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Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Asset Management et données ESG pour intervenir sur des problématiques de traitement, d'analyse et de valorisation des données extra-financières. Le consultant contribuera à l'exploitation des données ESG, à leur structuration et à leur analyse afin de répondre aux besoins des équipes métiers et de faciliter leur utilisation dans les processus de gestion d'actifs. Le profil recherché devra justifier d'au moins 5 ans d'expérience en Data Science, avec une bonne maîtrise des outils et technologies DBT, Python, SQL, MATLAB et Snowflake. Une capacité à manipuler des volumes de données, à développer des traitements fiables et à contribuer à l'amélioration des processus data est attendue. Une connaissance de l'environnement Asset Management et des enjeux liés aux données ESG est essentielle.

En tant qu'ingénieur·e data, vous contribuerez à la modernisation d'une plateforme analytique, avec pour objectif d'accélérer la migration des traitements existants de Dataiku vers dbt et Snowflake. Vous développerez et maintiendrez des modèles dbt conformes aux standards de nommage, de tests, de documentation et d'intégration continue. Vous structurerez les différentes couches de données — raw, staging et marts — et concevrez des pipelines ELT robustes et évolutifs. Vous analyserez les flux Dataiku à convertir, optimiserez les requêtes Snowflake et contribuerez à la maîtrise des ressources de calcul, du stockage et des coûts. Vous mettrez en œuvre les tests de qualité, documenterez les modèles et participerez au suivi de la traçabilité des données. Vous prendrez également part aux revues de code, au monitoring et à l'alerting des pipelines, en vous appuyant sur des outils de développement assistés par l'IA. Le poste est basé à Saint-Denis, en mode hybride, avec jusqu'à 10 jours de télétravail par mois et une présence minimale de deux jours par semaine.

Intitulé : Data Scientist Senior / Expert. Durée de mission : 12 mois. Localisation : Lille. Télétravail : 2 jours par semaine. Contexte : le client accélère sa transformation digitale et cherche à industrialiser des usages Data / IA dans la chaîne de valeur industrielle et d'approvisionnement. La mission couvre deux axes principaux : (1) cadrer de bout en bout les cas d'usage Data / IA, depuis l'expression du besoin business jusqu'à la démonstration de la pertinence d'une approche Data Science (PoC / Go-No Go) et la définition des trajectoires de déploiement ; (2) apporter une expertise de pointe sur l'évaluation des modèles existants et émergents, notamment des architectures d'Agents / Agentique en production, concevoir et mettre en place des frameworks d'évaluation rigoureux, détecter dérives et hallucinations, et faire monter en compétences les équipes internes. Objectifs et livrables attendus : cadrages métiers traduisant problématiques d'achats industriels, costing et gestion des risques fournisseurs en opportunités Data Science, évaluations de faisabilité technique et qualité de la donnée, design technique des modèles retenus, frameworks d'évaluation des systèmes agentiques en production, documentation rigoureuse et transfert de compétences. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) disposant d'un socle technique robuste, d'une solide capacité d'analyse et d'une bonne compréhension des enjeux métiers des secteurs bancaire et assurantiel. Nous recherchons un profil capable d'intervenir sur des problématiques complexes de valorisation de la donnée, de modélisation statistique et de machine learning, tout en étant en mesure de collaborer efficacement avec les équipes métiers, data et IT de nos clients. Une expérience en gestion ou en contribution à des projets data constitue un véritable atout.

L'objectif est de reconstituer le lignage technique de bout en bout à travers des systèmes historiques (legacy), des processus ETL/ELT, des bases de données et des solutions de reporting. La mission vise à fournir une documentation technique fiable et structurée, permettant d'accompagner les travaux d'architecture, de migration et d'évolution du système d'information. Vos missionsAnalyser les processus ETL/ELT existants et les différents flux de données. Reconstituer le Data Lineage technique de bout en bout. Identifier les sources de données, transformations, dépendances et systèmes cibles. Analyser le code SQL, les objets de bases de données et les différentes logiques de transformation. Collecter, analyser et consolider les métadonnées techniques. Identifier les lacunes, incohérences et écarts dans la documentation existante. Collaborer avec des équipes techniques centrales et locales dans un contexte international. Produire une documentation structurée du Data Lineage et des Data Mappings. Utiliser Python et des mécanismes d'automatisation lorsque cela est pertinent afin d'accélérer l'analyse et la documentation. Contribuer aux travaux d'architecture et de migration en apportant une vision précise des flux et dépendances existants. LivrablesDocumentation du Data Lineage technique de bout en bout. Cartographie des sources de données, transformations et systèmes cibles. Documentation des flux ETL/ELT et de leurs dépendances. Référentiel structuré des métadonnées techniques. Identification des lacunes documentaires et dépendances techniques. Documentation technique destinée à accompagner les travaux d'architecture et de migration. Profil recherchéDe formation supérieure en informatique/data, vous justifiez de 5 à 8 ans d'expérience minimum en Data Engineering, BI, ETL ou analyse technique de données. Vous disposez idéalement des compétences suivantes : Solide expérience en Data Lineage et ETL/ELT. Très bonne maîtrise de SQL et des bases de données, notamment Oracle. Capacité à analyser des flux de données complexes au sein de systèmes legacy. Expérience en documentation technique et gestion des métadonnées. Bonne compréhension des problématiques de Data Architecture et de Data Mapping. Solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Aisance pour collaborer avec des équipes techniques dans un environnement international. Anglais professionnel indispensable. Environnement techniqueData Lineage • ETL/ELT • SQL • Oracle • Data Mapping • Metadata • Data Architecture • Data Governance • Documentation technique Technologies appréciées : Python, SAS, Oracle BI / OBI, Dataiku, IA / LLM. 🎯 Objectif de la missionAccélérer la reconstitution et la documentation du lignage technique des données, afin de disposer d'une vision fiable des flux existants, de leurs transformations et de leurs dépendances. Cette cartographie permettra notamment de sécuriser les travaux de transformation et de migration des systèmes historiques, ainsi que la mise en œuvre de nouvelles architectures data.

Nous recherchons un Ingénieur Développeur d'agents IA / Développeur Full Stack & IA pour rejoindre une équipe en charge d'une infrastructure de données et concevoir des agents autonomes dans un environnement Cloud AWS. Mission freelance à Gémenos : présence sur site 3 jours sur 5 et télétravail partiel. Démarrage dès que possible, fin prévue le 31 décembre 2026. TJM proposé : 308,55 € HT/jour maximum selon profil. Vos missions : • Concevoir et développer des agents IA, leurs skills et leurs tools à partir d'un framework d'orchestration interne en TypeScript. • Développer et maintenir les interfaces utilisateurs des outils des agents en Vue 3.js. • Intégrer les API de systèmes bancaires et assurer leur interopérabilité avec les agents. • Exploiter les données métier dans Snowflake via des outils dédiés ou une couche sémantique. • Déployer les agents et leurs interfaces sur AWS, et assurer leur capacité à monter en charge dans le respect des standards de sécurité. • Veiller au respect des contraintes PCI-DSS / PCI-CP dans les interactions entre les agents, les données et les API. • Collaborer avec les architectes sécurité, Product Owners, ingénieurs DevOps et équipes de conformité.

Contexte L'équipe ODA (Operational Data & Analytics) fait de la donnée un levier de pilotage opérationnel réel pour mon client. Elle couvre à la fois la qualité de la donnée (CMDB, référentiels), l'analytics ITSM, et l'outillage data au service des équipes opérationnelles. L'équipe est en pleine transformation technique : nous développons et déployons des applications internes destinées à la production, et nous avons besoin de renforcer notre capacité d'architecture et de déploiement, tout en gardant un lien fort avec les besoins métier ITSM. Ce poste convient à un profil technique confirmé, capable de peser sur des choix d'architecture data et système, tout en restant à l'aise pour dialoguer avec des parties prenantes métier et comprendre rapidement un besoin d'analyse. Mission Architecture & Déploiement • Être le binôme technique de notre tech lead : contribuer aux choix d'architecture data et système, et en assumer la responsabilité en son absence • Déployer et industrialiser des applications internes destinées à la production, en autonomie sur nos outils de déploiement internes • Garantir la fiabilité et la maintenabilité des pipelines et applications développés par l'équipe Data Engineering • Construire et maintenir des workflows de données (Dataiku, Airflow ou équivalent) • Contribuer à des projets de données à enjeu métier, notamment la refonte d'un algorithme de priorisation des incidents basé sur le revenu, actuellement en phase de choix d'architecture • Évaluer, cadrer et implémenter de nouvelles intégrations de sources de données Analyse & Réactivité métier • Répondre rapidement à des besoins d'analyse ad-hoc sur des données incidents, changes et autres datasets ITSM, en s'appuyant sur les outils d'IA générative pour accélérer la production de requêtes et de résultats, et en challengeant leurs résultats • Monter en compétence sur les concepts et processus ITSM (incidents, problems, changes, requests, event management) au fil des projets Outillage IA • Utiliser les outils d'IA générative pour accélérer les livrables : vibe-coding d'applications internes, génération de requêtes, documentation • Relire, challenger et corriger les productions de l'IA plutôt que de les valider sans recul • Être force de proposition sur l'intégration de l'IA dans les pratiques de l'équipe

Dans le cadre de l'élaboration et de la mise en oeuvre de son plan d'actions de mise en conformité au Règlement européen sur l'intelligence artificielle (RIA / AI Act), ainsi que de la poursuite de son programme de conformité au RGPD, un grand groupe français du secteur des médias et de l'audiovisuel recherche un consultant expérimenté pour accompagner ses différentes directions. Missions principales 1. Conformité au Règlement sur l'intelligence artificielle (RIA) Élaborer une stratégie de mise en conformité adaptée au contexte de l'entreprise et définir une feuille de route opérationnelle. Mettre en place les procédures, la documentation, les rôles et responsabilités, les indicateurs de conformité et les dispositifs d'audit et de contrôle. Établir et assurer la mise à jour du registre des systèmes d'intelligence artificielle (SIA). Évaluer le niveau de conformité existant, identifier les systèmes d'IA à haut risque et prioriser les actions de remédiation. Accompagner les différentes directions dans l'évaluation de leurs systèmes d'IA et la mise en oeuvre des mesures de conformité nécessaires. Assurer l'articulation entre le RIA, le RGPD et les autres réglementations applicables. Analyser les contrats des fournisseurs de systèmes d'IA. Sensibiliser les équipes métiers et techniques aux obligations réglementaires. 2. Conformité au RGPD Accompagner différentes directions du groupe dans leur mise en conformité au RGPD, conformément aux méthodologies et procédures définies par le DPO. Assurer le suivi des traitements de données personnelles, évaluer leur conformité et accompagner la mise en oeuvre des actions correctives. Participer à l'analyse des projets d'achats et à l'évaluation de leurs impacts sur la protection des données. Accompagner la migration des processus vers l'outil de gestion de la conformité et son déploiement auprès des utilisateurs internes. Rédiger des notes d'analyse juridique, des synthèses et des documents de conformité. Réaliser des analyses d'impact relatives à la protection des données (AIPD) : collecte des informations, animation des réunions, rédaction, suivi des recommandations et des mesures de remédiation. Sensibiliser les collaborateurs aux enjeux de protection des données personnelles. Expertise souhaitée Compétences obligatoires Expertise approfondie du Règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act / RIA). Expertise approfondie du RGPD et de la réglementation relative à la protection des données personnelles. Capacité à piloter des démarches de conformité réglementaire et à accompagner les équipes métiers et techniques. Livrables attendus Les livrables seront directement liés aux activités de mise en conformité, notamment : Mise à jour du registre des systèmes d'intelligence artificielle Mise à jour du registre des traitements de données personnelles. Rédaction des analyses de conformité et des demandes de remédiation dans l'outil Dastra. Réalisation et suivi des AIPD. Comptes rendus de réunions et documentation de suivi des actions de conformité. Profil recherché Compétences souhaitées Formation juridique de niveau Bac+5, idéalement Master 2 en droit du numérique, droit des nouvelles technologies ou IP/IT. Expériences significatives en conformité RGPD et/ou RIA au sein de grandes organisations. Maîtrise des méthodologies d'évaluation des risques et expérience approfondie dans la réalisation d'AIPD. Certifications professionnelles en protection des données, conformité ou gouvernance de l'IA. Connaissance du secteur audiovisuel, des médias ou des plateformes numériques. Maîtrise du logiciel Dastra.

Description de la mission Au sein de la direction financière d'un grand groupe bancaire, vous contribuerez à la construction d'un dispositif de contrôle des données dans un contexte réglementaire et prudentiel. La mission comporte deux volets : mettre en place un premier dispositif de contrôle combinant analyses sur des populations complètes et investigations par échantillonnage, puis définir une organisation pérenne permettant de renouveler les campagnes selon une approche fondée sur les risques. Vous interviendrez en collaboration avec l'équipe projet, les métiers, les entités concernées et les équipes IT. Missions principales Cadrage et mise en œuvre du dispositif initial : Définir le périmètre des données à contrôler et sélectionner les contrôles pertinents par catégorie de données. Formaliser les règles de contrôle et coordonner leur traduction en requêtes sur les bases centrales avec les équipes IT. Coordonner l'exécution des contrôles sur les populations concernées et restituer les résultats par entité. Définir les échantillons à investiguer en combinant sélection des éléments les plus significatifs et sélection aléatoire. Faire qualifier les anomalies par les métiers et identifier les faux positifs. Accompagner les entités dans le lancement des actions de remédiation et contribuer aux réponses aux recommandations. Construction du dispositif pérenne : Formaliser une méthodologie permettant de définir et de renouveler les campagnes de contrôle. Intégrer les demandes d'ajustement, leur justification, les retours des utilisateurs, les risques inhérents aux données et les facteurs aggravants. Prioriser les données et les zones de risque à tester. Contribuer à la définition du fonctionnement cible et à la préparation d'une première campagne de contrôles. Pilotage et coordination : Organiser le suivi hebdomadaire pendant la phase de démarrage. Préparer et animer les ateliers avec les différents contributeurs. Rédiger les comptes rendus et suivre les actions. Préparer les supports de comité de pilotage et restituer l'avancement au chef de projet.

Bonjour ✋ 🎯 La mission Notre client, un grand groupe français, recherche un(e) Chef(fe) de Projet Data pour rejoindre son pôle Architecture & Data. L'objectif : piloter des projets liés aux échanges de données et aux flux, dans un contexte de transformation des méthodes et du socle technologique. Tu seras au cœur des sujets, avec un rôle à la fois fonctionnel, technique et projet. 🚀 Tes missions : Recueillir les besoins auprès des responsables applicatifs et les traduire en solutions concrètes Piloter plusieurs projets/sujets Data en parallèle Planifier les différentes étapes et suivre les délais, risques et livrables Coordonner les équipes internes, techniques et les éventuels centres de services Comprendre les architectures SI et identifier les impacts entre les différents projets Modéliser les flux et cinématiques d'échanges de données Rédiger ou mettre à jour les spécifications techniques Suivre les développements et réaliser la recette des livrables Assurer le reporting et l'avancement auprès des différentes parties prenantes 🛠️ Environnement technique Data / Intégration : SQL API REST Informatica IDMC : MDM, CAI, API Center, CDI, CDQ Informatica PowerCenter Microsoft : Microsoft Fabric Power BI Lakehouse / Data Warehouse Azure APIM Azure DevOps : Boards, Repos BI : IBM Cognos

Le/la Data & IA Engineer Senior est responsable de la conception, du déploiement et de la fiabilisation des architectures de données et des solutions d'intelligence artificielle, de la collecte des données jusqu'à leur exploitation par les utilisateurs. Rattaché(e) au Leader de la Transformation Numérique, il/elle intervient sur quatre axes principaux : Data Engineering : collecte, nettoyage, qualification et documentation des données ; conception et automatisation de pipelines ETL et de traitements Python. Intelligence artificielle : conception d'agents IA et de systèmes RAG intégrant des LLM, afin de répondre aux besoins métiers. Déploiement et exploitation : création d'API, intégration des solutions dans des applications web et mise en place de tableaux de bord décisionnels. Fiabilité et sécurité : tests, monitoring, gouvernance et traçabilité des données, gestion des accès et respect des exigences de cybersécurité.

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python et PySpark. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production. Environnement technique Vous travaillerez principalement avec : Python - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI - GitLab - GitLab CI/CD - Jira - Confluence Côté Python, l'environnement comprend notamment : Pandas - Polars - Scikit-learn -Matplotlib - XGBoost - Pandera - GeoPandas

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python et PySpark. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production. Environnement technique Vous travaillerez principalement avec : Python - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI - GitLab - GitLab CI/CD - Jira - Confluence Côté Python, l'environnement comprend notamment : Pandas - Polars - Scikit-learn -Matplotlib - XGBoost - Pandera - GeoPandas

Le contexteDans le cadre d'un projet de déploiement d'une plateforme socle Data & IA, nous recherchons un(e) Responsable de projet Data & IA senior pour accompagner un Directeur de programme chez un acteur du secteur industriel. L'objectif est de contribuer au pilotage de la plateforme, à sa trajectoire technologique et à son industrialisation, en coordonnant les différentes expertises techniques. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏭 Industrie Organisation : Direction Digital & Solutions, en lien avec les équipes Cloud, Cybersécurité, Design Authority et les Business Units. Enjeux : Structurer et industrialiser une plateforme Data & IA mutualisée, sécurisée et réutilisable par les équipes métiers. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Accompagner le Directeur de programme dans le pilotage de la plateforme Data & IA et le suivi de sa roadmap technologique. ➞ Contribuer à la définition des fondations Data, Analytics, Machine Learning et IA générative. ➞ Coordonner la mise en place des capacités LLM, RAG, recherche vectorielle et agents IA. ➞ Piloter et suivre les enjeux d'industrialisation, notamment autour du DevSecOps, DataOps, MLOps et LLMOps. ➞ Challenger les choix d'architecture et contribuer aux arbitrages technologiques avec les équipes expertes. ➞ Suivre les indicateurs de performance de la plateforme : adoption, fiabilité, coûts et time-to-market. Ton environnementTechnologies : Data Platform, Lakehouse, Machine Learning, MLOps, IA générative, LLM, RAG, Agents IA, Cloud hybride. Pratiques : DevSecOps, DataOps, LLMOps, observabilité et FinOps. Environnement : Pilotage de projet, gouvernance technologique et coordination transverse.