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Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/65K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit un peu spécial... L’objectif : prendre une masse d’informations disparates, la structurer intelligemment et permettre leur exploitation de manière fluide. Simple me diras-tu ? Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu cherches avec délectation les possibilités qu'offre l'IA (LLM, IA agentique, OpenAI, ...) ? Tu souhaites évoluer au sein d'une petite équipe ? Tu as une vision globale sur une application : architecture, performance, algo ? Très à l'aise avec les Bases de Données Graphes, Python n'a plus de secret pour toi ?! ET TOI DANS TOUT CA ? Tu interviens directement sur le cœur du système, au sein d'une entreprise à taille humaine de 15 personnes. Ton quotidien ne sera pas de “brancher des endpoints”, mais plutôt de : - Concevoir des briques backend solides, - Structurer des flux de données parfois complexes, - Organiser et faire évoluer les modèles de données, - Mettre en place des traitements automatisés, - Intégrer des logiques d’enrichissement via l’IA, - Faire évoluer la plateforme pour qu’elle tienne la montée en charge. Tu touches à la fois à la technique pure… et à la logique métier Pas mal non ?! Et en plus, ce poste peut t'ouvrir les portes d'un poste avec davantage de responsabilités ... Le suite à venir !

Au sein de l’équipe On Site Services de la Digital Factory, le chef de projet Data/Digital porte la relation privilégiée entre les équipes digitales et data. Il assure et coordonne la mise en œuvre des projets digitaux dans le respect des bonnes pratiques d’une entreprise datacentrique (identification et rationalisation des sources, réflexion autour des Core Data Model, cohérence et monitoring des flux, contribution à la mise en qualité des données...) tout en veillant à intégrer les enjeux légaux et de sécurité. Il travaillera notamment les sujets de stratégie d’exposition des données, d’intégration des données dans les applications tierce et de Gouvernance Data / Digital. Projet et Solutioning · Prendre en charge et suivre les projets B2B d’exposition et consolidation des données clients en lien avec les consommations et parcours de leurs convives · Contribuer à l’alimentation des roadmaps éditeurs en charge de systèmes d’encaissement au travers des demandes issues des interlocuteurs métier (amont) et chefs de projet déploiement (aval). · Gérer les des activités de conception, d'évolution et de maintenance corrective des applications dont il a la charge, · Oeuvrer à l’amélioration continue du niveau d'industrialisation du déploiement des solutions et du niveau de supervision du parc. Se positionner en référent technico/fonctionnel des systèmes d'encaissement vis-à-vis de ses pairs (architecte, delivery lead, product owner) et garantir la bonne intégration des outils au sein du SI Comitologie · Porter et animer la gouvernance projet (copil et coproj) avec les éditeurs · Porter la relation avec les équipes connexes à la Digital Factory (notamment sécurité et data) et identifier / gérer les impacts dans le cadre des projets et du run · Porter la relation avec les équipes légales et achats pour poser les bases/faire évoluer les contrats éditeur · Identifier/mitiger ou escalader les risques inhérents aux projets

Data Engineer GCP/Airflow – (Freelance) Mission longue - Démarrage ASAP Nous recrutons pour un client majeur du secteur de la construction et des infrastructures , dans le cadre du renforcement de ses équipes data. Mission freelance de 12 mois minimum (renouvelable), démarrage ASAP 2 jours de télétravail flexible et Localisation Ligne 14 Profils juniors acceptés, 1 an d'expérience min. (stage, alternance, première expérience compris) Formation Bac +5 min. requise Contexte & mission Vous interviendrez sur des outils liés à la gestion de données internes, avec notamment : Analyse et traitement de logs Identification de dysfonctionnements Intégration et transformation de données Alimentation de tables BigQuery Support sur des outils internes (Dataiku, tableaux de suivi…)

Dans le cadre de la transformation de son système d'information, notre client — grand compte — recherche un Directeur de Projet expérimenté pour piloter en transverse le domaine Référentiel (Tiers, Contrats, Produits). Le prestataire intégrera la DSI et assurera un rôle stratégique à l'interface des équipes métiers, des architectes et des équipes de delivery, dans un contexte de modernisation d'un patrimoine applicatif legacy significatif. Missions principales Structurer et piloter les actions du schéma directeur du domaine Référentiel Sécuriser les décisions d' urbanisation autour des objets métiers clés (Tiers, Contrats, Produits) Piloter les études d'opportunité et de faisabilité en lien avec les enjeux de modernisation Piloter les contributions DSI aux études conduites par la MOA Expérimenter un POC IA appliqué à l'analyse d'impact et à la rétro-documentation (LLM, RAG, extraction de connaissance) Assurer le reporting et la gouvernance auprès des instances DSI et métiers Organiser et coordonner le projet de migration du patrimoine Référentiel Piloter le plan de gestion de la dette technique sur le périmètre des ID, en soutien des managers Environnement technique SI legacy : applications COBOL , CICS / DB2 / MQSeries SI distribués et architectures hybrides Enjeux MDM / Data Management Architecture d'entreprise et urbanisation du SI Expérimentation IA générative (LLM, RAG, knowledge extraction)

Data Analyst Monétique (F/H) Envie d’un nouveau challenge… CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Analyst Monétique pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire . 💻💼 🧭 Contexte de la mission Au sein de la Data Factory , la squad Data Monétique est composée d’environ 10 personnes et s’inscrit dans l’écosystème Data des moyens de paiement Cette équipe est en charge de : L’alimentation des équipes métiers et des autres squads data en données de paiements et données clients La production et diffusion de reportings et tableaux de bord power bi à destination des métiers et des établissements du groupe. L’alimentation de systèmes opérationnels et d’interfaces clients en données de paiements L’accompagnement des équipes métiers dans l’exploitation des données de paiement 🎯 Vos missions Dans ce contexte, vous interviendrez en tant que Data Analyst sur les activités suivantes : Participer à la collecte, la transformation et la gestion des données afin de garantir leur intégrité, qualité et sécurité Contribuer à l’animation de groupes de travail avec les sponsors, Business Analysts et membres de la squad (Data Engineers, Data Viz, BA…) Réaliser les recettes des traitements d’intégration et de transformation de données Rédiger et documenter les user stories, spécifications fonctionnelles et cahiers de recette en lien avec le Product Owner Accompagner et former les utilisateurs sur les usages des données et des outils de restitution

Informations Pratiques Secteur : Télécommunications Localisation : Arcueil (94) – Rythme hybride (2 jours de présence sur site par semaine) Démarrage : Immédiat (ASAP) Durée : Jusqu’au 31/12/2026 (Visibilité long terme) TJM max : 680 € Contexte de la Mission Suite à la mise en production réussie d'une solution de relation client innovante basée sur l'intelligence artificielle ( Speech-to-Speech ), le groupe amorce une phase de déploiement et d'industrialisation sur l'ensemble de ses canaux digitaux. L'objectif est de renforcer les équipes Data pour accompagner cette montée en charge selon deux axes stratégiques : l'optimisation du monitoring et l'automatisation de la qualité. Vos Missions Rattaché(e) aux équipes Data Science, vous intervenez sur le cycle de vie de la solution dans une logique de passage à l'échelle : Optimisation du Monitoring : Perfectionner les outils de suivi et d'analyse de performance de la solution IA en production. Mise en place du Test Ops : Concevoir et déployer une " Test Case Factory " augmentée par l'IA. Automatisation : Utiliser la Data Science pour générer des scénarios de tests automatisés à chaque nouvelle version logicielle afin de garantir la robustesse du système. Industrialisation : Participer activement au "scaling" de la solution sur les différents points de contact digitaux du client. Compétences Techniques Cœur de métier : Data Science appliquée. Spécialités : Traitement du langage naturel (NLP), intégration de modèles de langage (LLM) et architectures agentiques. Méthodologie : Sensibilité aux problématiques de mise en production (MLOps / Test Ops). Soft Skills Capacité à travailler dans un environnement technologique de pointe. Rigueur méthodologique pour assurer la fiabilité des processus de tests. Force de proposition pour l'amélioration continue des outils de monitoring.

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist confirmé, expert en Python et en Data Learning, pour intervenir sur un projet d’évolution d’outils d’Event Management vers une plateforme intégrant des capacités avancées d’AIOps. L’objectif est de renforcer l’automatisation, la corrélation d’incidents et la prédiction au sein d’un environnement de supervision IT. Missions principales : - Participer à la migration d’un outil d’Event Management vers une solution intégrant des modules AIOps. - Analyser les événements et concevoir des modèles de corrélation permettant d’identifier, regrouper et prioriser les incidents. - Développer des modèles de Data Learning / Machine Learning pour améliorer la détection et la prédiction d’incidents. - Implémenter des scripts d’auto‑remédiation et des mécanismes intelligents de traitement d’alertes. - Créer, enrichir et intégrer des situations / patterns d’événements dans la plateforme AIOps. - Collaborer avec les équipes d’exploitation, d’architecture et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles. - Contribuer à l’évolution continue des outils et pipelines IA/ML.

ngénieurie Data expérimenté pour conception, construction et maintenance d' une infrastructure de données robuste et performance dans un environnement entièrement on-premise. Étroite collaboration avec les équipes Data pour garantir des pipelines fiables et de haute qualité sur notre infrastructure autogérée. Profil recherché : - Conception et construction des pipelines de données scalables pour le traitement batch et temps réel - Dévelopement et maintenance des workflows avec Apache Airflow (orchestration) et Apache Flink (traitement de flux) - Mise en place et opération des clusters Apache Kafka pour le streaming d'événements à haut débit - Déployement et administration la stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour l'ingestion de logs, l'indexation, la recherche et l'observabilité - Écriture du code Python propre, efficacité et test pour la logique ETL/ELT et les outils internes - Garantie de la qualité des données, la fiabilité des pipelines et la résilience de l'infrastructure - Collaboration avec les équipes DevOps sur la planification de capacité et les opérations cluster - Accompagnement et augmentation en compétences des ingénieurs moins expérimentés

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Expert Data / IA – Prévision des ventes pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur un projet stratégique sur site à proximité d'Arras ou en full remote. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Analyser les mécanismes actuels de prévision des ventes et les sources de données existantes ; - Évaluer la qualité, la structure et la fiabilité des données (ERP, historiques, tables métiers) ; - Identifier les variables clés influençant les ventes (saisonnalité, contraintes logistiques, etc.) ; - Concevoir et développer des modèles de prévision (statistiques et machine learning) ; - Tester, comparer et optimiser les modèles en fonction des spécificités métiers ; - Industrialiser les modèles (automatisation, intégration SI, pipelines data) ; - Structurer les flux de données et garantir la robustesse des solutions ; - Mettre à disposition des outils de restitution et faciliter leur adoption par les équipes métiers ; - Accompagner les équipes et proposer des axes d'amélioration à fort impact business.

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.

Contexte : Dans le cadre de l’évolution et de la modernisation d’une plateforme data stratégique, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe d’experts. Vous interviendrez dans un environnement agile et collaboratif, aux côtés d’ingénieurs data confirmés, avec un encadrement produit et méthodologique, favorisant l’excellence technique et l’innovation. Mission : La mission s’inscrit dans une dynamique ambitieuse autour de plusieurs axes : Build : Conception et développement de nouvelles solutions data Run : Maintien en conditions opérationnelles et optimisation continue Migration : Accompagnement des transitions techniques et fonctionnelles Modernisation : Évolution vers des architectures data modernes Responsabilités : Développer des traitements ELT (principalement à destination d’un datawarehouse) Concevoir et maintenir des templates ELT Participer à la définition de la feuille de route technique de migration ETL vers ELT Accompagner les équipes utilisatrices des solutions data Contribuer à la documentation des solutions du périmètre Garantir le bon fonctionnement du plan de production et le respect des engagements de service Identifier et proposer des optimisations dans une logique d’amélioration continue Partager ses connaissances et être force de proposition Attendus Développer des traitements ELT xDI principalement à destination du Datawarehouse Développer et maintenir des templates xDI Participer à la définition de la feuille de route technique de la migration ETL Datastage vers ELT xDI Accompagner les développeurs Participer à la Documentation de l'ensemble des solutions Assurer le bon fonctionnement du plan de production et l'ensemble de nos produits et solutions en respectant les engagements de service Identifier / proposer des optimisations des traitements dans une démarche d'amélioration continue du plan de production Partager ses connaissances avec ses pairs et être force de proposition

Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Contexte Intervention au sein d’une équipe Data/Gouvernance, avec des enjeux forts autour de la qualité de la donnée , de la conformité et de la fiabilisation des référentiels métiers . Missions principales Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Mettre en place et suivre les règles de gestion et de contrôle de la donnée Définir et maintenir le data catalog et les référentiels métiers Collaborer avec les équipes métiers, IT et data (Data Engineers, Data Analysts…) Identifier et analyser les anomalies de données Mettre en place des indicateurs de qualité (KPI Data Quality) Participer aux initiatives de gouvernance des données (politiques, standards, process) Accompagner les métiers dans la bonne utilisation des données