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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

ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, le centre de compétences IA recherche un Business Analyst pour accompagner le déploiement, la gouvernance et l'adoption de cas d'usage basés sur une plateforme RAG (Retrieval-Augmented Generation) déjà mise à disposition des entités du groupe. Le/la consultant(e) interviendra comme interlocuteur privilégié entre les métiers, les experts IA et les équipes techniques afin d'assurer le cadrage, le pilotage et l'intégration des nouveaux cas d'usage. MissionsCadrage des besoins métiers Recueillir et analyser les besoins des entités Identifier et qualifier les cas d'usage éligibles à la plateforme RAG (Dataiku) Animer les ateliers de cadrage fonctionnel Formaliser les besoins sous forme de User Stories et critères d'acceptation Product Ownership Gérer et prioriser le backlog produit Piloter les demandes d'évolution et d'intégration Assurer le suivi des développements et des livraisons Participer aux cérémonies Agile Pilotage des intégrations Coordonner l'ensemble des parties prenantes (métiers, IA, data, IT) Organiser l'onboarding des nouvelles entités Suivre les phases de recette et de validation métier Assurer le reporting d'avancement et le suivi des actions Adoption et accompagnement Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d'amélioration Contribuer aux supports de communication et de promotion de l'offre Outils & EnvironnementJira Confluence Microsoft 365 SharePoint Outils collaboratifs et de gestion documentaire Livrables attendusNotes de cadrage User Stories et backlog produit Roadmap d'intégration des cas d'usage Comptes-rendus d'ateliers Tableaux de bord de suivi et reporting Supports d'accompagnement des utilisateurs

Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

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.

Machine Learning et Modélisation Avancée : le plus gros volet de la missionIndustrialiser des modèles ML concrets : Développer, entraîner et surveiller des modèles de scoring, de détection d'anomalies, de dérive et de prédiction d'échec appliqués aux flux de paiement et d'identité. Inno & Graph Analytics : Représenter l'acte d'achat sous forme de graphes pour repérer les comportements atypiques et perfectionner la dynamique des parcours. Routage intelligent : Concevoir des algorithmes d'arbitrage automatique pour maximiser le taux de succès des transactions au meilleur coût. MLOps : Travailler main dans la main avec l'équipe DevOps pour déployer et industrialiser vos modèles de manière résiliente au cœur de l'infra. Analytics Engineering & Business IntelligenceFiabilité & Gouvernance : Être le/la garant(e) de la propreté, de la structure et de la cohérence de nos jeux de données. Analytics GenAI & Self-service : Concevoir des solutions BI (Looker) dopées à l'IA pour offrir une autonomie maximale aux équipes métiers. Pilotage & Insights : Suivre les KPIs vitaux, détecter les tendances clés et répondre à des problématiques business complexes avec une rigueur analytique irréprochable.

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).

Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python spécialisé(e) en FastAPI et Intelligence Artificielle pour rejoindre notre équipe et participer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA. Missions Concevoir et développer des API performantes avec Python et FastAPI. Intégrer des modèles d'IA générative et des LLM dans les applications. Développer des fonctionnalités autour du traitement de données, du NLP et du RAG. Concevoir des architectures backend robustes, sécurisées et scalables. Mettre en place des tests, de la documentation et assurer la qualité du code. Collaborer avec les équipes produit, frontend et data. Stack technique Python · FastAPI · IA/LLM · RAG · PostgreSQL · Docker · Git · API REST

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. Nantes L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Localisation : Pas de Calais (62) / Hauts de France - 1j présentiel par semaine Début de mission : 2/11/26 (non négociable) CONTEXTE : Accélérer l'évolution de la plateforme d'intelligence artificielle générative, qui est basée sur LibreChat OBJECTIF PLATEFORME : Permettre aux collaborateurs de créer et d'utiliser des assistants IA sur mesure, des agents RAG, ainsi que des outils connectés au SI de l'entreprise MISSIONS PRINCIPALES: Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Produit, Architecture, Sécurité, Infrastructure, QA), vous interviendrez sur l'évolution, le développement de nouvelles fonctionnalités et la maintenance de la plateforme IA. Évolution de la plateforme IA : Faire évoluer et maintenir la plateforme d'IA conversationnelle existante (stack basée sur LibreChat). Développement d'agents & d'outils : Concevoir, développer et intégrer de nouveaux services, APIs, agents intelligemment connectés et outils tiers. Intégration RAG & MCP : Participer activement à la mise en œuvre de fonctionnalités RAG avancées, de connecteurs MCP (Model Context Protocol) et d'APIs métier. Backend & Interface Utilisateur : Contribuer aux évolutions du backend ainsi qu'à l'amélioration des interfaces de configuration et d'expérience utilisateur (React). Qualité & Tests : Garantir la robustesse des développements via la mise en place de tests d'intégration automatisés. Analyse & Résolution : Diagnostiquer et corriger les anomalies d'intégration, de performance ou de comportement des agents. Observabilité & Monitoring : Participer au suivi, à la traçabilité et au monitoring des performances applicatives. Documentation : Documenter les évolutions techniques et communiquer efficacement sur les fonctionnalités nécessitant des validations manuelles. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DU PROJET Environnement Dev : DevBox, VS Code / Visual Studio, GitHub Copilot IA & LLM : Azure AI Foundry, Azure Document Intelligence, LiteLLM, LibreChat, MCP, Langfuse Backend & Data : Python, Node.js/JavaScript, MongoDB, PostgreSQL (pgvector), Redis / Azure Managed Redis Cloud & DevOps : Azure (AKS), Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions, Argo CD, JFrog Artifactory APIs & Data Flow : Gravitee API Management, REST APIs, Apache Kafka Sécurité & Observabilité : Microsoft Entra ID, OAuth2, OpenTelemetry, Grafana, k6, Référentiels OWASP & Zero Trust

Notre client dans le secteur Conseil et audit recherche un/une Ingénieur(e) Industrie 4.0 – Data, Process et Automatisation H/F Description de la mission : Contexte Un acteur du secteur de l'énergie souhaite accélérer les projets de digitalisation et d'automatisation de son site industriel. Les sujets identifiés portent notamment sur le guidage assisté par IA pour les opérations de manutention, l'acquisition de données sur les équipements industriels, l'exploitation et l'analyse de données process, l'automatisation des flux de données entre systèmes industriels, ainsi que le suivi de la performance et la maîtrise statistique des procédés. Mission La mission couvre à la fois le pilotage transverse des projets Industrie 4.0 et leur réalisation opérationnelle. Le consultant accompagne la conception et la mise en œuvre de solutions data, process et automatisation, avec une approche pragmatique orientée résultats et amélioration de la performance industrielle. Principales responsabilités Piloter des projets Industrie 4.0 et de digitalisation industrielle, en suivant les jalons, les risques et le budget Acquérir, exploiter et analyser des données issues d'équipements et de processus industriels Développer des outils de traitement et de visualisation des données, notamment pour le suivi des KPI Automatiser les processus industriels et les flux de données entre systèmes industriels Mettre en place des outils de suivi de la performance et de maîtrise statistique des procédés Réaliser le reporting auprès des instances de pilotage Coordonner des interlocuteurs métiers variés, formaliser et standardiser les solutions développées Accompagner la conduite du changement et la formation des utilisateurs Environnement technique Data et visualisation : Power BI, outils de traitement et de visualisation de données Acquisition et analyse industrielles : WinCC OA, IbaPDA, IbaAnalyzer Mesure et procédés : Polyworks, maîtrise statistique des procédés (MSP, Cpk, Cgk) Systèmes industriels : environnements OT, équipements industriels, bases de données industrielles Livrables attendus Solutions de digitalisation et d'automatisation développées et mises en œuvre Outils de traitement, d'analyse et de visualisation des données industrielles Outils de suivi des KPI, de la performance et de la maîtrise statistique des procédés Suivi des jalons, des risques et du budget, ainsi que reporting aux instances de pilotage Solutions formalisées, standardisées et industrialisées Profil recherché Expérience Minimum 5 ans d'expérience confirmée sur des projets Industrie 4.0, de digitalisation ou de transformation industrielle Capacité à intervenir à la fois en pilotage de projet et en réalisation technique Des bases en usinage sont attendues Compétences techniques Pilotage de projets Industrie 4.0 et de digitalisation industrielle Acquisition et exploitation de données industrielles, analyse de données et résolution de problématiques industrielles Data visualisation, mise en place de KPI et développement d'outils de traitement des données Automatisation de processus industriels et connaissance des environnements OT et des équipements industriels Maîtrise statistique des procédés (MSP, Cpk, Cgk) Connaissance de Power BI, WinCC OA, IbaPDA, IbaAnalyzer, Polyworks et des bases de données industrielles Connaissance du secteur nucléaire et de ses contraintes SI appréciée Compétences personnelles Autonomie dans la conduite des travaux et la réalisation des solutions Approche pragmatique, orientée résultats et amélioration de la performance industrielle Capacité à fédérer et coordonner des interlocuteurs métiers sans lien hiérarchique direct Bonnes capacités d'analyse, de résolution de problèmes et de structuration de sujets complexes Capacité à formaliser, standardiser et industrialiser les solutions Compétences en conduite du changement et en formation des utilisateurs Langues Français Anglais souhaité Compétences / Qualités indispensables : Pilotage de projets Industrie 4.0 et digitalisation industrielle, Acquisition et analyse de données industrielles, Automatisation de processus et de flux de données industriels, Data visualisation et suivi de la performance (KPI), Maîtrise statistique des procédés (MSP, Cpk, Cgk) Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance du secteur nucléaire et de ses contraintes SIInformations concernant le télétravail : A preciser avec le manager

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 Data Analyst H/F à Lille, France. Contexte : La direction Performance (les équipes métier) de notre client recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding et d'alerting en lien avec le métier de l'animation opérationnelle. Les missions attendues par le Data Analyst H/F : A cette fin, cette personne aura pour mission, au sein d'un pôle data métier au contrôle de gestion (pôle de 15 personnes ) - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs, ergonomiques et optimisés sous PowerBI - accompagner l'automatisation et la transformation des process à l'aide de l'IA générative - être rigoureux, organisé et autonome - à l'aise dans la communication auprès d'équipe techniques ou métiers - savoir restituer de façon synthétique des résultats concrets

Description: Au sein de la Squad « Software Engineering Experience augmented with IA» du domaine Software Engineering Experience constituée actuellement de 3 experts techniques. Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'IA générative, nous recherchons un Software Engineer expert en GenAI. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions GenAI à forte visibilité, en étroite collaboration avec les équipes innovation, data et IT du client. Périmètre : SDLC. Missions • Concevoir et développer des applications intégrant des LLM (RAG, embeddings, agents). • Participer à la définition d'architectures GenAI robustes et scalables. • Implémenter APIs, microservices et pipelines d'IA dans un environnement cloud industriel. • Accompagner les équipes du client : cadrage, expertise, audit technique, bonnes pratiques. • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des solutions déployées (gouvernance, risques, observabilité). N/A (travail en mode agile) • Compétences techniques / outils à maîtriser : Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Compétences fonctionnelles requises (connaissances métier, etc.) : o Respect des règles et rituels de l'équipe (mode Agile), et participation à la réflexion continue sur son organisation afin d'en améliorer l'efficacité. o Participation aux estimations de charge des sujets / tâches listés dans la backlog, en les challengeant si nécessaire. o Participation au choix et à l'affectation des sujets / tâches traités dans les sprints Agile à court terme, dans une perspective de livraison incrémentale de fonctionnalités à rythme régulier, et de mise à niveau régulière des composants et outils (Evergreen). Compétences comportementales : Présence souhaitée : • Présence sur site : oui - Clermont Ferrand • Travail en distanciel possible : possible (2 jours maximum) Langue et niveau : Un bon niveau d'anglais est indispensable, les membres de l'équipe pouvant être situés en Europe et / ou Asie et / ou Amérique(s).

Accompagner le programme KOALA dans la structuration de son patrimoine de données, la mise en œuvre des principes DDD et la définition des solutions Data permettant de soutenir durablement les usages métier et les futurs cas d'usage IA. Missions : Définir et faire évoluer les principes de gouvernance des données Accompagner l'identification des domaines métier, sous-domaines et Bounded Contexts Structurer et gouverner les Data Products Contribuer aux travaux d'architecture et d'urbanisation Data Définir les modèles de données et les principes d'intégration Animer les ateliers métier et les travaux de cadrage DDD Accompagner la valorisation des données et la préparation des futurs usages IA Produire les livrables d'architecture, de gouvernance et de transformation Data Accompagner les équipes Data, Architecture et Développement

Notre client développe une plateforme d'IA générative reposant sur des systèmes agentiques, notamment des agents de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hébergée sur Google Cloud Platform (GCP), cette plateforme permet aux utilisateurs métiers de créer et de personnaliser des assistants intelligents et des workflows intégrant l'IA générative. Elle permet également à des projets tiers de s'interfacer avec ses services. Les développements sont réalisés principalement en Python et Java, au sein d'une architecture microservices. Dans ce contexte, nous recherchons un Architecte Solution spécialisé en IA générative et architectures agentiques, capable d'accompagner les équipes techniques et métiers dans la conception, l'évolution et l'industrialisation de ces solutions, notamment sur le périmètre Customer Experience (CX). Compétences attendues : Expertise en conception et déploiement d'architectures Cloud, particulièrement sur GCP Maîtrise des architectures agentiques et des concepts d'IA générative : RAG, LLM, agents, assistants, prompts et orchestration Bonne connaissance des frameworks et protocoles de développement d'agents IA Expérience en architectures microservices, API et architectures événementielles Connaissance des technologies de stockage, de traitement de données et des environnements Big Data Compétences en développement logiciel frontend/backend et pratiques DevOps. Maîtrise des problématiques de sécurité, d'authentification, de performance et de scalabilité Connaissance des environnements CRM et Salesforce Compréhension des limites, biais et enjeux éthiques de l'IA ainsi que des exigences RGPD Maîtrise des méthodologies Agiles et certification SAFe Bon niveau d'anglais technique à l'écrit et à l'oral Compétences / Qualités indispensables : GCP, systèmes agentiques, RAG, Python, Java, IA générative

Dans le cadre d'une démarche de transformation technologique, une équipe spécialisée en Data, IA et Innovation développe et industrialise de nouvelles capacités autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Le/la AI Engineer Lead intervient au sein d'une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'exploitation d'un environnement de démonstration permettant de présenter les capacités d'une plateforme agentique et de développer des cas d'usage concrets. L'objectif du poste est de transformer les capacités technologiques de la plateforme en démonstrations fiables, reproductibles et à forte valeur métier, afin de faciliter leur adoption auprès des différentes parties prenantes. Missions principalesConception et développement de la plateformeParticiper à la conception, au déploiement et à la maintenance de l'environnement de démonstration. Configurer et faire évoluer les différents composants de la plateforme. Garantir la stabilité, la fiabilité et la disponibilité de l'environnement. Développement de solutions IA et GenAIConcevoir et développer des cas d'usage de bout en bout autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Implémenter les différents composants nécessaires aux systèmes agentiques : orchestration, workflows, gestion des états, planification et utilisation d'outils. Mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering. Développer des solutions permettant de démontrer concrètement la valeur des nouvelles capacités technologiques. Développement de composants réutilisablesConcevoir des accélérateurs, templates, scripts et composants réutilisables. Développer des frameworks et briques techniques permettant d'accélérer la création de nouveaux cas d'usage. Produire des jeux de données et environnements permettant de reproduire les démonstrations. Intégration et architectureIntégrer les solutions IA avec des systèmes d'entreprise, des API, des services cloud et des plateformes de données. Participer à la conception d'architectures cloud-native. Assurer l'interopérabilité entre les différents composants techniques. Industrialisation et qualitéMettre en place des pratiques de monitoring, d'observabilité et de fiabilité. Participer à l'amélioration de la qualité du code et à la mise en place de tests. Contribuer aux pratiques CI/CD et aux principes de développement sécurisé. Participer au cycle de vie des applications IA, de leur développement jusqu'à leur déploiement et leur supervision. Accompagnement des parties prenantesPréparer et maintenir les environnements pour les démonstrations et présentations. Accompagner les équipes techniques, produit et métier dans la compréhension et l'utilisation des solutions développées. Participer aux échanges avec les différentes parties prenantes afin d'identifier les besoins et de transformer les capacités technologiques en cas d'usage concrets.