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Titre de la mission : AI Business Value Lead Dans le cadre d’un besoin exprimé pour le renforcement de l’équipe NTIS sur le programme Data IA, nous sommes à la recherche d’un profil avec une double compétence Data/IA et Finance , ainsi qu’une bonne connaissance du secteur télécom , afin d’assurer des échanges pertinents avec l’ensemble des parties prenantes. Profil recherché : 1 - Hybride business & stratégie Expérience en conseil / transformation, capable de comprendre les enjeux métier et drivers de valeur (revenus, coûts). 2- Structuration & esprit critique Capable de construire des frameworks, challenger les business cases et fiabiliser les chiffres. 3- Influence & communication exécutive À l’aise avec des stakeholders seniors (Data Value Leaders, Spoc Buisiness et Data), avec un fort impact en storytelling. Objectif de la mission : 1 - Industrialiser le DVM au niveau groupe Standardiser la méthodologie, les KPIs et les pratiques à travers les pays. 2 - Maximiser et fiabiliser la valeur business IA Challenger les use cases, sécuriser les business cases et améliorer la qualité des revenus remontés. 3 - Accélérer le passage à l’échelle Identifier et prioriser les use cases à fort impact au-delà du CVM et driver leur adoption.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data au sein d'un grand établissement financier, nous recherchons un consultant AMOA Senior / Expert spécialisés en Data Foundation et Finance de Marché. Vous interviendrez sur des projets à forte visibilité autour de la modernisation des plateformes décisionnelles, de la gouvernance des données et de la construction d'un DataHub Finance de Marché basé sur des architectures Big Data modernes. L'environnement couvre notamment les activités de gestion d'actifs, ALM, reporting financier, ESG et innovation IA/Data. Vos missions : Au sein des équipes projet Data & Finance, vous contribuerez notamment à : DataHub & Data Foundation Étudier les impacts des nouveaux modèles de données sur les usages existants Concevoir et faire évoluer les DataMarts décisionnels Participer à la modélisation Data Vault et Business Views Rédiger les spécifications fonctionnelles et les mappings de données Concevoir et piloter les recettes fonctionnelles Accompagner les équipes métiers dans l'évolution des usages Data Reporting & Gouvernance des données Analyser les besoins de reporting et de pilotage métier Participer à la mise en qualité et à la gouvernance des données Contribuer à l'industrialisation des usages Tableau / Alteryx / Big Data Être force de proposition sur les pratiques Data Management Innovation & IA Participer à des initiatives IA / IA Générative autour de l'exploitation des données Accompagner les métiers dans la définition de cas d'usage innovants Contribuer aux POCs et à l'acculturation des équipes Environnement technique & fonctionnel : Data & BI DataHub / DataLake / Big Data Data Vault Tableau Software Alteryx Informatica (Axon, EDC, IDQ) Architecture décisionnelle & gouvernance des données Finance Gestion d'actifs Finance de marché Reporting réglementaire & ESG ALM / Pilotage de bilan Connaissance de Murex MX.3 appréciée Méthodologie Agile / Scrum Approche Produit AMOA SI / Data

Appel d’Offre – Directeur de stratégie Data / IA & Cloud 1. Contexte Dans un contexte de transformation accélérée autour de la donnée et de l’intelligence artificielle, l’organisation souhaite définir et structurer une vision stratégique Data / AI à horizon 2027–2030. Cette trajectoire doit s’inscrire dans un cadre de cloud policy strict , intégrant les enjeux de conformité, de sécurité, de souveraineté des données et d’optimisation des coûts. L’environnement technologique repose sur des architectures cloud hybride et multi-cloud , nécessitant une forte capacité d’arbitrage et de cohérence globale. 2. Objectifs de la mission Le Directeur de stratégie Data / IA aura pour objectif de : Définir une vision cible Data & Intelligence Artificielle à 3–5 ans Aligner cette vision avec la stratégie cloud (cloud policy groupe) Structurer une trajectoire de transformation pragmatique et industrialisable Garantir la cohérence entre les initiatives Data, IA et les choix d’architecture cloud Apporter une vision d’architecte stratégique sur les modèles cloud hybrides et multi-cloud 3. Périmètre de la mission 3.1 Architecture & Cloud Strategy Définition de principes d’architecture cloud (cloud governance, cloud policy, standards) Arbitrage des modèles multi-cloud vs hybride cloud selon les cas d’usage Définition des patterns d’architecture Data/IA sur cloud (lakehouse, data mesh, etc.) Contribution aux décisions d’urbanisation du SI

Contexte de la mission Artificial Intelligence is at the core of the company’s Mission and Vision 2035. Its use is rapidly accelerating across the organization and represents major transformation opportunities: simplifying and standardizing everyday actions, optimizing and enhancing individual performance, and reinventing and transforming business activities. The company aims to frame AI-related practices to ensure that its use aligns with its core values—Vitality, Generosity, Responsibility, and Authenticity—and delivers long-term benefits for the Company, People, and the Planet. The Data & (Gen)AI Center of Expertise, made up of more than 200 teammates, supports and guides the entire organization in the “AI First for All” movement, by making Data and (Gen)AI technologies accessible so that each team can locally create AI-powered solutions. Within this department, this role is an opportunity to join the “Adoption & Experience” team as a Solution Architect to support the acceleration of AI solution adoption across the company’s 100,000 teammates, while ensuring compliance with standards, a clear governance framework, and the proper integration of use cases with technological systems. The position is based at the company campus (Villeneuve d’Ascq) or in Paris. Objectifs et livrables Reporting to the Partnership squad, you will act as a high-level technical and methodological advisor for digital and business teams. You will handle complex technical deployments and provide expert consulting on Data & AI architectures to ensure the technical success of our users. You will work closely with the SWAT team which handles the vision and the architecture guidelines. You will be responsible for the following: Guide the implementation of complex Data and AI solutions within business domains ensuring architectural best practices are upheld. Deploy directly onto high-stakes projects to handle complex technical deployments, operating under specific models (Time & Materials or Fixed Price). Resolve critical technical debt for local teams and ensure sustainable skill transfer so they can master the platform autonomously. Leverage our technical stack to allow the creation of new products and capabilities for tech experts across the company. Gather continuous field feedback during deployments to proactively improve the global platform ecosystem. Requirements Strong engineering background with deep, hands-on expertise in Cloud, Data architectures, and AI solutions. Solid experience in technical consulting, solution design, or complex systems architecture. Ability to act as an authoritative technical advisor while maintaining a strong pedagogical approach for skill transfer. Fluent in written and spoken English (mandatory). Technical Proficiency: Extensive knowledge of AWS (Bedrock, S3, IAM, EKS) and GCP (Vertex, BigQuery, etc.).

Dans le cadre d'un appel d'offres, nous recherchons un avocat indépendant pour accompagner la Direction Juridique & Conformité d'un acteur majeur du secteur automobile sur un périmètre large de droit des affaires. Vos principales interventions : Contentieux et précontentieux sensibles : analyse et stratégie des dossiers, rédaction de mises en demeure et protocoles transactionnels, conduite des procédures (assignations, conclusions, référés), reporting régulier auprès de la direction juridique Validation des communications commerciales : campagnes publicitaires (online/offline), sécurisation des allégations, promotions, jeux-concours, mentions légales Droit de la consommation : conformité des parcours de vente, CGV/CGU, garanties, accompagnement en cas de contrôle (DGCCRF) Négociation contractuelle : contrats fournisseurs (média, agences, logistique) et contrats de partenariats (sponsoring, ambassadeurs, influence) Propriété intellectuelle : marques, droits d'auteur, licences, précontentieux (contrefaçon, concurrence déloyale) Droit de la concurrence : revue des politiques commerciales, conformité, formations internes Numérique & IA : gouvernance des outils numériques, analyse des risques IA, accompagnement à la mise en place de politiques internes Vous travaillerez en collaboration étroite avec la direction juridique et les équipes Marketing, Achats, Commerce, Digital/IT et Conformité. Modalités : Mission de 6 mois à compter de début juillet 2026, période optionnelle possible Localisation : Roissy-en-France (95), organisation présentiel/distanciel à définir Démarrage : juillet 2026

Notre client recherche un Data Governance Coordinator Senior capable d’accompagner une équipe en charge de la collecte, de la production, de la validation et de la diffusion des données utilisées de manière transverse dans les activités de reporting. La mission s’inscrit au sein d’une organisation dédiée à la qualité des données et à la sécurisation des processus de reporting. L’objectif principal est de coordonner les activités transverses de l’équipe, d’assurer le suivi des actions engagées et de contribuer à l’amélioration continue des processus de contrôle et de gouvernance des données. Le consultant interviendra auprès des différentes parties prenantes afin de garantir la bonne exécution des activités de l’équipe et le respect des priorités définies. Il assurera la coordination des travaux liés aux contrôles de qualité des données, au suivi des incidents et aux plans de remédiation. Il facilitera les échanges entre les producteurs et les utilisateurs de données afin d’améliorer la communication et l’efficacité opérationnelle. Il participera au pilotage des indicateurs de qualité des données et au suivi des actions correctrices mises en œuvre. Il contribuera à la préparation des instances de gouvernance, à la production des supports de communication et au suivi des plans d’actions. Il veillera à la bonne coordination des activités transverses de l’équipe et à l’alignement des priorités avec les besoins métiers. Prestations Expérience significative en coordination de projets Data, Data Governance ou Data Management. Capacité à piloter des sujets transverses impliquant plusieurs équipes et parties prenantes. Bonne compréhension des problématiques de qualité des données et de reporting. Expérience dans le suivi d’indicateurs, de plans d’actions et de remédiation. Capacité à animer des réunions, ateliers et comités de suivi. Bonne maîtrise des outils de reporting et de pilotage. Excellentes capacités d’organisation et de coordination. Très bonne communication écrite et orale. Capacité d’analyse et de synthèse. Autonomie, rigueur et sens du service. Client / Secteur d’activité : Asset Management / Banque Calendrier : Mission de 6 mois

Mission d'expertise : Créer/développer les solutions nécessaires à l’atteinte des points ci-dessus : - Être au cœur de la conception et la réflexion sur les solutions du futur de la Data et de l’IA - Accompagner les équipes pour adopter toutes les bonnes pratiques pour amener les produits (API et Data) en Production avec une garantie d’exécution maximale. Ces bonnes pratiques sont : Conception, Test, DevOps, Cloud Native, CI/CD, Git Ops, Bench as Code, Observabilité - Effectuer le support haut niveau sur les produits de la ezTech (Tous nos produits sont cloud native - full k8s et concourse) Activités à réaliser particulièrement pour la mission : - Participer activement au développement de la nouvelle Plateforme Data - Faire un POV sur les outils OpenSource Superset et Metabase. - Si connaissance d’Apache Flink k8s, participer activement à son évaluation - Pouvoir les mettre en place dans les règles GitOps et accompagner les équipes à tester l’outils. Activités à réaliser globalement pour la mission: - Mise en place de systèmes/solution/outils IA/Data à destination des équipes de réalisation - Mise en place et application du DevOps, GitOps, et de l’automatisation - Utilisation des systèmes de monitoring et d’alerting (ex. : Prometheus, Grafana ...). - Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement et d’opérations. - Analyse et optimisation des performances des applications et des infrastructures. - Rédaction de cookbook - Gestion des incidents et analyse des causes profondes puis mise en place de solutions pour éviter les récidives. - Proposition et mise en œuvre de nouvelles solutions pour améliorer les processus existants. - Effectuer une veille technologie active et la partager COMPETENCES TECHNIQUES : - DevOps => Maîtrise - Kubernetes dev => Maîtrise - Dataset (conception, extraction de données) => Opérationnel

Mission principale Assurer la conception, l’industrialisation et l’exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d’un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d’un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité). Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l’ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l’ingestion jusqu’au déploiement en production. Responsabilités clés 1. Architecture & Ingestion de données Concevoir et maintenir des pipelines d’ingestion scalables et sécurisés. Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers). Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). 2. Traitement & Transformation Développer des workflows ETL/ELT performants. Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.). Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données. 3. Infrastructure & Automatisation DevOps Construire et maintenir des environnements d’exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs. Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback.

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

Objectifs Mission de l’équipe : Collecte centralisée, production, validation et diffusion des données utilisées de manière transverse dans le reporting. L’objectif est de livrer, dans les délais, des données complètes et fiables aux autres équipes du département Reporting, ainsi que d’optimiser les canaux de production des contrôles de données. L’équipe est organisée autour de quatre piliers cibles. Cette organisation sera progressivement déployée en fonction des contraintes de production et métier. 1. Conception et mise en œuvre des contrôles de données L’équipe est responsable du renforcement des contrôles à réaliser afin de sécuriser la production du reporting. Elle a pour mission de concevoir de nouveaux contrôles de manière réactive, en s’appuyant sur la connaissance des données par ses membres, les incidents passés et les besoins de la communauté data. Le backlog des contrôles de données doit également être priorisé et mis en œuvre de manière agile. L’équipe est aussi responsable de donner une visibilité complète sur les résultats des contrôles de données à la communauté data, c’est-à-dire aux producteurs et utilisateurs de données. Chaque contrôle de données mis en œuvre doit produire des résultats mesurables afin d’alimenter les indicateurs de qualité des données, ou Data Quality KPI’s . 2. Production et analyse des contrôles de données L’équipe est responsable de réaliser les contrôles actuellement en place et ceux qui seront déployés à l’avenir, ainsi que de fournir une analyse professionnelle des résultats. La production des contrôles se décompose en trois étapes principales : Sécuriser l’accès aux données à travers plusieurs bases de données et systèmes. Exécuter les processus de contrôle, selon la technologie utilisée, par exemple SQL ou Alteryx. Sauvegarder ou envoyer les résultats des contrôles selon un format convenu et standardisé, par exemple un tableau croisé dynamique. Les résultats des contrôles peuvent avoir deux types d’issues : Les résultats binaires, de type « vrai ou faux », déclenchent directement un processus de remédiation. Les autres types de résultats, par exemple des variations numériques déclenchées, nécessitent d’abord une analyse approfondie afin de déterminer s’il s’agit ou non d’un réel problème. L’équipe s’appuie pour cela sur les connaissances data et asset management de ses membres. 3. Supervision et suivi de la remédiation des données Sur la base des résultats et analyses des contrôles de données, l’équipe est responsable d’initier et de superviser la remédiation des données détenues par d’autres équipes. L’équipe est responsable de toutes les données calculées principalement des données agrégées, et doit donc corriger ses propres données lorsque cela est applicable. Tous les incidents doivent être enregistrés et suivis dans le système choisi, AskNow . À partir de la connaissance data des membres de l’équipe et des interactions avec la communauté data, l’équipe est responsable de prioriser les processus de remédiation afin de maximiser la valeur livrée aux utilisateurs finaux, notamment aux clients. Les incidents ou problèmes post-production doivent être évalués à la lumière de l’usage et de la sensibilité des données, afin d’adopter une approche proactive et efficace pour sécuriser les prochaines productions. 4. Animation de la communauté data Afin d’améliorer la communication et la connaissance autour des données dans l’entreprise, l’équipe est responsable de créer et de gouverner une communauté data, composée d’utilisateurs et de producteurs de données. Cette communauté a les objectifs suivants : Donner de la visibilité aux utilisateurs internes et externes sur la qualité des données des reportings. Donner de la visibilité à la communauté data sur les plans d’action de remédiation, qu’il s’agisse d’actions ponctuelles ou de nouveaux contrôles à développer. Donner la parole à la communauté data afin de capter les améliorations pertinentes. Identifier de nouveaux besoins à travers la gouvernance et les projets. Accroître l’efficacité en communiquant de manière proactive sur les problèmes, afin d’éviter une charge de travail inutile en aval. L’équipe est responsable de créer et piloter cette gouvernance via différents canaux de communication : emails de KPI, tableaux de bord de contrôles, forums data, communication proactive lors d’événements dédiés, etc.

Au sein du domaine Data & AI d'un acteur du secteur retail, le Data Steward agit en tant qu'expert fonctionnel métier et chef de projet, garantissant la réussite des initiatives data sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée. Le rôle fait le lien entre les parties prenantes métier et les équipes techniques (Data Engineers et Data Visualization Experts), en veillant à ce que les solutions data soient alignées avec les objectifs business, correctement gouvernées, et livrées avec qualité et clarté. Environnement et missions : - Domaine fonctionnel principal : supply chain et demand planning, avec utilisation de SAP - Pilotage de bout en bout du périmètre et des exigences des projets data - Coordination et gestion de projet entre plusieurs équipes - Interaction avec des interlocuteurs techniques et non techniques - Réalisation de requêtes de validation de données et analyse pour assurer l'alignement entre besoins métier et livrables techniques - Identification des risques, anomalies et incohérences, et pilotage de leur résolution - Maintien d'une documentation structurée et d'artefacts projet rigoureux - Discipline de gouvernance et attention au détail - Travail en environnement Agile avec des équipes transverses (business, data engineering, analytics) La maîtrise du français est obligatoire.

📋 RÉSUMÉ Le/La Head of Data/IA est responsable de la définition, de la mise en œuvre et de l'évolution de la stratégie Data et Intelligence Artificielle de l'entreprise. Il/Elle dirige une équipe d'experts et assure l'intégration de solutions innovantes pour optimiser la performance opérationnelle et la prise de décision stratégique. 🎯 MISSIONS Définir et piloter la feuille de route stratégique Data et IA en alignement avec les objectifs business. Construire, développer et manager une équipe de Data Scientists, Data Engineers et MLOps. Superviser la conception, le développement et le déploiement de modèles d'IA et de solutions Data. Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des données. Évaluer et sélectionner les technologies et outils Data/IA pertinents. Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour identifier les opportunités et maximiser l'impact des initiatives Data/IA. Assurer une veille technologique constante et promouvoir l'innovation et les bonnes pratiques. 📦 LIVRABLES Feuille de route stratégique Data/IA validée et mise en œuvre. Déploiement réussi de modèles d'IA en production générant de la valeur mesurable. Amélioration continue de la qualité et de l'accessibilité des données. Croissance et développement des compétences de l'équipe Data/IA. Reporting régulier sur la performance et l'impact des initiatives Data/IA.

Dans le cadre du développement de nos activités Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur Data / IA afin de participer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions data innovantes. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de traitement de données Participer à la conception et à l’industrialisation des solutions Data & IA Concevoir et optimiser les flux d’ingestion, transformation et exploitation des données Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques sur les projets IA Développer et déployer des modèles de Machine Learning et d’IA générative Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, monitoring et automatisation Participer à l’amélioration continue des plateformes Data Industrialiser les traitements et automatiser les workflows Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité des traitements de données Contribuer à la documentation et au partage des bonnes pratiques Participer aux phases de tests, validation et mise en production Environnement technique Plateformes Data Cloud Pipelines ETL / ELT Outils d’orchestration & automatisation Environnements IA & Machine Learning Architecture Data moderne & scalable Méthodologies Agile & DevOps

Objectifs Notre client recherche un Data Quality Analyst Senior capable de l’accompagner dans la production, l’analyse et l’amélioration continue des contrôles de qualité des données utilisés dans les processus de reporting. La mission s’inscrit au sein d’une équipe en charge de la collecte, de la production, de la validation et de la diffusion des données utilisées de manière transverse dans les activités de reporting. L’objectif principal est de garantir la disponibilité de données complètes, fiables et cohérentes tout en renforçant les dispositifs de contrôle et les processus de remédiation associés. Le consultant interviendra principalement sur les activités de production et d’analyse des contrôles de données ainsi que sur le suivi des actions correctrices mises en œuvre avec les différentes parties prenantes. Il assurera l’exécution des contrôles de qualité des données à travers différents systèmes et bases de données. Il analysera les résultats produits afin d’identifier les anomalies, qualifier les incidents et évaluer leur impact sur les processus de reporting. Il participera à la mise en place et à la production d’indicateurs de qualité des données ainsi qu’à la création de tableaux de bord permettant de communiquer de manière proactive auprès des équipes concernées. Il coordonnera et supervisera les actions de remédiation avec les producteurs et utilisateurs de données afin d’assurer la résolution des incidents identifiés. Il contribuera à l’amélioration continue des processus opérationnels, à la maintenance de la documentation et des procédures associées ainsi qu’à la préparation des supports de communication liés aux indicateurs de qualité et aux incidents. Il participera également aux différentes activités de l’équipe en répondant de manière agile aux besoins métiers. Prestations Expérience significative en Data Quality, Data Management ou Data Governance. Bonne maîtrise de l’analyse de données et de l’investigation d’anomalies. Expérience dans la production et l’interprétation de contrôles de qualité des données. Capacité à coordonner des actions de remédiation avec de multiples interlocuteurs. Expérience dans la création et le suivi de KPI et de tableaux de bord. Bonne compréhension des enjeux liés au reporting et à la qualité des données. Connaissances des environnements bases de données et outils de traitement de données. Une maîtrise de SQL est fortement appréciée. La connaissance d’outils tels qu’Alteryx constitue un plus. Excellente capacité d’analyse et de synthèse. Bon relationnel et aptitude à travailler avec des équipes transverses. Autonomie, rigueur et force de proposition. Client / Secteur d’activité : Asset Management / Banque Calendrier : Mission de 6 mois potentiellement renouvelable

Au sein d’un grand groupe du secteur assurantiel , tu interviens dans un contexte de transformation data et digitale afin de renforcer une équipe dédiée au conseil, à la valorisation et à l’industrialisation des usages data. Tu prends en charge le pilotage d’un portefeuille de projets data stratégiques , avec des enjeux forts autour de la connaissance client, de la valorisation des données, de l’IA et de la modernisation des plateformes data. Tes missions principales : Piloter un portefeuille de projets data stratégiques Définir et piloter la roadmap data Cadrer les projets data en lien avec les directions métiers et IT Garantir l’alignement entre les enjeux métiers assurance et les solutions data Superviser la mise en œuvre des solutions data Structurer et industrialiser les processus data : qualité, lineage, modélisation Mettre en place et piloter la gouvernance data Coordonner les équipes projets et les parties prenantes Assurer le pilotage budgétaire , le suivi des risques et le reporting exécutif Animer les instances de pilotage : COPIL, comités de suivi, points d’avancement