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Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la modernisation de son système décisionnel, un grand groupe international recherche un Senior Product Owner Data & IA. Vous serez responsable de la roadmap Data, du pilotage des livraisons et de la coordination des équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur des projets de migration BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Le poste nécessite une double compétence produit et technique, avec une bonne maîtrise des environnements Data Engineering. Missions principales1. Pilotage produit et roadmap Data Recueillir et qualifier les besoins des métiers Finance et Supply Chain. Définir et prioriser la roadmap Data selon la valeur métier et les contraintes de capacité. Gérer le backlog produit : epics, user stories, critères d'acceptation et dépendances. Préparer et présenter les comités de pilotage auprès du management. Coordonner les équipes Data Engineering, Data Analytics et DataOps. 2. Pilotage technique et évolution de la plateforme Piloter la livraison des produits Data, de l'intégration des sources à la restitution des données. Challenger les choix techniques et contribuer à l'optimisation des modèles et pipelines Data. Concevoir des produits Data réutilisables par plusieurs entités. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. 3. Migration et modernisation BI Piloter la migration des traitements et modèles décisionnels historiques vers une plateforme Data moderne. Accompagner la transformation des flux ETL et des modèles BI. Suivre l'avancement, la qualité et les coûts des migrations. préparer le décommissionnement des solutions historiques. Microsoft Fabric, Warehouse, Lakehouse. dbt, SQL avancé, modélisation décisionnelle, Power BI, SSIS, SSAS. Jira, Azure DevOps, Confluence. Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience dans la Data, dont au moins 4 ans en tant que Product Owner ou Product Manager Data. Expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering appréciée. Solide maîtrise du pilotage produit : roadmap, priorisation, backlog et gestion des parties prenantes. Très bonne maîtrise de SQL et de dbt, avec la capacité de lire, challenger et corriger des modèles de données. Compétences appréciées : Expérience de Microsoft Fabric et des environnements SSIS/SSAS. Enjeux de la missionPrendre en charge la roadmap Data, accélérer la modernisation du patrimoine décisionnel et contribuer à l'intégration concrète de l'IA dans les pratiques des équipes techniques ANGLAIS INDISPENSABLE

Data Engineer - Health Data Warehouse Sophia Antipolis Role Overview: Rejoignez l'équipe Data pour un projet stratégique de déploiement d'un Entrepôt de Données de Santé. Vous intervenez au cœur de la chaîne de traitement pour fiabiliser et structurer les données hospitalières, soutenant la recherche, le pilotage et l'IA. Key Responsibilities: Cartographier les systèmes sources et concevoir des pipelines ETL. Intégrer, nettoyer et pseudonymiser les données de santé dans la plateforme Arkhn. Garantir la traçabilité et la conformité RGPD/CNIL. Collaborer avec les équipes techniques, médicales et les éditeurs. Required Skills: Maîtrise des technologies SQL, ETL et bases de données (PostgreSQL, Oracle). Connaissance des standards santé (FHIR, OMOP) et des environnements hospitaliers. Expérience en gestion de données sensibles et conformité. Preferred Skills: Connaissance de la plateforme Arkhn et des outils de Data Clean Room. Familiarité avec les SI hospitaliers (Orbis, GAP, PMSI).

Notre client, acteur technologique innovant évoluant dans un environnement à forte composante R&D, recherche son futur Ingénieur Deep Learning & Computer Vision (H/F) dans le cadre du renforcement de ses équipes d'intelligence artificielle et de traitement de données avancées. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA destinées à l'analyse de données complexes issues de systèmes de perception et de capteurs avancés. Vos missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire, vous serez amené(e) à : Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning dédiés à la détection, la classification et l'analyse de données complexes. Développer des pipelines Python complets : préparation, enrichissement, entraînement, validation et évaluation des modèles. Construire et qualifier des jeux de données en garantissant leur qualité, leur traçabilité et leur robustesse. Optimiser les performances des modèles grâce au tuning des hyperparamètres et à l'analyse des résultats obtenus. Participer à l'industrialisation des solutions d'IA dans des environnements à fortes contraintes techniques. Assurer le déploiement et l'optimisation de modèles sur des plateformes embarquées. Collaborer avec les équipes techniques afin d'identifier et mettre en œuvre les meilleures approches d'intelligence artificielle. Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des solutions développées. Les compétences techniques Python PyTorch ou TensorFlow Computer Vision / OpenCV Deep Learning Classification, segmentation et détection d'objets Gestion de datasets et data augmentation Évaluation et optimisation de modèles IA Traitement d'images et de données multi-capteurs

Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data et l'IA, recherche un Tech Lead Big Data / Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe Data au sein de la DSI d'un grand environnement SI. Vous interviendrez sur des enjeux de gestion de l'obsolescence technique, d'optimisation des traitements Big Data et d'accompagnement des équipes Data Engineering, avec pour objectif d'améliorer la performance, la qualité et la pérennité des applications. Vos missions En tant que Tech Lead Big Data, vous serez amené(e) à : Piloter la gestion de l'obsolescence : auditer les versions des composants applicatifs, identifier les risques et planifier les migrations techniques. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement auprès des équipes Data Engineer. Analyser et optimiser les traitements Big Data afin d'améliorer les performances, de maîtriser les coûts et de contribuer aux objectifs FinOps. Intervenir sur les développements de données et accompagner la résolution de bugs complexes. Accompagner les équipes techniques dans leurs choix d'architecture, leurs évolutions technologiques et leurs montées de version. Collaborer avec les équipes Socle et Infrastructure pour organiser et réaliser les migrations des composants. Animer les instances de suivi de l'obsolescence et communiquer les risques, les avancées et les recommandations aux équipes de pilotage. Proposer des orientations techniques et des solutions innovantes pour faire évoluer l'écosystème Data.

Envie de vivre la transformation des entreprises de l'intérieur, entre stratégie, data et IA ? 🚀 Notre BU Enterprise Transformation accompagne ses clients dans leurs projets de transformation, de performance et d'innovation, autour de 3 expertises : 🧭 Stratégie & Operating models : cas d'usage IA, roadmaps pour les comités de direction, gouvernance Data/IA, refonte des organisations 🤝 Excellence client : choix de CRM, nouveaux processus commerciaux, recommandations pilotées par la donnée 📊 Performance par la data & l'IA : qualité des données, plateformes data, déploiement de cas d'usage IA Votre rôle 💼 Aux côtés de consultant·es expérimenté·es, vous intervenez directement chez nos clients : analyse de données, livrables stratégiques et opérationnels, gestion de projet, réponses aux appels d'offres. Le tout dans une culture entrepreneuriale où l'entraide et la progression de chacun comptent vraiment.

artificielle (SIA), l'objectif est d'assurer la cohérence des dispositifs existants et d'accompagner le déploiement croissant des cas d'usage IA, en tenant compte des exigences métiers, techniques, réglementaires, juridiques, sécuritaires et organisationnelles. Responsabilités principalesAnalyser et revoir les processus existants de gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Recueillir, formaliser et consolider les exigences métiers et techniques relatives à la gouvernance de l'IA. Assurer l'alignement des différentes parties prenantes autour d'une cible commune et d'une trajectoire de mise en œuvre à court et moyen terme. Contribuer à la structuration et à l'amélioration des processus de gouvernance des données et des systèmes d'intelligence artificielle. Accompagner les équipes dans l'appropriation des dispositifs de gouvernance et dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Faciliter la coordination entre les parties prenantes métiers, techniques, risques, juridique, sécurité et ressources humaines. Livrables attendusDéfinition des processus cibles de gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Élaboration d'une trajectoire de déploiement à court et moyen terme. Formalisation de plans d'action détaillés et d'une feuille de route. Production de supports de sensibilisation, de documentation et d'accompagnement des équipes.

Nous recherchons un consultant indépendant ou manager de transition expérimenté pour accompagner un acteur industriel du secteur de la valorisation énergétique, dans le cadre d'une mission portant sur l'identification de cas d'usage Data & IA applicables à l'exploitation de ses sites. Le consultant interviendra en binôme avec un expert Data & IA afin de confronter les opportunités technologiques aux réalités opérationnelles du terrain. Objectifs de la mission Visiter des sites industriels et échanger avec leurs directeurs. Comprendre les procédés, les contraintes d'exploitation et les principaux leviers de performance. Identifier et prioriser des cas d'usage Data & IA réalistes et à valeur ajoutée pour les opérations. Challenger la faisabilité des cas d'usage au regard des contraintes de production, de maintenance, de disponibilité des installations et de valorisation énergétique. Contribuer à l'animation d'un séminaire réunissant une cinquantaine de directeurs de site.

CONTEXTE ET ENVIRONNEMENT Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. MISSIONS PRINCIPALES • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés • Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap • Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner • Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle • Participer aux astreintes techniques du pôle

Dans le cadre d'un programme IA et d'un incubateur, tu pilotes de bout en bout des projets opérationnels d'intelligence artificielle sur ServiceNow, de l'étude de faisabilité jusqu'à l'industrialisation. Tu assures la coordination des équipes, le suivi des livraisons, du budget, du ROI et des jalons, tout en veillant à la bonne gouvernance des projets et à l'atteinte des objectifs. Tu interviens sur des cas d'usage variés, notamment : Knowledge Management 2.0 Virtual Agent hors ITSM Next Best Steps et Ticket Quality Real-Time AI Prediction et Predictive Intelligence Process Mining et Incident Change Correlation Agent Builder et Fulfiller Capabilities Tu animes les différentes phases d'incubation : étude de faisabilité, PoC/PoV, intégration et industrialisation. En lien étroit avec les Product Owners, Tech Leads, Data Engineers, les parties prenantes internes et les partenaires externes, tu facilites la collaboration entre les équipes et assures une coordination régulière avec les équipes offshore. Tes responsabilités Piloter l'exécution des projets IA de bout en bout, en garantissant le respect des objectifs, des délais, des budgets et des engagements de livraison. Mettre en place et animer la gouvernance des projets : suivi des jalons, gestion des risques, des dépendances et des arbitrages. Suivre la performance des projets, notamment les indicateurs de livraison et le ROI. Coordonner les équipes métier, techniques et data, ainsi que les partenaires externes. Animer les différentes étapes de l'incubateur, de l'évaluation de la faisabilité à la mise en production. Préparer les décisions et faciliter les échanges entre les différentes parties prenantes. Accompagner la préparation du transfert aux équipes en charge de l'exploitation et de la maintenance. Contribuer à la conduite du changement et à la communication autour des projets.

Contexte : Je recherche un Développeur Java / Spring Boot Confirmé (2 à 7 ans d'expérience) pour intervenir au sein d'une DSI de grande envergure, sur des applications critiques dédiées à l'information voyageurs et à la diffusion de données de transport en temps réel. La mission s'inscrit dans un environnement technique exigeant, avec de forts enjeux de performance, haute disponibilité, traitement de flux de données et architectures distribuées, au sein d'une équipe Agile Scrum. Description Missions principales : Concevoir et développer des fonctionnalités sur des applications de diffusion d'informations voyageurs en temps réel. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures distribuées et d'API REST. Prendre en charge les User Stories, de leur estimation jusqu'à leur livraison. Développer et maintenir les tests unitaires, d'intégration, fonctionnels et de performance. Réaliser les revues de code, les travaux de refactoring et les optimisations techniques. Garantir les performances, la robustesse et la haute disponibilité des applications. Participer aux déploiements, aux mises en production et au maintien en condition opérationnelle. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement, notamment à travers l'utilisation encadrée de l'IA générative. Livrables Compétences techniques attendues : Environnement Java / Back-end Java 17 minimum / Spring Boot 3 minimum Architectures distribuées, MVC, Hibernate, Spring Data Conception et développement d'API REST / JSON Optimisation de code, refactoring, design patterns PostgreSQL 14, Redis Cloud / DevOps Kubernetes : expérience significative indispensable Connaissances AWS et environnement OpenShift Git / GitLab, Jenkins, SonarQube, JFrog Artifactory, Ansible Linux RHEL8, scripting Shell Pratiques CI/CD Tests et performance JUnit, Cucumber Tests unitaires, fonctionnels, d'intégration et de performance Connaissance des systèmes temps réel, du multithreading et des contraintes de haute disponibilité Compétences complémentaires : Développement Front-end : React, Angular Connaissances Apache Kafka et architectures de streaming Pratique opérationnelle de l'IA générative dans les développements : génération de tests, documentation, analyse de logs, assistance au code, avec contrôle systématique des productions Expérience en Agile Scrum Une expérience dans les transports et l'information voyageurs serait appréciée. Compétences

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand environnement bancaire, nous recherchons un Data Engineer / Data Lake Developer expérimenté pour renforcer une équipe IT Data et accompagner le déploiement d'une nouvelle plateforme Databricks. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation des composants nécessaires à l'alimentation et à l'exploitation du Data Lake, au sein d'un environnement Agile et international. MissionsConcevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données robustes et scalables, en batch et temps réel. Développer et maintenir les flux ETL Talend alimentant le Data Lake et les systèmes consommateurs. Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks. Mettre en œuvre et optimiser les modèles de données cibles. Automatiser les transformations, la documentation et les tests avec dbt. Développer et configurer des flux CDC (Change Data Capture). Mettre en place les bonnes pratiques de Data Quality, monitoring, alerting et logging. Développer des composants réutilisables : templates de pipelines, librairies partagées et frameworks CI/CD. Réaliser les développements et tests associés. Participer aux mises en production et à l'industrialisation des solutions. Compétences techniques recherchéesForte expertise sur Talend ETL : développement, debugging et industrialisation. Bonne maîtrise de Python et PySpark. Expérience significative sur Databricks : Jobs, Workflows, Delta Lake, Notebooks et optimisation. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur les requêtes complexes et l'optimisation des performances. Expérience pratique de dbt pour la transformation et la modélisation des données. Bonne connaissance des problématiques CDC / Change Data Capture. Une expérience sur Qlik Replicate / Attunity est fortement appréciée. Connaissance de Kafka appréciée. Connaissances en Java. Expérience DevOps : Git, CI/CD, automatisation des tests et des déploiements. Utilisation d'outils d'IA générative pour accélérer les développements Python, PySpark et SQL, le refactoring et les tests. Profil recherchéVous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Engineering / Data Lake. Vous êtes autonome, rigoureux, proactif et disposez de solides capacités d'analyse. Vous êtes également à l'aise dans des environnements exigeants et possédez un bon relationnel client. Anglais courant obligatoire.

Fed IT, cabinet entièrement dédié aux recrutements spécialisés sur les métiers de l'informatique (Infra, Data, Développement, MOA, MOE, Management), recherche pour un de ses clients dans le secteur de la santé basé à Paris, un ou une : Tech Lead IA Junior (H/F). Le poste est à pourvoir dans le cadre d'un CDI chez le client final. Au sein de la Direction des Systèmes d'Information (DSI) composée d'une centaine de personnes, vous intégrerez une équipe de 10 personnes en charge du développement de l'IA dans la structure (développements classiques et Vibe Coding) et vous servirez de référent technique et de chef d'orchestre des projets d'intelligence artificielle. Vous ferez le lien entre la stratégie, la technique et l'équipe. A ce titre, vos principales missions seront : - Analyser l'existant en termes d'utilisation de l'IA dans la structure ; - Participer au recueil des besoins auprès des utilisateurs (équipes de développements, services supports, …) ; - Définir et faire appliquer le cadre d'usage responsable de l'IA générative (assistants de code, « vibe coding ») ; - Assurer la conduite technique des projets, piloter les phases de développement en garantissant la qualité, la maintenabilité et la performance des solutions ; - Structurer les développements selon une approche Spec-Driven Development (SDD) : spécification claire des besoins et des contrats techniques en amont, pour cadrer et fiabiliser la génération de code assistée par IA ; - Veiller au respect des bonnes pratiques de développement et des normes de codage, réaliser des revues de code régulières et accompagner les développeurs dans leur montée en compétences ; - Contribuer à la rédaction et à la mise à jour de la documentation technique ; - Assurer l'intégration des pratiques de sécurité (DevSecOps, gestion des vulnérabilités) dans les développements ; - Participer activement aux tests et à la validation des fonctionnalités ; - Résoudre les problèmes techniques complexes rencontrés par l'équipe et apporter un support technique permanent ; - Faciliter la communication entre les développeurs, les architectes, les équipes fonctionnelles et les partenaires, animer les réunions techniques, - Participer à l'identification des besoins en formation et à l'amélioration des processus de développement ; - Assurer une veille technologique, maintenir la dette technique sous contrôle, proposer des expérimentations ciblées pour valider l'apport de nouvelles technologies…

Informations générales Durée : 4 à 6 mois Rythme : Temps plein Localisation : Paris 2e Télétravail : 1 à 2 jours maximum par semaine Contexte et objectifsDans le cadre de l'amélioration de la productivité de sa DSI, notre client recherche un consultant senior spécialisé dans l'IA appliquée au cycle de développement et d'exploitation informatique. L'objectif est d'identifier, de déployer et d'industrialiser des outils et agents IA adaptés aux différentes équipes : Product Owners, Développeurs, Data Engineers, Infrastructure et équipes techniques transverses. La mission comporte une forte dimension stratégique et opérationnelle : diagnostic de maturité, benchmark des solutions, définition d'une feuille de route, déploiement des outils, développement d'agents IA et accompagnement des équipes. Principales responsabilités1. Benchmark et définition de la stratégie d'outillage IA Analyser les besoins des différentes populations (PO, Dev, Data Engineering, Infra/DT). Évaluer les solutions du marché : GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf, Copilot Workspace, etc. Comparer les solutions selon leur intégration, leur sécurité, leur coût, leur qualité et leur facilité d'adoption. Recommander les outils et agents les plus adaptés, avec possibilité de combiner plusieurs solutions. Réaliser les POC nécessaires et définir une feuille de route de déploiement priorisée. 2. Déploiement et intégration Déployer les solutions IA retenues dans l'environnement DSI. Assurer leur intégration avec Azure DevOps, les dépôts de code et les pipelines CI/CD. Définir les règles de sécurité, de confidentialité du code et de conformité. Mettre en place le suivi des licences, des usages et des coûts. 3. Développement et industrialisation d'agents IA Concevoir des agents permettant d'automatiser différentes étapes du cycle de développement : Product Owners : amélioration des User Stories, génération de critères d'acceptation, détection des ambiguïtés et aide à la priorisation. Développeurs : préparation et pré-revue des Pull Requests, génération de tests, refactoring et contrôle des standards de code. Data Engineering : génération et optimisation SQL, documentation des pipelines, contrôles qualité des données et mapping multi-sources. Infrastructure / Production : analyse des incidents, identification des causes racines, proposition de correctifs et réduction des délais de résolution. Industrialiser ces agents avec des mécanismes de versionnement, de tests, de supervision, d'évaluation continue et de gouvernance (traçabilité, auditabilité, validation humaine et niveaux d'autonomie). 4. Accompagnement et conduite du changement Former les équipes aux outils IA et aux bonnes pratiques. Définir les standards d'utilisation selon les populations. Accompagner l'adoption et la montée en compétence. Mesurer les gains de productivité et de qualité à travers des indicateurs concrets : qualité du backlog, anomalies, revues de code, résolution des incidents et satisfaction des équipes. 5. Documentation et transfert de compétences Documenter les architectures, agents et standards. Produire les guides d'installation et d'utilisation. Organiser le transfert de compétences vers les équipes internes. Mettre en place un cadre de gouvernance pérenne.

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.