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Pour le compte de notre client qui opère dans le secteur bancaire , nous recrutons chef de projet Data et IA (h/f). L'objectif de la prestation est de renforcer l’équipe des chefs de projet du DataLab Groupe pour traiter les projets Data / IA / IA GEN confiés à la Direction Data & IA. Indispensable : Expérience confirmée , des interventions récentes en pilotage de projets Data + IA (non seulement en data) JavaScript / TypeScript Envoyez vos candidatures via la plateforme ou à l'adresse mail Besoin n'est pas ouvert à la sous-traitance.

Responsable Opérationnel·le Data Governance — Organisation Nationale du Secteur Culturel & Numérique Objectif de la mission Piloter et structurer la gouvernance des données au sein d’une organisation disposant d’un patrimoine data riche et sensible. Garantir la qualité, la cohérence et la conformité des référentiels et des flux utilisés par les métiers et la DSI. 🛠️ Missions principales1. Animation et structuration de la Gouvernance des Données Assurer le rôle de référent opérationnel sur l’ensemble des sujets Data Governance. Préparer et animer les instances liées à la gouvernance des données et à la qualité. Contribuer à la définition, au suivi et à l’actualisation de la feuille de route data. Harmoniser les pratiques et garantir la cohérence des actions entre équipes métiers, IT et rôles data. 2. Pilotage des responsabilités et rôles Data Maintenir la cartographie des rôles (Data Owners, Stewards, référents IT). Coordonner les différents acteurs pour assurer une gouvernance fluide et continue. 3. Gestion et valorisation du Catalogue de Données Superviser l’enrichissement, la mise à jour et la validation du catalogue de données. Garantir la cohérence des métadonnées et l’accessibilité de l’information pour les utilisateurs internes. 4. Qualité, conformité et contrôle des données Participer à la validation des tableaux de bord liés à la qualité. Identifier les écarts entre modèles logiques et implémentations physiques. Contribuer aux audits internes de conformité des référentiels et au suivi des plans de remédiation. Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de qualité et de protection des données. 5. Contribution à l’architecture et à l’urbanisation Data Apporter une vision data lors des cadrages fonctionnels de projets. Contribuer à l’alignement des architectures applicatives/fonctionnelles avec les principes de gouvernance. Participer aux travaux de modélisation des flux et des objets métiers. Favoriser la simplification et la rationalisation du système d’information.

📌 Contexte Dans le cadre d’un programme structurant de transformation digitale , nous recherchons un Data Analyst Manager pour piloter la qualité des données tout au long des phases de conception, migration et mise en production des systèmes cibles. 🎯 Missions principales 1. Définition et structuration de la qualité des données Identifier et anticiper les critères de qualité au niveau des sources Définir les standards et règles de qualité par objet de données Rédiger les spécifications des scripts de contrôle qualité Garantir la cohérence des critères avec les domaines de données 2. Data profiling, remédiation et contrôle qualité Mettre en œuvre les actions de data remédiation avant, pendant et après migration Déployer et exploiter des outils de data profiling Réaliser les tests de qualité sur les données corrigées Suivre et maintenir les KPIs de qualité des données 3. Coordination et collaboration transverse Travailler avec les équipes métiers pour la définition des règles de qualité Collaborer avec les équipes techniques pour l’implémentation Assurer la passation et le suivi auprès des data managers Contribuer au mapping des objets et attributs source → cible

Mission La mission du Data Office s'est fortement enrichie avec la promotion de l'utilisation de la DATA par l'ensemble des projets des Métiers / Fonctions (Risque/Finance/ IT) de l'organisation et du Groupe. L'objectif est de développer l'activité commerciale, de diminuer les couts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de répondre à la dimension règlementaire. La mission est au sein de l'équipe Data Office Data Quality. L'activité de cette équipe porte sur le développement, l'amélioration et le déploiement du Dispositif Data Quality (contrôle, dimension, labélisation, coordination des remédiations) dans l'écosystème de l'organisation et sur l'accompagnement Data sur les projets réglementaires (définition, cadrage, flowcharts, règle de gestion..)

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Vos missions seront le développement de solution IA génératives, le tests et le déploiement de ses dernières. Vous travaillerez sur plusieurs projets en simultanée. Nous recherchons quelqu’un de motivé pour travailler sur des solution innovante en perpétuelle évolution, avec une capacité à s'inscrire dans un collectif (partage, collaboration) Compétences demandées : IA GEN Landing Zone Python Back end & data science Frameworks : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PyKrige, Pyspark NoSQL, mySQL

Le ou la Responsable opérationnel(le) Data Gouvernance joue un rôle central dans l’animation, la mise en œuvre et le pilotage opérationnel de cette gouvernance, en lien étroit avec les métiers, la DSI et les acteurs data. Objectifs de la mission Assurer la mise en œuvre et le pilotage de la gouvernance des données au sein de l’organisation, en garantissant la qualité, la conformité réglementaire et la cohérence des référentiels et des flux de données. Missions principales1. Animation de la gouvernance des données Assurer le rôle de référent(e) opérationnel(le) en matière de gouvernance des données. Planifier, préparer et animer le Comité de Gouvernance Data. Contribuer à la construction, au pilotage et au suivi de la feuille de route Data. Organiser et animer les comités Qualité des Données (QDD) avec les entités concernées. Garantir l’alignement des actions entre les équipes métiers, les équipes IT et les différents rôles data. 2. Gestion des responsabilités et des rôles data Maintenir et faire évoluer la cartographie des responsabilités data (Data Owners, Data Stewards, référents IT). Coordonner les acteurs afin d’assurer la cohérence, la continuité et l’efficacité de la gouvernance des données. Accompagner la montée en maturité des rôles data au sein de l’organisation. 3. Gestion du Catalogue de Données Piloter la mise à jour, l’enrichissement et la validation du Catalogue de Données. Garantir l’accessibilité, la lisibilité et la cohérence des métadonnées. Promouvoir l’usage du catalogue auprès des équipes métiers et IT. 4. Qualité, conformité et audit des données Participer à la validation des tableaux de bord Qualité des Données (QDD). Identifier les écarts entre la modélisation logique et les implémentations physiques. Piloter les audits de conformité des référentiels de données. Contribuer à la définition, au suivi et à la priorisation des plans de remédiation. 5. Contribution à l’architecture d’entreprise Évaluer les impacts data, référentiels et flux lors des phases de cadrage fonctionnel des projets. Contribuer à la définition des architectures fonctionnelles et applicatives en cohérence avec les principes de gouvernance des données. Participer aux travaux de cartographie (domaines de données, objets métiers, dépendances entre systèmes). Modéliser ou contribuer à la modélisation des flux de données (fonctionnels, logiques et applicatifs). Appuyer les décisions d’urbanisation visant à simplifier, rationaliser et pérenniser le système d’information. Compétences requisesCompétences techniques et fonctionnelles Gouvernance des données (prioritaire) Expertise en data governance, data management et qualité des données. Maîtrise des référentiels de données, outils de catalogage, gestion des métadonnées et indicateurs QDD. Bonne connaissance des enjeux réglementaires et de conformité, notamment le RGPD. Architecture d’entreprise (complémentaire) Compréhension des principes d’architecture d’entreprise et d’urbanisation des SI (TOGAF ou équivalent apprécié). Capacité à analyser, challenger et formaliser des architectures fonctionnelles, applicatives et data. Compétences en modélisation des données, des processus métiers et des flux inter-applicatifs. Compétences comportementales Excellentes capacités de communication, avec un sens pédagogique affirmé. Aptitude à fédérer et coordonner des acteurs métiers et techniques aux enjeux variés. Rigueur, organisation, autonomie et sens du travail transverse. Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès de publics non experts. Expérience Minimum 5 ans d’expérience en Data Governance, Data Management ou pilotage de projets data. Expérience en architecture fonctionnelle ou urbanisation du SI fortement appréciée. Expérience confirmée dans l’animation de comités et la coordination d’acteurs multiples. Rattachement et interactions Rattachement hiérarchique : SDG – Stratégie Digitale et Gouvernance. Interactions principales : équipes métiers, DSI, Data Stewards, Data Owners, architectes d’entreprise, équipes projets. Profil recherché Nous recherchons un(e) professionnel(le) senior de la data, reconnu(e) pour sa capacité à structurer, piloter et faire vivre une gouvernance des données à l’échelle d’une organisation complexe. Le ou la candidat(e) idéal(e) dispose d’une solide expertise en data governance et data management, complétée par une bonne compréhension des enjeux d’architecture d’entreprise et d’urbanisation du système d’information. Il ou elle sait évoluer dans des environnements transverses, multi-acteurs et réglementés, et jouer un rôle de facilitateur entre les métiers et l’IT. Doté(e) d’un excellent sens relationnel, le ou la Responsable opérationnel(le) Data Gouvernance est capable d’animer des instances de gouvernance, de structurer des décisions collectives et d’accompagner le changement avec pédagogie et pragmatisme. À l’aise aussi bien sur des sujets stratégiques que très opérationnels, il ou elle sait prioriser, structurer et sécuriser les enjeux data à fort impact business. Mots-clés Data Governance Gouvernance des données Data Management Qualité des données (Data Quality, QDD) Catalogue de données Métadonnées Référentiels de données RGPD / Conformité réglementaire Data Owners / Data Stewards Pilotage transverse Animation de comités Architecture d’entreprise Urbanisation du SI Modélisation des données Flux de données Architecture fonctionnelle et applicative Transformation data Environnement complexe Coordination métiers / IT

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Contribuer aux travaux d’architecture d’entreprise (EA) au niveau Groupe. Participer à la définition et à l’évolution du Cloud & GenAI Architecture Blueprint. Apporter une expertise transversale sur les technologies Cloud (Azure / GCP / AWS) et les approches GenAI (LLM, RAG, vector DB, sécurité, gouvernance). Évaluer les solutions, produire des synthèses, recommandations et documents d’architecture. Interagir avec les équipes globales : IT Strategy, Cloud, Data, Security, métiers. Vulgariser et synthétiser les enjeux pour les dirigeants et parties prenantes.

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

Nous sommes une maison d'édition spécialisée dans la publication de livres et vidéos autour de l'informatique et de la bureautique. Nous recherchons un(e) professionnel(le) de l'IT pour la prochaine publication de notre vidéo qui portera sur Hadoop. "Pourquoi pas moi ? Je suis développeur(euse), expert(e) Big Data, ou formateur(trice)... et Hadoop n'a aucun secret pour moi. J’ai envie de partager mon expertise au plus grand nombre ! Participer à la création d'une vidéo me permettra de renforcer ma crédibilité et de mettre à profit mes connaissances." Vous bénéficierez d'un accompagnement éditorial (sommaire, essai, méthodologie, suivi, montage vidéo...) La rémunération est proposée sous forme de forfait.

Dev java angular ayant travaillé sur l’Intelligence Artificielle générative solide 440 e/J Nous recherchons un consultant avec la double compétence Java Angular et Intelligence Artificielle générative Solide Bonne communication , bonne expression ecrite et orale , bonne capacité d'adaptation. Mission en région Parisienne . JAVA ANGULAR ET Intelligence Artificielle Générative solide Bonne maitrise de JAVA Angular, bonne maitrise de l'intelligence Artificielle générative solide Mission asap , budget de 440e par jours

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Bonjour à tous, Je recherche pour le compte d'un de mes clients, dans le secteur de la distribution B2B, un chef de projet qui va venir assurer une intégration complète des processus et outils de la société rachetée. Le profil doit nécessairement avoir DÉJÀ fait des carves-in, fusion acquisition, M&A Missions principales : 1. Pilotage global du projet d’intégration • Orchestrer et coordonner l’intégration de la société dans la chaîne de publication standard du Groupe. • Définir le plan de transformation (cadrage, étapes clés, roadmap, risques, budgets, dépendances). • Assurer la synchronisation des chantiers fonctionnels et techniques • Superviser la gouvernance de projet, le reporting et les arbitrages auprès des sponsors et directions métier/IT. 2. Cadrage fonctionnel et harmonisation des processus • Cartographier les processus actuels de publication et de gestion produit de la société en question • Identifier les écarts avec le modèle standard et des solutions • Définir les flux cibles, les modèles de données et les interfaces inter-systèmes. • Garantir la cohérence des processus métiers à travers les différents outils. 3. Coordination multi-acteurs et conduite du changement • Fédérer les équipes locales et les équipes centrales autour d’une vision commune. • Organiser et animer les comités, ateliers et points d’avancement (métier, IT, data, publication). • Accompagner les équipes dans la montée en compétence sur les outils et standards Groupe. • Anticiper et gérer les impacts humains, organisationnels et techniques liées à l’intégration. 4. Data & publication : cohérence end-to-end • Garantir la qualité, fiabilité et complétude des données produits tout au long du processus. • S’assurer de l’alignement entre les systèmes • Suivre les indicateurs de performance et d’adoption (KPI qualité data, flux, taux de publication, délais). • Travailler en synergie avec les équipes Data / BI

ANGLAIS COURANT OBLIGATOIRE Acteur majeur du secteur du sport et de l'innovation depuis plus de 40 ans, nous réinventons constamment le marché grâce à des produits accessibles et technologiques. Notre mission est de rendre les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre via un écosystème numérique complet : coaching virtuel, expériences connectées en magasin, services de location et produits intelligents. Vous rejoindrez une équipe technique de plus de 2 500 experts (ingénieurs, product managers, data experts) répartis entre Paris et Lille, dédiée à répondre aux besoins de 500 millions d'utilisateurs. Contexte de la mission Au sein de la division Connected Sports Platform (CSP) , nous accélérons notre transformation digitale via l'implémentation de solutions IoT. L'équipe Data est au cœur de ces enjeux : elle développe les briques nécessaires à l'ingestion, au stockage et à l'exposition des données échangées entre le cloud, les appareils connectés (vélos électriques, machines de fitness, etc.) et les applications mobiles. Objectifs : Optimiser l'exploitation des données pour la BI, la maintenance prédictive, la détection d'incidents et le design intelligent. Vos responsabilités En tant que Data Architect / Engineer (Freelance) , vous accompagnerez les projets dans leurs choix architecturaux et techniques avec les priorités suivantes : Architecture : Concevoir l'architecture d'ingestion et de stockage des données IoT (directes ou via mobile). Pipeline : Construire des pipelines de données structurées et non structurées scalables. Stratégie Tech : Définir la stratégie des stacks techniques et garantir le CI/CD. Optimisation : Maintenir et refondre les datasets existants pour de nouveaux cas d'usage. Qualité & Gouvernance : Assurer la fiabilité, l'accessibilité et la confidentialité des données (Data Privacy). Standardisation : Définir les standards d'architecture et assurer l'alignement entre la vision technique et les besoins utilisateurs. Profil recherché Expérience : +5 ans en tant que Senior Data Engineer dans un environnement microservices avec échanges de données en temps réel. Expertise Technique : Maîtrise de la modélisation de données, des systèmes distribués et de l'optimisation de requêtes. Stack : Maîtrise de Python (Scala ou Java sont un plus) et des technologies Kafka et Spark . Méthodologie : Culture Agile, GIT, Code Review et Peer Programming. Soft Skills : Excellente capacité de synthèse, communication fluide et esprit d'équipe. Langues : Français courant et anglais professionnel. Le "plus" pour cette mission : Expérience sur l'environnement AWS Big Data (Lambda, Redshift, S3). Expérience confirmée sur des produits IoT ou des appareils connectés. Modalités pratiques Durée : Mission longue durée. Lieu : Paris ou Lille (déplacements ponctuels à prévoir sur Lille si basé à Paris). Télétravail : Rythme hybride (environ 2 jours de télétravail par semaine). Matériel : Choix de l'environnement de travail (Mac, Windows). Compétences clés attendues (Récapitulatif) CompétenceNiveau attenduKafka / Spark Avancé AWS (Lambda, Redshift, S3) Confirmé Data Modeling Confirmé Écosystème IoT Confirmé Data Governance Confirmé

Métier et Fonction : Conseil métier, AMOA, Architect Spécialités technologiques : Cloud Applications Web IA générative CRM Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier) Compétences : Technologies et outils : Generative AI, Java (6 ans) Langues : Anglais courant / professionnel Secteur d'activité : Assurance Description et livrables de la prestation : Contexte : Dans un contexte de transformation technologique, la mission vise à renforcer l’architecture d’entreprise, notamment à travers la définition de l’Architecture Blueprint et les initiatives autour de l’IA générative (GenAI). L’architecte soutiendra les équipes d’architecture et métiers, en particulier celles liées aux environnements CRM. Objectifs : Structurer et faire évoluer l’architecture d’entreprise du groupe Accompagner les initiatives stratégiques autour de la GenAI et ses usages Garantir la cohérence des choix techniques avec les enjeux métiers, notamment dans l’assurance Missions principales : Supporter l’architecture d’entreprise à l’échelle du groupe Participer à la définition, formalisation et mise à jour de l’Architecture Blueprint Contribuer à l’intégration des technologies Cloud et IA (dont GenAI) dans le SI existant Fournir une vision stratégique et transverse sur les architectures applicatives et techniques Collaboration : Travailler étroitement avec l’équipe d’architectes d’entreprise, les équipes techniques et métiers (notamment CRM), et jouer un rôle de facilitateur entre IT, architecture et métiers. Produire des livrables synthétiques destinés aux parties prenantes.