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Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Analyst confirmé : tests et data quality (text matching) Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MDE/DATA/5530 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation L'organisme de gestion collective distribue la majorité de ses droits d'auteur musicaux en fonction de la diffusion réelle des œuvres sur les plateformes de diffusion en ligne. Pour cela, il s'appuie sur un système développé en interne permettant de faire correspondre les données de déclarations d'exploitation transmises par les diffuseurs avec son référentiel d'œuvres. Ce rapprochement combine des codes internationaux de l'industrie musicale et des techniques de rapprochement texte à texte (titres, participants), dans un objectif constant d'amélioration du taux d'identification et de réduction de la marge d'erreur. L'équipe est composée d'un lead dev, de deux développeurs et d'un data analyst. Une expérience significative en analyse de données est attendue, avec l'aisance nécessaire pour appliquer des méthodologies de tests sur une application aux résultats par nature incertains. Activités principales Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements Réaliser des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification et effectuer des analyses quantitatives et qualitatives des différences Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit En collaboration avec les experts métiers, comprendre leurs remontées et les analyser pour construire avec le Product Owner les évolutions de règles à opérer pour améliorer la performance Outiller les analyses Automatiser le travail d'analyse Enrichir les analyses avec des données provenant de sources internes ou externes ou via des algorithmes Liste des tâches Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de rapprochement développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts permettant d'ajuster au mieux les critères de rapprochement Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le Product Owner et les développeurs Dans une démarche "shift-left", intervenir dès le cadrage pour aider à la rédaction des user stories à travers les critères d'acceptance et la stratégie de recette

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un Business Analyst Assurance / Data Senior pour intervenir sur des projets de transformation et de valorisation des données. Le consultant assurera l'interface entre les équipes métiers Assurance, les équipes Data et les équipes IT, avec pour objectif de traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et Data exploitables par les équipes techniques. Localisation : Niort Profil : Senior – 7 ans d'expérience minimum Secteur : Assurance Missions principalesRecueillir, analyser et challenger les besoins auprès des équipes métiers. Animer des ateliers de cadrage avec les différentes parties prenantes. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et besoins Data. Identifier les données nécessaires, leurs sources, leurs règles de gestion et leurs usages. Participer à la modélisation fonctionnelle des données et à la définition des mappings. Réaliser des analyses de données à l'aide de SQL afin de vérifier la cohérence et la qualité des données. Définir et documenter les règles de gestion métier. Rédiger les user stories, spécifications fonctionnelles, critères d'acceptation et documentations. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts, architectes, équipes métiers et équipes de gouvernance Data. Participer aux phases de recette fonctionnelle : préparation des cas de tests, exécution, analyse des anomalies et suivi des corrections. Contribuer aux sujets de qualité, gouvernance et fiabilisation des données. Assurer le suivi des sujets jusqu'à leur mise en production. Participer aux cérémonies Agile et contribuer à la priorisation du backlog.

La mission porte sur des activités de data engineering au sein d'une data fabrique. Le périmètre couvre l'ingestion de fichiers, l'analyse fonctionnelle de données, le paramétrage et le développement Informatica, ainsi que la mise en place et l'alimentation du Data Warehouse. L'environnement technique comprend SQL, KSH, Hive/Oracle et Informatica PowerCenter. Missions : - Réceptionner les contrats d'interface - Ingérer les fichiers dans la data fabrique - Analyser fonctionnellement les données - Préparer les fichiers de paramétrage - Paramétrer les traitements - Développer sous Informatica PowerCenter - Mettre en place et alimenter le Data Warehouse - Préparer les livraisons via OGC et GitLab - Mettre les développements en recette - Analyser les incidents - Corriger les incidents Profil attendu : Le profil recherché est un Data Engineer confirmé avec une expertise sur Oracle, SQL Azure et Informatica MDM. Une expérience sur Informatica PowerCenter et DBT est attendue.

Contexte Dans le cadre des activités Data de la R&D Michelin, nous recherchons un Data Engineer Référent au sein du domaine DOTI / BS / RD / Analytics. Le rôle consiste à construire, transformer et fiabiliser les données afin d'alimenter les produits numériques utilisés par la Recherche & Développement, tout en jouant un rôle de leader technique et coach auprès des autres Data Engineers. L'environnement est en Agile à l'échelle (SAFe), avec des équipes proches des métiers. Positionnement Équipe : Data – Domaine Analytics R&D Rôle : Data Engineer Référent (Leader technique) Collaboration avec : Tech Lead du domaine Feature Teams DORD Data Engineers Niveau attendu : Leader / Coach (IS3) Missions principalesData Engineering Concevoir et développer des pipelines de données : intégration transformation nettoyage Connecter les systèmes sources et structurer les flux de données Mettre à disposition des données exploitables pour les produits Data Développement & intégration Développer des traitements en : Python Talend DI ponctuellement Java Spring Boot Intégrer les développements dans les pipelines CI/CD Participer à la gestion des versions (GitLab) Qualité & tests Réaliser : tests unitaires automatisés tests de qualification Rédiger les plans de tests Garantir la qualité et la fiabilité des données Documentation Rédiger la documentation : technique fonctionnelle Formaliser les modèles de données et les flux Support & maintien en conditions opérationnelles Assurer le support niveau 3 sur les flux Data (DataLake D1) Analyser et corriger les incidents Participer à l'amélioration continue des traitements Référent technique & coaching Accompagner les Data Engineers : bonnes pratiques de développement qualité de code industrialisation Contribuer à la montée en compétences de l'équipe Participer à la diffusion des standards techniques

Contexte Pour accompagner la transformation numérique, la donnée est plus que jamais un pilier stratégique. Au sein de la Direction IA & Data, nous valorisons nos données pour éclairer des décisions, optimiser nos services et accompagner l'innovation. Le pôle Data Intelligence au sein de la direction est à la recherche d'un Data Analyse / Gestion de projet Data. MISSIONS : Il s'agit d'une mission en Data Analyse / Business Analyse, pour un profil ayant une compétence de gestion de projet et une appétence Métier RH / Finance pour contribuer à la mise en place d'analyse et de dashbaords au service notamment du pilotage de la performance opérationnelle. - Cadrer les nouveaux besoins d'analyses et de dashboards auprès des directions métiers (Production, RH, Finance, …) : de la collecte du besoin (avec définition des indicateurs et du périmètre) et collecte de la data dans les systèmes d'informations, à la mise à disposition finale et l'accompagnement à l'utilisation des analyses et dashboards - Mettre en place les analyses adéquates à partir des dashboards existants et des données déjà disponibles - Mettre en place de nouveaux dashboards - Ajuster / Automatiser / industrialiser des dashboards existants sous Power BI - Collaborer avec les équipes techniques SI, les équipes data plateformes, les équipes Gouvernance Data - Collaborer avec l'ensemble des directions du Groupe - Mettre en place en place une méthodologie de travail multi-directions

L'équipe travaille sur des données issues de scans d'infrastructure réalisés avec BMC Discovery. Ces données permettent de recenser et de cartographier les composants techniques du système d'information, notamment les serveurs, les machines virtuelles, les applications, les équipements réseau et le stockage. L'objectif est de transformer ces données brutes en produits data fiables et exploitables par différentes équipes IT, notamment les équipes de production, d'infrastructure, de sécurité et de conformité. MissionsDans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur : La conception et le développement de produits data à partir de données d'infrastructure. La création de vues SQL, de modèles de données et de pipelines sur Starburst, basé sur Trino. La transformation de données techniques en jeux de données exploitables par les équipes IT. La mise à disposition de vues et de datasets pour des usages d'inventaire, de cartographie applicative, de suivi de parc et de conformité. L'optimisation des requêtes et des performances sur Starburst. La documentation des modèles, des règles de gestion et des produits data. Les échanges avec les équipes métiers IT afin de comprendre leurs besoins et de les traduire en solutions data. La montée en compétence sur BMC Discovery, dont la logique de collecte et de modélisation sera présentée en interne.

La mission consiste à intervenir en tant qu'AMOA / Business Analyst dans le cadre d'un projet d'analyse fonctionnelle et de Data Quality autour des référentiels clients B2B et des flux de données entre systèmes. Le consultant aura pour objectif de contribuer à la consolidation des données Customer Master Data, à la fiabilisation des référentiels et à la production des reportings associés. Il interviendra sur l'analyse des données issues de différents référentiels sources, l'identification des doublons, incohérences ou données manquantes, la recommandation et le suivi des corrections, ainsi que la construction et la maintenance des fichiers de consolidation et de reporting.

Description du poste Dans le cadre du développement et de l'encadrement des usages de l'intelligence artificielle générative au sein de la banque, le groupe souhaite renforcer ses capacités d'évaluation, de qualification et de sécurisation des LLM. Les LLM sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation des LLM, afin de définir et de mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, de benchmark et de red teaming des modèles d'IA générative utilisés, testés ou envisagés par le groupe. Cette mission s'inscrit dans une démarche de gouvernance des modèles d'IA, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Principaux objectifs Définir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation des LLM adapté aux enjeux de la banque. Évaluer les performances, limites, risques et comportements des modèles d'IA générative. Réaliser des benchmarks comparatifs entre différents LLM, qu'ils soient internes, open source ou fournis par des éditeurs. Concevoir et exécuter des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités, biais, hallucinations et comportements indésirables. Contribuer à la sélection, la validation et la qualification des modèles LLM avant usage ou mise en production. Produire des analyses objectives permettant d'éclairer les décisions métiers, techniques, risques et conformité. Participer à l'industrialisation des processus d'évaluation des LLM dans le cycle de vie des modèles d'IA. Contribuer à la constitution de jeux de tests, métriques, référentiels d'évaluation et outils de suivi. Activités principalesÉvaluation des LLM Définir les protocoles d'évaluation adaptés aux cas d'usage d'IA générative de la banque. Identifier les métriques pertinentes pour mesurer la qualité des réponses générées : exactitude, pertinence, cohérence, complétude, factualité, robustesse, sécurité, explicabilité et conformité. Évaluer les capacités des modèles sur différents types de tâches : résumé, extraction d'information, classification, question-réponse, génération de texte, analyse documentaire, raisonnement, traduction ou reformulation. Mettre en place des jeux de tests représentatifs des usages métiers bancaires. Analyser les performances des modèles selon différents contextes, langues, domaines métiers et niveaux de complexité. Identifier les limites fonctionnelles et techniques des modèles testés. Documenter les résultats d'évaluation et formuler des recommandations. Benchmark LLM Concevoir et conduire des benchmarks comparatifs entre plusieurs modèles LLM. Comparer les modèles selon des critères de performance, coût, latence, robustesse, sécurité, empreinte technique et conformité. Tester différents modèles propriétaires, open source ou internes selon les contraintes du groupe. Mettre en place des grilles d'analyse permettant d'aider au choix des modèles selon les cas d'usage. Évaluer l'impact de différents paramètres : prompt, température, taille de contexte, modèle d'embedding, architecture RAG, fine-tuning ou quantization. Produire des rapports de benchmark clairs, exploitables par les équipes métiers, data, IT, sécurité et conformité. Participer à la définition de standards internes pour la comparaison et la qualification des LLM. Red teaming et sécurité des LLM Définir et exécuter des scénarios de red teaming adaptés aux risques liés à l'IA générative. Tester la résistance des modèles face aux attaques de type prompt injection, jailbreak, data leakage, contournement de garde-fous, génération de contenu inapproprié ou non conforme. Identifier les risques d'hallucination, de biais, de toxicité, de désinformation ou de réponses dangereuses. Concevoir des corpus de prompts adversariaux adaptés aux contextes bancaires et réglementaires. Évaluer la capacité des modèles à respecter les politiques internes, les règles de conformité et les contraintes de sécurité. Analyser les vulnérabilités détectées et proposer des mesures de mitigation. Collaborer avec les équipes sécurité, conformité, risques et architecture pour renforcer le cadre d'usage des LLM. Méthodologie, outillage et industrialisation Mettre en place des outils, notebooks, scripts ou pipelines d'évaluation automatisée. Contribuer à l'industrialisation des campagnes d'évaluation dans le cycle de vie des modèles. Définir des référentiels de métriques et de seuils d'acceptabilité. Construire et maintenir des datasets d'évaluation internes, anonymisés et représentatifs. Participer à l'intégration des résultats d'évaluation dans les outils de gouvernance des modèles, notamment ModelHub v2. Assurer la traçabilité des campagnes d'évaluation, des versions de modèles et des résultats obtenus. Mettre en place des tableaux de bord ou rapports de suivi de la qualité des LLM. Contribuer à la veille technologique sur les méthodes d'évaluation, frameworks de benchmark et pratiques de red teaming LLM. Livrables attendus Cadre méthodologique d'évaluation des LLM adapté aux usages bancaires. Protocoles de test et grilles d'évaluation des modèles d'IA générative. Jeux de tests et datasets d'évaluation documentés. Corpus de prompts de benchmark et de red teaming. Rapports d'évaluation des LLM testés. Rapports de benchmark comparatif entre modèles. Analyses de risques liées aux comportements des LLM. Synthèses des vulnérabilités identifiées lors des campagnes de red teaming. Recommandations de mitigation et plans d'amélioration. Tableaux de bord ou indicateurs de suivi de performance et de sécurité. Scripts, notebooks ou pipelines d'évaluation automatisée. Documentation des métriques, seuils et critères de validation. Recommandations pour la sélection et la mise en production des modèles. Contributions à l'intégration des résultats d'évaluation dans ModelHub v2 ou tout autre outil de gouvernance IA. Supports de présentation à destination des équipes métiers, techniques,

Démarrage : ASAP Localisation : Lille (59) avec 3 jours sur site/semaine Pour le compte d'un grand acteur international du secteur retail, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre une équipe Data pluridisciplinaire au sein d'un environnement cloud à forte volumétrie. Le contexte : Vous intégrerez une équipe composée de Data Engineers et d'experts DevSecFinOps, intervenant sur des projets stratégiques liés à la Supply Chain et à la valorisation de la donnée. Vous contribuerez à la conception, au développement et au maintien de solutions Data tout en participant à une démarche FinOps visant à optimiser les coûts d'exploitation des plateformes cloud. Vos missions : Build Participer aux projets Data liés aux enjeux Supply. Concevoir des solutions alignées avec les standards et frameworks Data de l'entreprise. Développer et modéliser les flux de données sous la gouvernance des architectes Data. Contribuer au développement d'applications Data. Réaliser les tests et validations techniques. Assurer le suivi et le reporting de vos activités. Run Maintenir en conditions opérationnelles plusieurs référentiels de données multi-sources ainsi que différentes applications Data. Gérer les incidents et demandes de support. Assurer les mises en production via les outils de CI/CD. Superviser et suivre les flux de données. Expertise Monter progressivement en compétence sur le système d'information et les domaines métiers associés. Participer à l'amélioration continue des pratiques Data et FinOps. Environnement technique : ✅ GCP ✅ BigQuery ✅ Apache Airflow ✅ Terraform ✅ GitLab ✅ Datalake ✅ Exposition de données / APIs Data ✅ Google Data Studio ✅ Python ✅ Shell

Missions principales : -Conception & Développement : bâtir des pipelines ETL/Data robustes et développer/maintenir les API d'exposition des données. -Architecture Databricks : optimiser les traitements et participer aux choix d'architecture selon l'approche Medallion (Bronze/Silver/Gold). -Qualité & Performance : garantir la fiabilité et l'optimisation des performances des traitements, et gérer la résolution d'incidents de production. -Leadership Technique : accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques de dev et le déploiement de solutions.

Contexte de la mission Au sein de la DSI France, le département SI METIER & DATA souhaite renforcer sa capacitée à réaliser des projets Data. Au sein de l'équipe Data et de l'équipe projet, le Data Engineer réalise les intégrations de données, les traitements et les reportings dans PALANTIR Foundry. Il propose et recherche les meilleurs solutions techniques en collaboration avec l'équipe projet et participe au suivi quotidien des flux de données. Le projet concerne en particulier le traitement de données de consommations IT.

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : dedbg6qwsh

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers. En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake : Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake. Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy). Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins). 2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) : Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude). Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables. Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée. 3. Documentation, Qualification & Recette : Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données. Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés. Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée. 🏁 Objectifs & Livrables Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données. Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données. Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.

ContexteDans le cadre de l'évolution et de la modernisation d'une Data Platform, nous recherchons un(e) Staff Data Platform Engineer pour contribuer à l'excellence engineering de l'écosystème data. Au sein d'une organisation Data Mesh mature, vous aurez un rôle transverse de facilitateur, d'accélérateur et de référent technique auprès des différentes équipes Data Engineering. Votre mission sera de faire le lien entre les capacités de la plateforme centrale et les besoins opérationnels des équipes produit, avec un fort enjeu autour de la Developer Experience (DevEx), de la standardisation des pratiques et de l'accélération de la mise en production des produits data. Vos missionsDeveloper Experience & Data EngineeringOptimiser le cycle de vie des pipelines Data, du développement local jusqu'à la production. Concevoir et standardiser des paved paths permettant aux équipes Data de développer et déployer plus efficacement. Développer et partager des composants, templates et outils facilitant le travail des Data Engineers. Contribuer à la mise en place de standards autour du CI/CD, des tests, de l'observabilité et de la qualité. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle au sein de la communauté Data. Innovation & IAIntégrer les outils d'IA générative et de développement assisté dans les pratiques quotidiennes des Data Engineers. Identifier et développer des cas d'usage permettant d'améliorer la productivité des équipes. Participer à la construction d'un AI Toolkit dédié aux besoins du Data Engineering. Accompagner l'évolution des pratiques vers une ingénierie Data augmentée par l'IA. Architecture & Excellence techniqueConcevoir des frameworks et patterns favorisant la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des pipelines. Mettre en place des mécanismes de feedback loop, observabilité, data quality et data contracts. Contribuer à l'évolution de l'architecture Data et à sa modernisation progressive. Challenger les pratiques et architectures existantes afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la transition progressive vers des architectures Open Lakehouse et des modèles Data modernes. Prendre en compte les enjeux de FinOps, sécurité et RGPD by design. Gouvernance & accompagnementÊtre le représentant des besoins de la communauté Data Engineering auprès de l'équipe Platform. Faciliter l'alignement entre les pratiques locales et les standards d'ingénierie globaux. Conseiller les équipes responsables du socle technique de la plateforme. Favoriser le partage de connaissances et la mutualisation des initiatives au sein de la communauté Data. Travailler avec des équipes internationales dans un environnement matriciel. Environnement techniqueData Engineering / Data Platform Data Mesh GCP / BigQuery Data Vault / Star Schema CI/CD DataOps Data Quality Data Contracts Observabilité API / CLI tooling YAML Automatisation GenAI / Copilots / AI Engineering Open Lakehouse FinOps GDPR / Privacy by Design

Notre client, acteur majeur du secteur de la construction et de l'immobilier innovant, recherche son futur Architecte Technique / Architecte Applicatif ERP (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre d'un programme stratégique de transformation du système d'information. ### Vos missions Intégré à la DSI et en lien avec les équipes métiers, vous devrez : * Piloter les différents chantiers liés à la mise en œuvre et à l'évolution de l'ERP IFS. * Assurer la gouvernance et le suivi des projets applicatifs associés. * Définir et faire respecter les principes d'architecture applicative et technique. * Coordonner les parties prenantes internes et externes du programme. * Accompagner les sujets d'intégration et d'interopérabilité du SI. * Superviser les problématiques de gouvernance et de qualité des données. * Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions adaptés. * Contribuer à la feuille de route SI et aux orientations d'architecture. Les compétences techniques * Architecture applicative et technique. * Pilotage de projets IT complexes. * Expérience significative sur des programmes ERP. * Connaissance de l'écosystème IFS. * Gouvernance Data et qualité des données. * Intégration applicative, flux et urbanisation du SI. * Animation de comités projets et coordination d'équipes pluridisciplinaires.