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Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative 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 : 0gx80jpk7l

Contexte du poste Dans un environnement de transformation de la Supply Chain et d’optimisation des flux d’information, vous intervenez sur un projet stratégique de déploiement EDI auprès d’un large panel de fournisseurs. Vous contribuez directement à la fiabilité des données logistiques, à la fluidité des échanges et à la performance globale de la chaîne d’approvisionnement. Vos missions Pilotage du déploiement fournisseurs Construire et piloter le plan de déploiement (plusieurs dizaines de fournisseurs) Prioriser selon les enjeux business et techniques Suivre les étapes clés : onboarding, mapping, tests, mise en production Cadrer les projets IT en mode task force Structuration projet & gouvernance Définir un RACI clair Mettre en place la gouvernance projet et les rituels de pilotage Coordonner les interactions avec les partenaires EDI Expertise technico-fonctionnelle Comprendre et challenger les mappings EDI (DESADV) Maîtriser les schémas de données logistiques Analyser les logs EDI pour identifier les anomalies Garantir le respect des standards Coordination transverse & relation fournisseurs Interface entre IT, Approvisionnement, Achats et fournisseurs Accompagner les fournisseurs selon leur maturité technique Développer une relation orientée résultats Industrialisation & Run Définir des standards de déploiement Limiter les développements spécifiques Anticiper la phase Run pour réduire la charge opérationnelle Pilotage de la performance Suivre les KPI (taux de déploiement, conformité, anomalies, tests) Produire des reportings synthétiques Assurer le suivi de la performance fournisseurs Conduite du changement Structurer les processus et standards Former les parties prenantes Promouvoir une culture orientée solution

Nous recherchons un Data Analyst pour accompagner un projet stratégique de transformation digitale autour d’une plateforme basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux métiers d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL automatisées. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & solution data Contribution aux user stories & backlog (Agile) Modélisation et validation des données & couche sémantique Participation aux tests, QA & data quality Coordination avec PO, équipes data et fournisseurs de données

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur assurance / services financiers recherche un Architecte Data & IA Senior afin d’accompagner la transformation de son socle technologique vers une plateforme unifiée, gouvernée et prête pour les usages IA avancés. L’objectif est de renforcer les fondations techniques permettant : L’industrialisation rapide des cas d’usage IA / Machine Learning La cohérence des environnements MLOps / LLMOps La montée en maturité des équipes DataOps, Delivery et Engineering L’intégration future de solutions Agentic AI Missions principalesArchitecture & Gouvernance Technique Définir les architectures cibles Data & IA pour les usages analytiques, ML et GenAI Faire évoluer l’offre de services de la plateforme Data & IA Superviser la mise en place d’un catalogue de données unifié (gouvernance, sécurité, lineage, partage, FinOps) Structurer le cadre d’architecture : sécurité, traçabilité, observabilité, conformité Garantir la cohérence technique entre les environnements Data, IA et systèmes métiers Accompagnement des équipes Encadrer les équipes DataOps / MLOps sur les bonnes pratiques CI/CD, automatisation et monitoring Accompagner la montée en compétence sur les technologies cloud & data platform Collaborer avec les équipes Delivery pour fiabiliser les pipelines de production Participer au transfert de connaissances et à la documentation des standards Innovation & Modernisation Préparer la plateforme à l’exposition de Data Products fédérés Définir une approche AI by Design intégrant conformité et gouvernance Concevoir les architectures d’intégration de LLM internes ou hybrides Piloter des initiatives autour de : IA Observability AI FinOps / Cost Control Temps réel / streaming data Automatisation intelligente

💥 Enjeux de la mission Intervention sur des plateformes data critiques , au cœur de l’infrastructure SI. Focalisation sur : performance haute disponibilité fiabilité des systèmes Positionnement à la croisée du run avancé, de l’optimisation et des projets techniques . 🎯 Périmètre d’intervention Gestion des incidents N3 en production critique Optimisation des bases MySQL (tuning, performance, haute disponibilité) Industrialisation des solutions techniques Gestion de l’obsolescence (upgrades, stabilisation) Suivi des KPIs de performance et disponibilité Contribution aux évolutions de l’infrastructure data 🛠️ Environnement technique attendu Maîtrise nécessaire ou forte montée en compétence attendue sur : MySQL → expertise (performance, réplication, HA) Linux → administration avancée Docker → conteneurisation ELK → supervision et analyse avancée Ansible / Puppet → automatisation Kafka → compréhension opérationnelle Airflow → orchestration CI/CD & Git → usage courant Expériences appréciées sur : Hadoop, Spark, Hive

1. Contexte du service : Cette mission vise à établir un cadre complet pour la gestion des données non structurées afin de soutenir les initiatives axées sur les données et l'IA. Elle a pour objectif de définir des normes, des règles et des cadres garantissant la fiabilité et la réutilisabilité des données, et facilitant ainsi le déploiement de solutions de données et d'IA évolutives grâce à la collaboration avec les parties prenantes concernées. Cette activité comprend le pilotage d'approches innovantes, la consolidation des enseignements tirés et la garantie de l'alignement avec les stratégies de données globales. 2. Périmètre du service: : Développement du socle méthodologique de la gestion des données non structurées, aligné sur les meilleures pratiques du secteur. Définition et documentation des normes, règles et cadres garantissant la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des données. Coordination avec les parties prenantes internes pour recueillir leurs retours et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques. Tests pilotes de cadres de données non structurées innovants et intégration des enseignements tirés dans les pratiques opérationnelles. Évaluation des fournisseurs de technologies, analyse comparative des solutions et recommandation d'outils et de plateformes adaptés. Évaluation des techniques de traitement de documents (OCR, NLP, VLM), de la gestion des métadonnées, des ontologies et des solutions de bases de données vectorielles. Accompagnement des initiatives de transformation liées à l'utilisation des données à des fins d'IA et d'analyse. 3. Prestations de service: Un cadre méthodologique complet pour la gestion des données non structurées. Des normes, politiques et règles documentées pour la qualité des données, les métadonnées et l'architecture des données. Des rapports sur les projets pilotes, incluant les enseignements tirés et les meilleures pratiques. Des rapports d'évaluation des fournisseurs et des analyses comparatives. Une documentation technique sur les techniques de traitement de documents et les méthodes de transformation des données. Des recommandations concernant les outils, les plateformes et les plans de mise en œuvre alignés sur les besoins opérationnels.

🚀 Et si votre prochain projet en Data & IA donnait un vrai sens à votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets innovants où la Data et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de la transformation des entreprises. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Scientist – IA (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients dans un environnement stimulant et orienté innovation. 🔍 Contexte Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, visant à exploiter la donnée pour améliorer la prise de décision, automatiser des processus et développer des modèles prédictifs . Vous évoluerez au sein d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile. 🎯 Missions Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning / IA Analyser et exploiter des volumes de données complexes Participer à la définition des cas d’usage Data & IA Mettre en production les modèles et suivre leur performance Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et métiers Assurer la qualité, la robustesse et la fiabilité des modèles Contribuer à l’ amélioration continue des solutions IA

Objectifs et livrables Key Responsibilities Platform Build and Delivery (Core Responsibility) Responsibilities Design and implement the Self-Service Data platform architecture Define platform capabilities (data products, pipelines, governance, observability, self-service access) Define and enforce technical standards and architecture patterns Ensure scalability, performance, and security Make hands-on technical decisions and solution validation Expected Deliverables Architecture decision records (ADR) Reference architecture patterns and reusable templates Platform capability roadmap Platform technical standards Cloud Architecture and Infrastructure Responsibilities Drive the Design and operate cloud and hybrid architecture with the Group Data Architect Coordindate with the Group Data Delivery Team the implementation on Amazon Web Services and Microsoft Azure Lead the Integration of on-premise systems Lead the Implemention of automation and infrastructure as code Ensure security and compliance requirements Expected Deliverables Cloud architecture blueprint (with the help of the Group Data Architect) Security and access management framework Delivery and Execution Management Responsibilities Own platform delivery lifecycle Define backlog and prioritization process Manage releases and production deployment Track performance and reliability Manage risks and technical issues Expected Deliverables Platform roadmap (short / mid / long term) Product backlog and prioritization framework Release plan and version management process Delivery tracking dashboards Platform SLA / reliability metrics Deployment and Domain Adoption Responsibilities Deploy platform across business domains Enable domain teams to build data products Deploy Data Mesh operating model Support onboarding and adoption Resolve operational adoption challenges Expected Deliverables Domain onboarding framework and process Data product lifecycle guidelines Domain enablement playbooks Adoption and usage metrics Training materials and onboarding documentation Product Management (Usage-Driven) & Continuous improvement Responsibilities Capture user needs and platform requirements Define product vision and roadmap Measure usage and value delivery Improve developer and user experience Expected Deliverables Product vision and value proposition Platform KPIs and adoption metrics User feedback loops and improvement backlog Platform enhancement roadmap Documentation, Standardization & Governance Responsibilities Document platform capabilities and processes Ensure compliance with group Federated Computational Data Governance Expected Deliverables Platform documentation repository Technical standards and implementation guidelines Governance and compliance framework Best practice playbooks Operational Communication and Executive Reporting Responsibilities Communicate platform progress and impact Provide executive-level reporting Manage stakeholder alignment Expected Deliverables Executive Project Dashboard Platform performance dashboards Steering committee presentations Decisions, Risks and issues tracking Internal Promotion and Evangelization Responsibilities Promote platform value across the organization Support internal adoption initiatives Build platform community Expected Deliverables Internal platform communication materials Adoption strategy and rollout plan Platform demos and use case portfolio Required Experience Minimum 15 years of experience in data platform, data engineering, or architecture Proven experience building and delivering production-grade data platforms Strong experience in hands-on technical delivery and implementation Experience in platform engineering or advanced data engineering Experience in large-scale enterprise or multi-entity environments Practical experience with Data Mesh mandatory. Technical Skills Architecture & Engineering Distributed data architecture Distributed systems design Infrastructure as code DevOps / DataOps / CI/CD practices Performance and scalability engineering Cloud & Infrastructure Advanced expertise in AWS and Azure Hybrid and on-premise architectures Cloud security and governance Data Platform Data products and data lifecycle management Data pipelines and orchestration Metadata and catalog management Data governance frameworks Data observability Product & Delivery Product mindset applied to technical platforms Roadmap and backlog management Agile delivery methodologies Value-driven development Critical Soft Skills Strong technical and operational leadership Execution and delivery mindset Ability to operate hands-on in complex environments Excellent cross-functional communication Strong ownership and accountability Problem-solving and pragmatic decision-making Ability to influence without direct authority Strategic thinking with operational focus Stakeholder management at executive and operational levels Fluent English (mandatory — written and spoken) Success Metrics Platform successfully delivered and operational in production Adoption across business domain Number and quality of deployed data products Platform reliability and performance User satisfaction and platform usage Reduced time-to-market for data use cases

Le projet vise à accompagner le Pôle Produit Risques dans la gestion d'évolutions majeures de produits, notamment dans le cadre d'enjeux réglementaires importants pour 2026. Le Business Analyst sera intégré à une des squads pour travailler en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes IT. Les livrables attendus incluent : Animation d'ateliers de cadrage et rédaction des compte-rendus. Formalisation des besoins utilisateurs dans la backlog Produit (rédaction de récits, organisation d'ateliers d'affinage). Réalisation d'analyses des risques métier (ARM) en lien avec les métiers et les IT. Maintien à jour de la documentation produit métier et fonctionnelle. Support aux pôles utilisateurs pour les supports de conduite du changement. Définition, maintien et application des plans de tests produits. Profil Le profil recherché est celui d'un Business Analyste expérimenté avec une bonne communication et un fort esprit d'équipe, capable de travailler sur des projets importants et challengeant en termes de délais. Les compétences et expériences requises sont : Expérience de l'agilité. Expérience de projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d'objets métiers). Expérience de projets "réglementaires" sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...). Connaissances environnement DATA (ETL, langage SQL, AB Initio). Maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint). Maîtrise de JIRA Software. Les qualités personnelles attendues sont : Rigoureux, Organisé et pragmatique. Autonome, curieux, volontaire, disponible, et forte capacité d'adaptation. Esprit collectif. Bonne communication (Clarté et synthèse). La mission se déroule à Vannes et nécessite une présence sur site a minima 3 jours par semaine (lundi, mardi et jeudi).

Vous souhaitez évoluer dans un environnement technique stimulant, mêlant développement, data et intelligence artificielle ? Nous recherchons un.e Développeur.euse Python Junior pour intervenir sur un écosystème d’outils métiers en pleine évolution, avec des enjeux forts autour de la connexion des systèmes, de la qualité des données et de l’intégration de l’IA. Vos missions Au cœur des équipes techniques, vous serez amené.e à : Développer et maintenir des scripts en Python Corriger des bugs et améliorer les performances des outils existants Participer au développement et à l’évolution des API entre différentes applications Contribuer à la gestion et au traitement des données (data / big data) Participer à l’intégration de solutions d’intelligence artificielle (LLM) dans les outils métiers Assurer le bon fonctionnement des applications (maintien en conditions opérationnelles) Environnement technique Python Java ou C++ API / REST Notions en data / big data

Dans le cadre du développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle chez nos client grands compte, nous recherchons un Product Owner IA capable de piloter la conception et la mise en production de produits intégrant des technologies d’IA et de data. Vous travaillerez au cœur d’équipes pluridisciplinaires composées de développeurs, data scientists, designers et experts métier. Vous aurez pour missions : Définir et piloter la vision produit autour des solutions d’intelligence artificielle Recueillir et prioriser les besoins métiers et utilisateurs Rédiger et maintenir le product backlog et les user stories Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data / IA / Engineering Prioriser les fonctionnalités en fonction de la valeur business et de la faisabilité technique Suivre les cycles de développement en méthodologie agile (Scrum / Kanban) Participer à la définition des KPIs produit et à l’analyse de la performance Assurer la communication avec les parties prenantes internes et externes

Dans ce cadre de projets chez nos clients grands compte, nous recherchons un Développeur IA pour concevoir, intégrer et industrialiser des modèles d’intelligence artificielle. Vous participez au développement des solutions intégrant des technologies d’intelligence artificielle pour automatiser des processus métier et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA : conception, développement, intégration et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des solutions basées sur l’intelligence artificielle Intégrer des modèles de machine learning et LLM dans des applications Développer des API et services backend pour exposer les fonctionnalités IA Participer à la mise en production et à l’industrialisation des modèles Optimiser les performances des pipelines data et des modèles Collaborer avec les data scientists, product owners et équipes produit Mettre en place des bonnes pratiques de MLOps et monitoring

Contexte Intégration au sein de l'IA Factory en qualité de Data Ingénieur spécialisé ODM, avec pour objectif de renforcer les capacités de modélisation et d'automatisation des règles métier. Dans le cadre de l'accélération de l'intelligence artificielle au sein de la banque commerciale en France d'une grande banque internationale. Missions Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée. Responsable de la mise en œuvre du pipeline d’ingestion des données brutes (Data Lake ou autre). Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions ou des données en garantissant l'engagement de service de l'environnement de production. Rédaction et formalisation des règles métier. Test, recette et validation des règles métier développées. Maintenance et évolution des règles au sein des outils de Rule Designer et Décision Center. Analyse des besoins fonctionnels et modélisation des processus décisionnels. Assistance au PO proxy (aide pour planifier les ateliers, rédaction de certains documents projets…). Animation et structuration des ateliers de travail, rédaction des comptes rendus et livrables associés.

La mission principale du profil retenu sera • Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes • Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative • Participer à la mise en place de prompts et de RAG • Collaborer étroitement avec les métiers et les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. • Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV