovery * Comprendre les usages des équipes commerciales, marketing et Data. * Recueillir les besoins des différentes parties prenantes. * Concevoir les futurs parcours utilisateurs. * Organiser des ateliers de co-construction. * Définir les fonctionnalités à forte valeur métier. --- ### Data Product Management Piloter les évolutions de la plateforme autour de sujets tels que : * amélioration de la qualité de la donnée ; * optimisation des taxonomies ; * enrichissement des métadonnées ; * optimisation des segments marketing ; * amélioration des mécanismes de collecte ; * qualification des audiences ; * gouvernance de la donnée ; * amélioration de la performance de la CDP. --- ### Data Discovery & Sales Enablement Participer à la création d'un véritable catalogue intelligent de la donnée , permettant notamment de : * rechercher facilement les audiences disponibles ; * explorer les segments marketing ; * estimer les volumes activables ; * visualiser les profils utilisateurs ; * simuler les campagnes marketing ; * recommander les meilleures audiences selon les objectifs business ; * faciliter l'autonomie des équipes commerciales et avant-vente. --- ### Delivery * Traduire les besoins métiers en User Stories. * Construire et maintenir le Product Backlog. * Travailler étroitement avec les équipes de développement. * Participer aux arbitrages techniques. * Piloter les livraisons. * Garantir la qualité des fonctionnalités mises en production. --- ### Pilotage de la performance Définir et suivre les indicateurs de performance du produit : * adoption des fonctionnalités ; * engagement utilisateurs ; * satisfaction des équipes métiers ; * taux d'utilisation de la plateforme ; * qualité de la donnée ; * performance des segments marketing ; * efficacité des parcours utilisateurs. Mettre en place une démarche d'amélioration continue basée sur la donnée. --- # Environnement technique ## Data * Customer Data Platform (CDP) * Segmentation marketing * Taxonomie * Métadonnées * Audience Management * Data Quality * Consent Management ## AdTech * Weborama (WAM) * Equativ * The Trade Desk * DSP * Activation média * Programmatique ## Product * Jira * Confluence * Product Discovery * Agile Scrum * Roadmap * User Stories --- # Profil recherché Vous justifiez d'une expérience significative en Product Management dans des environnements Data, MarTech, AdTech ou Digital. Vous êtes à l'aise pour échanger aussi bien avec les équipes techniques qu'avec les métiers, les équipes marketing ou les directions commerciales. Vous savez transformer une problématique métier complexe en produit simple, intuitif et créateur de valeur. Vous possédez notamment : * une solide expérience en Product Management ; * une bonne culture Data et Analytics ; * une connaissance des CDP ou des plateformes de données ; * une compréhension des problématiques AdTech, MarTech ou CRM ; * une excellente capacité de priorisation ; * une forte sensibilité UX et expérience utilisateur ; * une culture de la donnée et de la mesure de la performance ;

Contexte Dans le cadre du développement de solutions Data dédiées à l’analyse ESG, nous recherchons un consultant expérimenté capable de contribuer à la production d’indicateurs, à l’automatisation des traitements et à l’amélioration continue des processus de gestion de données. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des données, depuis leur ingestion jusqu’à la production de KPI et scores ESG. Missions Assurer l’ingestion et le suivi des données externes. Gérer les évolutions de structure et de méthodologie des fournisseurs de données. Produire et maintenir les KPI et scores ESG. Développer des contrôles qualité et des mécanismes de surveillance des traitements. Concevoir des tableaux de bord de suivi de production. Participer à la traduction et à la migration de modèles Matlab vers Python. Réaliser des analyses statistiques et Data Science sur des jeux de données complexes. Documenter les modèles, traitements et procédures. Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données.

Description des services à réaliser L'équipe Train Release Management (TRM) est responsable de la mise en œuvre et de la gestion des processus de release à travers les environnements de développement, de test et de production. Cela inclut la coordination de trois processus : la Gestion des Releases, la Gestion des Changements et la Gestion des Incidents. L'équipe travaille en collaboration avec tous les acteurs des projets de développement logiciel, en traduisant les besoins (releases trains, correctifs, incidents, bugs, BAU, vulnérabilités, demandes ad hoc, obsolescence) en une feuille de route détaillée des releases avec les rapports associés, et en améliorant continuellement chaque processus. Ce projet s'appuie sur la mise en œuvre de l'IA déjà en cours au sein de l'équipe, avec un accent sur l'automatisation, la gestion du contexte et le partage des connaissances appliqués aux activités de gestion des releases. L'objectif est d'améliorer l'efficacité individuelle et collective en intégrant des améliorations IA dans les processus TRM existants (planification des releases, coordination des changements, suivi des incidents, surveillance de l'éligibilité, reporting), tout en alignant les solutions avec les exigences de gouvernance et les bonnes pratiques du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Le service comprendra les éléments suivants : 1. Mise à l'échelle du framework IA pour l'équipe : L'ingénieur structurera et mettra à l'échelle le framework IA existant (agents, prompts, mémoire, méthodologie de cas d'usage) afin qu'il soit documenté, standardisé et utilisable par tous les membres de l'équipe. Cela inclut la structuration du dépôt Git partagé avec une organisation claire, des règles de contribution et des pratiques de contrôle de version, en veillant à ce que les cas d'usage suivent une approche cohérente, soient versionnés, testables et conformes aux normes SDLC et de gouvernance. 2. Processus opérationnels TRM assistés par l'IA : Le service fournira des solutions assistées par l'IA pour les processus clés de gestion des releases tels que la planification, le suivi des changements, le monitoring de la résolution des incidents, le reporting d'éligibilité, l'analyse des causes racines et les retours d'expérience. Cela inclut l'utilisation de GitHub Copilot pour automatiser les tâches répétitives, soutenir l'analyse et la prise de décision, améliorer la traçabilité et accroître l'efficacité opérationnelle. 3. Qualité et responsabilité : L'ingénieur sera garant de la qualité de tous les livrables assistés par l'IA, en intégrant des pratiques de validation et d'assurance qualité dans les solutions délivrées. Garantir la fiabilité et la responsabilité des résultats générés par l'IA fait partie intégrante du service. 4. Gestion du contexte et de la mémoire : L'ingénieur construira et maintiendra une base de connaissances structurée permettant aux outils IA d'opérer avec une pleine connaissance des processus, règles et données de référence TRM. Cela inclut la codification des définitions de processus, des règles de progression des trains, des workflows d'approbation des changements et des données de référence en formats lisibles par machine. La base de connaissances sera mise à jour selon un cycle régulier (révision bimensuelle). 5. Co-création et montée en compétences : L'ingénieur travaillera en collaboration avec l'équipe pour co-créer des standards, outils et documentations. Le service inclura du coaching, des conseils et des transferts de connaissances pour permettre à l'équipe d'adopter, maintenir et étendre les frameworks IA de manière autonome. 6. Mesure de la performance et reporting : L'ingénieur définira, automatisera et suivra les indicateurs clés de performance (KPIs) liés aux activités IA, et soutiendra la communication de l'impact de l'IA sur la productivité, la qualité et la réduction des risques. 7. Documentation et communication : Le service fournira une documentation claire et complète ainsi que des présentations pour mettre en valeur les frameworks IA, les solutions et les réalisations auprès des parties prenantes, dans un souci de transparence et d'amélioration continue. Livrables et Calendrier Livrables : Framework IA déployé à l'équipe : documenté, standardisé, avec dépôt Git structuré Implémentation de solutions IA pour les processus clés TRM (suivi des releases, coordination des changements, monitoring des incidents, reporting d'éligibilité, analyse des causes racines) Base de connaissances structurée, mise à jour bimensuellement Sessions de partage des connaissances, ateliers et supports de coaching Tableaux de bord de performance et suivi automatisé des KPIs Rapport final résumant les réalisations, lessons learned et recommandations

Spécialiste Sécurité Cloud — Engineering & Intégration Mission de support sécurité « Move to Cloud » 1. Contexte métier Dans le cadre d’une initiative stratégique de transformation vers le cloud, nous recherchons un Spécialiste Sécurité Cloud (Engineering & Intégration) chargé d’apporter un accompagnement sécurité dédié, une approche « security-by-design », un support sécurité proactif et une supervision des risques tout au long du cycle de vie de migration des applications métier. Le rôle consiste à garantir que les exigences de sécurité, les standards d’architecture, le plan de sécurité projet et les bonnes pratiques de sécurité cloud sont intégrés de manière cohérente dans les activités de migration, permettant une adoption sécurisée des services cloud tout en réduisant le risque opérationnel et cyber. 2. Périmètre / Exigences de la mission Jouer un rôle clé dans le soutien au programme de migration cloud de l’entreprise, en agissant comme le spécialiste technique sécurité de référence pour les équipes applicatives durant les phases d’évaluation, de conception, de migration et de déploiement. Objectifs clés : • Agir comme point focal sécurité pour les projets de migration applicative qui lui sont confiés. • Examiner et valider l’architecture cloud, les configurations, le plan de sécurité projet et le plan de migration au regard des standards de sécurité de l’entreprise. • Collaborer avec les équipes d’ingénierie cloud, d’infrastructure, réseau et cybersécurité afin de garantir des schémas d’intégration sécurisés. • Contribuer à l’élaboration de patterns, standards et bonnes pratiques de sécurité cloud réutilisables. 3. Résultats attendus / Livrables • Support de conseil technique en sécurité fourni pour l’ensemble des vagues de migration applicative. • Évaluations de sécurité et analyses de risques réalisées pour les applications migrées. • Revues d’architecture cloud sécurisée et de conception de migration validées. • Plan de sécurité projet de remédiation documenté, recommandations et plans d’atténuation des risques. • Patterns de conception de sécurité cloud réutilisables et guides d’implémentation établis. • Documentation de support pour les exigences de gouvernance, de conformité et d’audit. 4. Expérience technique • Minimum 5 ans d’expérience en tant que Spécialiste Sécurité Cloud. • Solide expérience d’accompagnement d’initiatives de migration cloud à grande échelle en environnement d’entreprise. • Expérience en architecture de sécurité cloud (GCP et AWS). • Expérience de conduite de revues d’architecture de sécurité et d’évaluations des menaces/risques pour des workloads cloud. • Connaissance des référentiels de sécurité et des standards du secteur. • Solide expérience transverse sur plusieurs domaines de la cybersécurité, notamment : – Sécurité du cloud – Sécurité réseau – Gestion des identités et des accès (IAM) – Protection des données • Expérience avérée en environnements globaux vastes et complexes. 5. Qualifications • Bonne compréhension des principes d’architecture de cybersécurité et des approches « secure-by-design ». • Solides compétences en gestion des parties prenantes et en communication. • Expérience avérée en environnements d’entreprise vastes, complexes, multi-cloud et hybrides.

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Responsable Data & Analytics, au sein d'une Analytics Factory structurée et ambitieuse. Vous piloterez la transformation data et IA en environnement agile, en étroite collaboration avec les métiers Finance, RH et Référentiel, et reporterez au Chief Data & Analytics Officer Europe. Dans un contexte où la donnée devient le levier stratégique de l'organisation, vous occuperez un rôle pivot entre les équipes métier, IT et les pôles spécialisés (data visualization, data science, couche sémantique, agentique). Vous concevrez et déploierez une feuille de route analytique ambitieuse, en gérant les budgets associés et en capitalisant sur une approche collaborative et itérative. Vous serez le garant de l'adoption des solutions data au sein des pôles métier et favoriserez une culture de valorisation de la donnée à l'échelle de l'entreprise. Responsabilités : - Définir et piloter la roadmap Analytique et IA pour les domaines Finance, RH et Référentiel, en alignement avec la stratégie métier et les capacités IT - Encadrer une équipe de data translators et data analysts, en assurant leur montée en compétences et leur contribution aux objectifs collectifs - Être l'interlocuteur privilégié des équipes métier sur leurs problématiques data, expliciter la valeur des solutions déployées et accompagner leur adoption - Piloter les budgets CAPEX et OPEX analytiques de votre périmètre, en optimisant le ROI des investissements data - Animer les rituels Agile (sprints, planification, reviews, rétrospectives) et garantir la fluidité des échanges entre pôles techniques et métiers - Concevoir des solutions data répondant aux besoins métier, en cadrant les demandes et en formalisant les cas d'usage - Faciliter l'adoption des solutions Analytics Factory (reportings, algorithmes, agentiques) et créer une communauté data fédérée

Il s’agit de fournir à l’équipe de charge de l’administration technique de l’infrastructure bigdata des prestations de deux natures. 1) Des prestations d’infogérance avancée Il s’agit de réaliser les opérations de maintenance et d’exploitation courante de la plateforme : (opération de maintenance en condition opérationnelle, maintenance en condition de sécurité, administration fonctionnelle, etc.). Ces prestations sont récurrentes (intervention sur site 1 ou 2j par semaine par exemple). · Exploitation, maintien en condition opérationnelle et condition de sécurité des serveurs de l’infrastructure Big data : o Réalisation des opérations récurrentes de maintenance en condition opérationnelle et maintenance en condition de sécurité (analyse régulière des outils de MCO et MCS, mises à jour des socles techniques, renforcement des configurations, etc.) Gestion et suivi des sauvegardes Troubleshooting en cas d’incident d’exploitation courants · Administration technique et fonctionnelle Résolution des incidents récurrents de l’infrastructure (nettoyage de la RAM, gestion des media USB, etc.) Administration fonctionnelle récurrente (gestion des utilisateurs, des espaces projets et des droits d’accès) · Etudes préalable à l’évolution de l’infrastructure Bigdata, sur site ou à distance Études préalables à l’intégration de nouveaux composants matériels ou logiciels Intégration de nouveaux composants matériels ou logiciels et validation / recette technique · Conseil et expertise sur infrastructure Bigdata Veille technique sur les vulnérabilités Proposition d’amélioration des infrastructures sur les plan fonctionnels, techniques, sur leur architecture et leur sécurité Mise à jour des documents d’exploitation technique et des documents d’architecture technique. 1) Des prestations d’évolution serveur Il s’agit de prendre en charge les activités d’évolution spécifiques de certains composants techniques de l’infrastructure (nouvelles architectures, intégration de nouveaux composants matériel ou logiciel, etc.). Ces prestations couvrent des activités non récurrentes liées à l’amélioration continue du socle technique (sécurisation, transformation, migrations, etc.) supposant la mobilisation d’expertise technique pointue, notamment par le côté air gap de l’infrastructure, au-delà du simple maintien en condition opérationnelle. Ces prestations sont commandées de manière occasionnelle en fonction des besoins (programmation d’opérations sur site de 3 à 5j continus).

Vous maîtrisez le métier d'ingénieur données sur Databricks (sur AWS). Vos responsabilités seront les suivantes : • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données évolutifs sur la plateforme Databricks. • Gérer les processus d'ingestion de données provenant de diverses sources dans l'environnement Databricks (ingestion XML, Kakfa, etc.). • Mettre en œuvre et optimiser les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) afin de garantir une transformation et une intégration efficaces des données. • Garantir la qualité, l'intégrité et la sécurité des données sur l'ensemble des pipelines. • Surveiller et résoudre les problèmes de performance des pipelines de données, en mettant en œuvre les maintenances et mises à jour nécessaires. • Documenter les processus, les spécifications techniques et les bonnes pratiques des pipelines de données. • Assurer le transfert de connaissances vers l'équipe d'ingénieurs données qui prendra en charge la gestion de la plateforme à l'avenir. Parler couramment l'anglais/néerlandais ou l'anglais/français est un impératif.

Nous recherchons un Data Modeler expérimenté pour intervenir au sein d’un environnement bancaire international. La mission consiste à concevoir et structurer les modèles de données (conceptuels, logiques et physiques) nécessaires aux domaines Finance, Risk et Regulatory Reporting, en conformité avec les exigences réglementaires (FINREP, COREP, BCBS 239…). Responsabilités Modélisation des données Concevoir les modèles conceptuels couvrant les principaux domaines bancaires (clients, crédits, dépôts, instruments financiers, collatéraux, risques, comptabilité…). Traduire les modèles conceptuels en modèles logiques détaillés, alignés sur les taxonomies EBA/ECB et standards (BIRD…). Contribuer à la validation et à la cohérence des modèles physiques dans les environnements DWH / Lakehouse. Support au reporting réglementaire Définir les structures de données nécessaires aux reportings FINREP / COREP. Assurer la cohérence et la traçabilité des données entre Finance, Risk et Regulatory. Contribuer à la conformité BCBS 239 (qualité, complétude, exactitude, lineage). Data Warehouse & Data Governance Concevoir des modèles pour les DWH, data marts et environnements analytiques. Définir les CDE (Critical Data Elements) et contribuer aux règles de qualité. Participer à la documentation du lineage, des mappings et des impacts. Aligner les modèles avec les standards de gouvernance et les outils de catalogage. Collaboration & communication Travailler avec les équipes Risk, Finance, Regulatory Reporting, Data Architects et Data Governance. Animer des ateliers de modélisation et vulgariser les concepts auprès des parties prenantes. Fournir une expertise métier et réglementaire sur les structures de données bancaires.

Contexte de la mission Au sein des équipes IT d'un grand groupe bancaire, le consultant intervient sur deux périmètres complémentaires : l'exploitation et le maintien en condition opérationnelle des infrastructures réseaux et sécurité d'une part, et l'accompagnement à l'adoption de Copilot Studio ainsi qu'à la création d'agents IA d'autre part. Ce positionnement fait de ce profil un acteur clé à l'intersection des infrastructurestraditionnelles et des nouvelles technologies d'IA. Objectifs de la mission • Assurer l'exploitation, la stabilité et l'optimisation des infrastructures réseaux et sécurité • Accompagner les équipes IT dans l'adoption de Copilot Studio et le déploiement des premiers agents IA • Renforcer la gouvernance, la conformité et le passage à l'échelle des usages IA dans l'écosystème Microsoft 365 Missions principales Volet 1 – Réseaux & Sécurité Gestion des changements et des incidents • Prise en compte, instruction et traitement des demandes de paramétrage et de configuration sur les équipements réseaux et sécurité • Qualification, analyse, documentation et résolution des incidents, avec escalade si nécessaire • Proposition et mise en œuvre de solutions de contournement pour rétablir le service au plus tôt • Identification des incidents récurrents et contribution à la recherche de solutions définitives • Suivi de la conformité du service au regard des engagements de performance, capacité et disponibilité Industrialisation et documentation • Participation à la recette des procédures délivrées par l'ingénierie • Élaboration des procédures techniques nécessaires pour atteindre le niveau d'industrialisation attendu • Rédaction et mise en validation des documentations opérationnelles : installation, administration, pilotage, support • Gestion du transfert de compétences auprès des différents acteurs Cycle de vie des solutions • Intervention en support de dernier niveau dans le cadre du processus incident • Identification, diagnostic, traitement et documentation des problèmes • Proposition d'actions d'amélioration continue à partir des indicateurs définis • Maintien de l'opérationnalité et de l'optimisation des solutions : capacité, évolution, performance, obsolescence • Définition et maintien de la roadmap des solutions techniques • Définition et mise en œuvre des plans de communication Environnement technique • Switching / Routing, Firewalling, IDS/IPS, Load Balancing, Proxy • Périmètres Campus : LAN / MAN / WAN • Périmètres Datacenter : LAN / Sécurité Volet 2 – Copilot Studio & IA Microsoft 365 Accompagnement et expérimentation • Accompagnement des équipes IT dans la prise en main de Copilot Studio et la création des premiers agents • Cadrage et accompagnement des expérimentations : POC et pilotes Gestion des environnements • Mise à disposition des environnements Copilot Studio nécessaires : Sandbox, Développement, Tests, Qualification Conformité et sécurité des agents • Suivi de l'adéquation des connecteurs et des configurations au regard des exigences de sécurité, des politiques internes, notamment DLP, et des besoins métiers Application particulière dans le cadre des POC et pilotes sur Copilot Studio Gouvernance et passage à l'échelle • Renforcement de la gouvernance sur les agents Copilot Studio et idéalement Agent 365 • Accompagnement du passage à l'échelle des plateformes après les phases d'expérimentation

Le client a mis en place une plateforme de données moderne basée sur Azure(Synapse, Data Factory, Data Lake, Power BI) pour soutenir les analyses et le reporting à l'échelle de l'entreprise. Suite à une forte expansion de l'activité, la plateforme doit désormais évoluer vers un socle de données plus évolutif, industrialisé et résilient, permettant des analyses avancées et préparant les futurs cas d'usage de l'IA. La fonction Data fonctionne selon un modèle de livraison hybride, combinant une équipe interne restreinte et des partenaires externes. Alors que l'équipe interne définit la stratégie des données, la gouvernance et la vision de la plateforme, une part importante des activités actuelles de construction (build) et d'exploitation (run) est prise en charge par des partenaires externes (AMS et livraison par projet Danc se contexte, nous recherchons, un Ingénieur de Données Azure Senior / Lead pour s'approprier progressivement la plateforme de données. Ce rôle combine l'ingénierie pratique (hands-on), l'architecture de plateforme et le leadership de livraison, avec un accent particulier sur le renforcement des compétences internes et la réduction de la dépendance vis-à-vis des partenaires externes au fil du temps Il s'agit d'un rôle transformationnel et de terrain (hands-on) , nécessitant la capacité d'opérer dans un environnement partiellement externalisé tout en menant l'industrialisation, la fiabilité et l'appropriation à long terme de la plateforme. Responsabilités clés 1. Propriété et architecture de la plateforme de données · Détenir et piloter l'évolution de la plateforme de données Azure, en définissant les normes d'architecture, les modèles de données et la feuille de route technique alignés sur les besoins de l'entreprise et les ambitions futures en matière d'analyse et d'IA. · Agir en tant qu'autorité de conception, en garantissant l'évolutivité, la performance, l'efficacité des coûts et la standardisation à travers toutes les entités et domaines de données. 2. Ingénierie des données pratique et construction de la plateforme · Concevoir, construire et optimiser des pipelines de données et des produits de données évolutifs dans Azure (Data Factory, Synapse, Data Lake), en établissant des normes d'ingénierie et des frameworks réutilisables. · Prendre directement en charge les développements critiques (pipelines complexes, optimisation des performances, composants architecturaux), tout en guidant et validant les implémentations livrées par les partenaires. 3. Gestion de l'AMS et de la livraison · Piloter et challenger le partenaire de services de gestion d'applications (AMS), en garantissant la qualité de la livraison, le respect des normes et l'amélioration continue des services. · Définir les priorités, passer en revue les livrables et piloter le transfert de connaissances afin de réduire progressivement la dépendance vis-à-vis des partenaires externes. 4. DataOps, gouvernance et fiabilité de la plateforme · Établir et faire respecter les pratiques DataOps (CI/CD, tests, surveillance, alertes) pour industrialiser et stabiliser la plateforme. · S'assurer que la gouvernance des données, la qualité des données et les normes de sécurité sont appliquées de manière cohérente dans l'ensemble de l'écosystème de données. Objectifs et résultats clés (OKR) Priorités immédiates · Monter en compétences sur la plateforme de données Azure et sécuriser le transfert de connaissances depuis les partenaires actuels. · Évaluer et rationaliser l'architecture de données, les pipelines et les outils existants. · Stabiliser et renforcer le Datahub du Groupe (Synapse, Data Lake, ensembles de données Power BI). · Soutenir les initiatives critiques en améliorant la fiabilité et l'évolutivité des pipelines de données. Objectifs à moyen terme · Développer le Datahub du Groupe avec des ensembles de données standardisés et certifiés à travers les entités. · Améliorer les performances et l'accessibilité des données pour les analyses et le reporting. · Industrialiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. · Réduire le délai de mise à disposition des données et améliorer la résilience de la plateforme. Objectifs stratégiques · Préparer la plateforme de données pour les analyses avancées et les futurs cas d'usage de l'IA. · Améliorer la qualité, la lignée (lineage) et l'accessibilité des données dans toute l'organisation. · Contribuer à l'évolution vers une plateforme de données moderne et évolutive (par exemple, Fabric, Databricks).

OBJECTIFS DE LA PRESTATION Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress Test Marché. Garantir que les sorties de stress‑test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk‑management. - Surveillance qualité : Garantir la complétude, la cohérence et la conformité des sorties de Stress Test avant diffusion. - Suivi d’indicateurs de risque : Produire des KPI et visualiser leurs évolutions. - Détection d’anomalies IA : Implémenter des modèles de machine learning pour identifier automatiquement des problèmes de qualité des données. - Industrialisation : Intégrer le composant dans le pipeline CI/CD existant et le livrer sous forme de micro service containerisé.

ACCROCHE SI TU PENSES QU’UN MODÈLE BIEN ENTRAÎNÉ VAUT MIEUX QU’UN LONG DISCOURS, CETTE ANNONCE EST FAITE POUR TOI CE QUE TU RECHERCHES : Développer des applications performantes et évolutives Concevoir et piloter des projets de développement logiciel Relever des défis techniques dans des environnements complexes et exigeants Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi Au sein d’un acteur majeur du secteur de l’assurance, tu piloteras des projets de développement logiciel en garantissant qualité, performance et innovation : Analyse des besoins et rédaction des spécifications techniques, tu réaliseras Conception et développement des applications, tu piloteras Mise en production et suivi des performances, tu assureras Encadrement des équipes de développement, tu animeras Intégration des bonnes pratiques DevOps et CI/CD, tu impulseras Les équipes métier et IT, tu accompagneras Aux instances de gouvernance technique, tu contribueras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Expérience de 5 ans minimum en gestion de projets de développement Expert(e) en langages de programmation : Machine Learning, Python, , Voice boot Habile avec les outils : LLM, NLP, IA Générative AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu aimes coder, mais encore plus voir tes projets prendre vie Autonome : tu sais organiser et prioriser les développements Esprit de synthèse : tu simplifies des architectures complexes Visionnaire : tu anticipes les évolutions technologiques Méthodique : tu structures et documentes chaque projet avec rigueur Communicant(e) : tu facilites les échanges entre les équipes métier et technique Réactif(ve) : tu sais gérer les imprévus et résoudre les incidents rapidement Pragmatique : tu développes des solutions adaptées aux besoins des utilisateurs Pédagogue : tu partages tes connaissances et fais monter les équipes en compétences Organisé(e) : tu sais gérer plusieurs projets en parallèle sans rien laisser au hasard