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Contexte et enjeux Une organisation de solutions de crédit-bail se trouve à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre du projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation, plus particulièrement pour le projet de refonte d'une application de valorisation d'assets avancée. Responsabilités Analyse des besoins métiers, des données et des cas d'usage IA Analyse approfondie des besoins métiers liés à la donnée, à l'analytique, à l'IA et au reporting. Comprendre les processus et enjeux fonctionnels pour identifier précisément les informations nécessaires à chaque cas d'usage. Évaluation et qualification des sources de données disponibles afin d'identifier les données pertinentes et fiables. Vérifier leur qualité, cohérence, disponibilité et adéquation avec les besoins métiers. Collaboration étroite avec le Data Office pour : Valider les jeux de données existants Identifier les manques Contribuer à la modélisation des données non encore prises en charge par les systèmes existants Assurer l'alignement avec les standards de gouvernance, traçabilité et qualité Définition et formalisation avec les Data Engineers et les MLOps des besoins fonctionnels en matière de données et d'algorithmes (features, KPIs, modèles IA, reporting), en veillant à leur faisabilité technique et leur pertinence métier. Spécification fonctionnelle et data design Rédaction de spécifications fonctionnelles détaillées, structurées autour de : User stories data Règles de gestion Dictionnaires de données Mappings sources-cibles Schémas conceptuels / logiques orientés data & IA Description des flux de données end-to-end : collecte, transformation, stockage, mise à disposition, consommation. Assurer une vision claire et documentée du cycle de vie de la donnée. Contribution au design des pipelines de données, en coordination avec les équipes techniques (Data Engineers, Data Scientists), pour assurer la faisabilité, la robustesse et la performance des solutions. Interface entre les équipes métier, Data Office et équipes techniques IA / Data / BI Intermédiaire entre le métier, le Data Office et les équipes IT / Data / IA, en garantissant : Une compréhension commune des exigences La conformité entre les besoins fonctionnels et les solutions techniques proposées La bonne disponibilité des jeux de données nécessaires au projet Accompagnement des utilisateurs métiers dans la compréhension et l'appropriation des données fiables et des solutions analytiques ou IA. Suivi de la mise en œuvre des solutions IA & Data Participation au suivi des développements (étapes clés, points d'avancement) avec un rôle d'assurance fonctionnelle. Validation fonctionnelle des livrables data et IA : Vérification de la qualité des données Contrôle de la complétude des jeux de données Revue des KPI, Dashboard PowerBI, notebooks Dataiku, features IA, etc. Recueil et intégration des retours métiers afin d'ajuster les modèles, indicateurs ou jeux de données. Documentation et gouvernance Production et mise à jour de la documentation fonctionnelle et data. Contribution active aux démarches de gouvernance de la donnée pilotées par le Data Office : qualité, conformité, traçabilité, sécurité.

Description de la mission : Nous recherchons pour notre client un(e) prestataire pour rejoindre une équipe transversale en charge de la création et de l’amélioration des process clients, notamment ceux impliquant l’interaction entre le client et le service client. L’équipe collabore étroitement avec les Product Owners/Managers, ainsi que les équipes Formation, Data et opérationnelles du Service Client. Objectifs de la mission : Adapter les process clients existants et créer de nouveaux process si nécessaire, afin de préparer le lancement d’un nouveau produit destiné à une nouvelle clientèle (périmètre France). Piloter la création et l’amélioration d’alertes clients pour résoudre les incohérences liées aux données déclarées (process “incohérences KYC”) – périmètre Europe. Missions : 1. Adaptation des process pour la nouvelle clientèle (France) : Se familiariser avec les process existants et les besoins d’évolution déjà identifiés. Concevoir de nouveaux process clients conformes à l’expérience attendue, efficaces opérationnellement et respectueux de la réglementation. Évaluer la faisabilité de ces process avec les équipes opérationnelles. Suivre les évolutions des outils nécessaires à la mise en œuvre des nouveaux process. Documenter l’ensemble des adaptations réalisées. 2. Gestion du process (Europe) : Assurer le suivi et le bon fonctionnement du process pour les incohérences existantes. Collaborer avec un Data analyst pour définir de nouveaux algorithmes de détection. Concevoir de nouveaux process de traitement des incohérences en lien avec les équipes Produit et Services Clients européens. Suivre les développements IT liés aux incohérences. Travailler avec l’équipe Formation pour élaborer des modes opératoires et répondre aux cas particuliers. Documenter les nouvelles incohérences et les process associés.

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

Dans le cadre d’une initiative stratégique autour de la valorisation des données, notre client du secteur grands comptes souhaite renforcer son équipe IT pour la construction d’une plateforme transverse dédiée aux données non structurées (documents, images, vidéos, audio). Cette plateforme permettra : la récupération de médias depuis des sources internes, leur préparation (OCR, vision, transcription…), l’extraction de données via des algorithmes avancés, la vérification humaine ou algorithmique, la structuration dans un modèle commun s’appuyant sur une taxonomie consolidée, la mise à disposition des données pour les équipes métier et Data

Profil senior disponible en début d’année, le temps plein n’est pas forcément un attendu la charge estimée étant aujourd’hui autour d’un 3/5 sur les 3 premiers mois de l’année. ---------- Développeur senior autour de la Stack IA GEn AI. Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production

Ingénieur IA | Python-RAG • Développement d’algorithmes : concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning) et d’autres techniques d’IA. • Analyse de données : collecter, nettoyer et analyser les données pour entraîner les modèles d’IA. • Optimisation des modèles : améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA existants. • Intégration de solutions IA : intégrer les solutions d’IA dans les systèmes existants ou développer de nouvelles applications basées sur l’IA. • Recherche et innovation : mener des recherches pour explorer de nouvelles techniques et technologies en IA. • Collaboration interdisciplinaire : travailler avec des équipes multidisciplinaires, y compris des experts en données, des développeurs de logiciels et des chercheurs. • Veille technologique : suivre les avancées et les tendances dans le domaine de l’IA pour anticiper les évolutions et proposer des améliorations. • Documentation et reporting : rédiger des documents techniques, des rapports d’avancement et des publications scientifiques pour partager les résultats et les connaissances acquises. Profil Recherché BAC+4/+5 3 – 5 ans d’expérience en IA, Machine Learning ou Data Science Très bon niveau en Python & RAG, SQL, NoSQL

Contexte : L’application MyRacingCoach permet aux pilotes d’analyser leurs performances en utilisant leurs données GPS et télémétriques. Notre ambition : offrir un véritable coach numérique, simple d’usage et redoutablement efficace. Nous avons aujourd’hui une base solide côté data & algorithmes, et nous souhaitons accélérer sur la mise en valeur de ces analyses dans l’app mobile : visualisation des tours, comparaison des trajectoires, analyse de freinage, recommandations personnalisées… Le développeur mobile jouera un rôle clé pour transformer l’analyse complexe en une expérience fluide, intuitive et motivante pour les pilotes. Missions principales : • Développer les écrans et fonctionnalités de l’application mobile MyRacingCoach. • Intégrer les APIs backend fournissant les analyses et insights. • Mettre en place les vues de visualisation (graphes, cartes GPS, comparaisons tour/tour). • Optimiser les performances, y compris dans des contextes offline/connexion limitée. • Participer à la conception UX avec le product designer pour garantir une interface claire et agréable. • Contribuer aux tests utilisateurs et aux itérations rapides. • Assurer une qualité de code exemplaire et une bonne maintenabilité.

Je recherche pour un client un Machine Learning Engineer avec une forte expertice en IA. Missions : Au Sein de l’équipe Data, vous contribuerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning / Generative AI sur la data plateforme (Google Cloud Platform). En collaboration avec le responsable Data, les Product Owners Data et les équipes business, vous serez impliqué(e) dans l’ensemble du processus de réflexion et de déploiement des solutions IA/ML et aurez pour missions : Le Machine Learning doit maîtriser la plateforme Vertex de Google Cloud Platform (GCP), capable de coder, packager et industrialiser des modèles IA.

Un acteur majeur des marchés de capitaux accélère son push Fixed Income (EGB, UST, Repo) sur plusieurs années. Rejoignez l’équipe IT Trading Algorithmique pour bâtir et optimiser des plateformes e-trading basse latence au cœur de la chaîne d’exécution. Contexte : environnement marché temps réel, exigences de latence ultra-basse , résilience et scalabilité . Votre rôle Concevoir, développer et faire évoluer : des connecteurs marchés basse latence (connectivité venues/exchanges, pricing, market data), le framework runtime qui supporte les algorithmes de trading (execution strategies, risk checks, monitoring). Ce que vous ferez Dév Java avancé (core) orienté performance : gestion fine de la mémoire, GC, profiling, optimisation I/O. Multi-threading & bus temps réel : conception thread-safe, contention minimale, messaging haut débit. Connectivité FIX : implémentation/optimisation des sessions (ordres, cancels, acks, state). Maintenance & évolution du framework algo : qualité, testabilité, observabilité, fiabilité. Production-grade : collaboration étroite avec le run pour des releases sûres et des rollbacks rapides. Stack & compétences clés Indispensables Java (niveau expert, ≥ 8 ans en environnements exigeants). Multi-threading , concurrence , bus temps réel (LMAX/Disruptor, Chronicle, Kafka/équivalents). Protocole FIX (sessions, performance, recovery). DevOps / CI/CD : pipelines, packaging, déploiements, observabilité (logs/metrics/alerts). Culture low-latency : micro-optimisations, zero-copy, lock-avoidance, back-pressure. Nice to have Connaissances marchés Fixed Income (EGB, UST, Repo), microstructure, règles d’exécution. Expérience réseaux (TCP tuning), Linux perf tools (perf, eBPF), profiling (JFR, async-profiler). Approches de fiabilité : feature flags, canary, chaos basics.

Nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer . Vous intégrerez l’équipe Data et participerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning et de Generative AI sur la plateforme de données (Google Cloud Platform). En étroite collaboration avec le responsable Data, les Product Owners et les équipes métiers, vous serez impliqué(e) dans toutes les étapes de réflexion et de mise en œuvre des solutions IA/ML Missions : Sensibiliser les équipes aux concepts et bénéfices du Machine Learning et de la Generative AI Recueillir et analyser les besoins métiers pour des solutions IA/ML Étudier et évaluer les solutions du marché répondant aux besoins métiers Préparer et transformer les données pour les algorithmes Tester, valider et sélectionner les algorithmes de Machine Learning et d’intelligence artificielle Mettre en place un système de monitoring des résultats des algorithmes (ML Ops) Développer des modules de code réutilisables (préprocessing, entraînement, postprocessing, déploiement) Créer des interfaces utilisateurs pour exploiter les modèles développés Rédiger la documentation technique et fonctionnelle

Construction de la plateforme data & mobile MyRacingCoach Localisation : Strasbourg, Grand Est, France Type de contrat : CDI / Freelance Date de début : Dès que possible Rythme : Télétravail et hybride Contexte : MyRacingCoach développe une application mobile dédiée à l’analyse de données GPS et télémétriques afin d’aider les pilotes de course à progresser plus vite. Notre cœur de valeur repose sur deux modules principaux : • un module d’analyse des données (trajectoire, freinage, vitesse, cohérence du pilotage), • un module d’intelligence artificielle capable de produire des recommandations personnalisées. Ces briques techniques deviennent centrales pour accompagner les pilotes dans leur performance globale. Nous entrons maintenant dans une nouvelle phase : passer de prototypes et POC métiers à une infrastructure robuste, intégrant les algorithmes, les flux de données, le backend, les APIs et l’application mobile. Le rôle du CTO est de concevoir, structurer et superviser toute l’architecture technique, tout en constituant une équipe solide. Missions principales : • Définir l’architecture globale de la plateforme (backend, APIs, base de données, pipelines data, sécurité). • Encadrer le développement des micro-services d’intégration, de traitement et d’exposition des données. • Collaborer étroitement avec l’ingénieur data pour industrialiser les algorithmes métiers. • Travailler avec le développeur mobile pour garantir une expérience fluide et cohérente. • Mettre en place les environnements cloud, CI/CD, monitoring et bonnes pratiques de qualité. • Structurer et faire grandir l’équipe tech (recrutement, mentoring, organisation). • Veiller à la scalabilité et à la performance sur des volumes croissants de sessions de pilotage. • Définir la roadmap technique avec le CEO et contribuer fortement à la vision produit.

Dans le cadre d’un projet dédié au développement d’automates de trading, nous recherchons un Développeur C++ Senior Backend en mission freelance. La mission vise à renforcer une équipe existante de 3 personnes (1 Lead Developer + 2 développeurs confirmés) suite au remplacement d’un développeur senior sortant. Le projet consiste à développer et optimiser des composants serveur en C++17 utilisés pour l’exécution d’algorithmes de trading et la gestion d’infrastructures data temps réel. Une expérience dans la finance n’est pas requise, mais un excellent niveau technique est indispensable. Missions principales Développer, optimiser et maintenir des composants backend en C++17 dédiés aux automates de trading. Participer à la conception de nouvelles fonctionnalités serveur : gestion des flux de marché, messages réseau, orchestration des stratégies. Assurer la performance, la robustesse et la fiabilité du code dans un environnement temps réel et fortement concurrent . Contribuer aux revues de code, bonnes pratiques et standards internes. Collaborer avec le Lead Developer et l’équipe pour faire évoluer l’architecture backend. Participer au troubleshooting, à l’analyse de performance et à la résolution d’incidents. Produire une documentation technique claire et maintenable.

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Dans le cadre d’un besoin urgent pour l’un de nos clients grands comptes du secteur financier, nous renforçons notre équipe et recherchons un Business Analyst IT spécialisé en Risque de Marché . 🎯 Votre rôle Vous rejoindrez une équipe en charge d’un dispositif stratégique pour la gestion du risque de marché. Votre intervention portera sur : · La consolidation et l’évolution d’une bibliothèque Python dédiée au risque. · Le développement d’outils de suivi, de contrôle, de reporting et d’analyse. · La création et l’automatisation de scripts liés aux activités de tests, de monitoring et d’analyse. · L’étude des impacts métier et réglementaires sur le cadre de risque et son intégration dans les systèmes internes. 🧩 Compétences clés recherchées 🔧 Techniques · Excellente maîtrise de Python , incluant : développement collaboratif, maintenance, gestion de versions ( GitLab ). · Connaissance des Jupyter Notebooks . · Familiarité avec les environnements AWS et/ou Snowflake (un plus). · Compréhension des algorithmes de calcul de risque (bases mathématiques financières fortement recommandées). · Bonnes notions sur les produits dérivés : valorisation d’options, Delta, Gamma, Vega, sensibilités… 🤝 Soft skills · Capacité d’analyse et de résolution de problèmes. · Excellente communication écrite et orale en français et en anglais . 👥 Environnement de mission · Équipe spécialisée dans la gestion du risque de marché. · Collaboration étroite avec les équipes IT et métier. · Contexte technique exigeant autour de Python, cloud et data. 📍 Modalités · TJM : selon profil · Période : longue durée · Démarrage urgent