Notre client, acteur majeur de son secteur, est à la recherche de son futur IA Engineer / Data Engineer IA (H/F) pour son site de Blagnac, dans le cadre du développement et de la structuration de sa stratégie Intelligence Artificielle. Les initiatives IA sont encore en phase de construction, offrant à ce poste une forte visibilité et l'opportunité de contribuer activement aux orientations futures. Vos missions Intégré à la DSI et en interaction avec les équipes métiers, vous devrez : Assurer une veille active sur les innovations et usages liés à l'Intelligence Artificielle. Identifier et qualifier les opportunités d'utilisation de l'IA au sein des différents métiers. Accompagner les équipes dans l'expérimentation de nouveaux cas d'usage. Participer à la conception et au déploiement de solutions basées sur l'IA. Contribuer à l'industrialisation des initiatives validées. Participer à la structuration des bonnes pratiques et de la gouvernance IA. Faciliter l'adoption des nouveaux outils et usages auprès des utilisateurs. Compétences techniques attendues Connaissances en Data Engineering et/ou IA Engineering. Notions ou premières expériences sur les technologies IA générative. Traitement et valorisation de la donnée. Culture Cloud et plateformes data modernes. Microsoft Fabric apprécié. Connaissances des environnements Microsoft. Intérêt pour l'automatisation et l'industrialisation des usages data et IA.
Dans le cadre d'un programme international de transformation du Système d'Information, nous recherchons un Chef de Projet MDM Client pour piloter la mise en œuvre d'une nouvelle solution de gestion des données de référence Client. La mission consiste à remplacer le MDM existant par une plateforme Data cible, en revoyant en profondeur la création, la maintenance, le contrôle et la distribution des données Client au sein du SI. Le projet inclut l'intégration d'un nouveau modèle de données, la revue des processus métier, la définition des règles de qualité de données, la migration des données et flux existants, ainsi que la rationalisation des échanges entre le MDM et les autres composants du SI. Le déploiement se fera dans un contexte international, avec une approche progressive. Localisation : Nord.
Contexte Le client est un établissement dont le système d'information est majoritairement hébergé en interne : il dispose de son propre datacenter et de sa propre infrastructure. Sa DSI souhaite mettre en place une démarche de refacturation à destination de ses clients internes, ce qui suppose au préalable de savoir mesurer précisément ce que produit et ce que consomme cette infrastructure. Le poste est rattaché à l'équipe Chefferie de Projet Production (CPP), au sein de la division Infrastructures et Services d'Exploitation (ISE) du département des Systèmes d'Information. Le client engage par ailleurs l'intégration d'un cloud (Azure). Le titulaire du poste étendra progressivement les pratiques FinOps à ces environnements, avec pour objectif final de fournir les éléments économiques permettant d'arbitrer, application par application, entre hébergement interne et hébergement cloud. Poste en CDI Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. / Ouvert aux freelances Missions principales Capacité — Construire et maintenir les rapports de capacité de l'infrastructure (calcul, stockage, réseau, mémoire), à partir des données transmises par les équipes en charge des infrastructures. Objectif : disposer d'une vision fiable de l'offre disponible et de son taux d'utilisation. Consommation — Mettre en place les rapports de consommation des ressources techniques par client interne, et si possible par application, à partir des données transmises par les équipes techniques. Ce chantier suppose de définir, documenter et faire valider les clés de répartition des coûts mutualisés (socle, réseau, licences, datacenter) : c'est la brique fondatrice de la refacturation. Prévision — Produire les rapports prévisionnels de consommation, afin d'anticiper les besoins de capacité plutôt que de les subir, et d'aligner les achats sur une trajectoire connue. Obsolescence et budget — Établir les rapports de gestion de l'obsolescence de l'infrastructure, alimentant les trajectoires techniques et le plan pluriannuel d'investissement. Catalogue et tarification — Formaliser le catalogue des services d'infrastructure et la grille tarifaire interne associée (coût unitaire par vCPU, Go de stockage, machine virtuelle), puis accompagner les clients internes dans son appropriation. FinOps cloud — Déployer les pratiques de gestion des ressources cloud au fil de l'adoption d'Azure et de Bleu : politique de tagging, suivi budgétaire et alerting, rightsizing, optimisation des engagements de capacité. Business case Move to Cloud — Construire le modèle de comparaison économique on-premise / cloud permettant à la DSI d'objectiver sa stratégie d'hébergement et ses décisions de migration. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.
Nous recherchons un développeur Full Stack Python/React disposant d'une expérience concrète en IA générative et agents IA, ainsi qu'une bonne maîtrise de l'écosystème Azure / Power Platform. Nous attendons un profil autonome, à l'aise dans les échanges directs avec les métiers et capable de porter une solution de la conception jusqu'à la mise en production. Rythme : 3 jours sur site / 2 jours en télétravail Poste en CDI: Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Contexte Pour accompagner l'accélération de sa transformation digitale, la Direction Data & Digital de notre client renforce ses équipes avec un AI Driven Full Stack Engineer. La mission consiste à concevoir, développer et industrialiser des solutions digitales selon une approche AI First, en collaboration avec les équipes IT, Data, OT, Cybersécurité et les référents métiers. Missions principales Développement & innovation (70 %) Conception et développement Full Stack d'applications, d'automatisations, de connecteurs, d'agents IA et de composants Power Platform Recueil et qualification des besoins métiers, puis conception fonctionnelle et technique Intégration de solutions d'IA générative et d'outils de développement augmenté Industrialisation, mise en production, documentation et transfert de compétences RUN / MCO (30 %) Maintien en conditions opérationnelles des applications existantes Support N3 Digital Workplace, traitement des incidents complexes et évolutions techniques Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.
Merci de contacter Sumi Delplanque directement. Vous allez me trouver facilement sur google. Rattaché.e au département Data OR & AI de notre client, au sein de l'équipe Finance, votre mission consistera principalement à concevoir, développer et déployer des applications de Machine Learning et d'IA Générative au service des métiers des achats client. Objectifs principaux : Cas d'usage variés, allant des applications prédictives (classification, aide à la décision, etc.), Traitement intelligent de documents (OCR, parsing, extraction d'informations), Phases de cadrage et de prototypage (POC) Industrialisation des solutions IA. Compétences techniques : Maitrise du python Compréhension d'un environnement cloud (GCP) > MANDATORY Maitrise des techniques de Machine Learning (notamment modélisation mathématiques/statistiques) et aussi d'IA générative (LLM, RAG, Pipelines de Parsing ..) Détails subsidiaires : Equipe de 4 personnes Autre : Localisation : Roissy Charles de Gaulle Télétravail : 3 jours / semaine Date de commencement : 01 septembre 2026 Durée de la mission : 12 mois Déplacements : Possible à Amsterdam ou Toulouse, tous les 6 mois environ. Anglais : travail au quotidien, réunions, documentation écrite, etc.
Notre client, acteur majeur de son secteur, est à la recherche de son futur IA Engineer / Data Engineer IA (H/F) pour son site de Blagnac, dans le cadre du développement et de la structuration de sa stratégie Intelligence Artificielle. Les initiatives IA sont encore en phase de construction, offrant à ce poste une forte visibilité et l'opportunité de contribuer activement aux orientations futures. Vos missions Intégré à la DSI et en interaction avec les équipes métiers, vous devrez : Assurer une veille active sur les innovations et usages liés à l'Intelligence Artificielle. Identifier et qualifier les opportunités d'utilisation de l'IA au sein des différents métiers. Accompagner les équipes dans l'expérimentation de nouveaux cas d'usage. Participer à la conception et au déploiement de solutions basées sur l'IA. Contribuer à l'industrialisation des initiatives validées. Participer à la structuration des bonnes pratiques et de la gouvernance IA. Faciliter l'adoption des nouveaux outils et usages auprès des utilisateurs. Compétences techniques attendues Connaissances en Data Engineering et/ou IA Engineering. Notions ou premières expériences sur les technologies IA générative. Traitement et valorisation de la donnée. Culture Cloud et plateformes data modernes. Microsoft Fabric apprécié. Connaissances des environnements Microsoft. Intérêt pour l'automatisation et l'industrialisation des usages data et IA
Les missions : Vos missions s'articulent autour de quatre axes majeurs : 1. Architecture et modélisation des données Concevoir, structurer et faire évoluer l'architecture data (modèles dimensionnels, entrepôts de données, data marts). Définir et garantir les standards de qualité, de sécurité et de gouvernance des données. 2. Intégration et gestion des flux de données (ETL) Développer, maintenir et optimiser les flux d'intégration de données avec SSIS et Talend. Assurer la collecte, la transformation et la consolidation des données issues de sources variées (ERP SAP, fichiers plats, API, etc.). 3. Business Intelligence et reporting Concevoir, développer et optimiser des rapports et tableaux de bord sous Power BI à destination des équipes métiers et de la direction. Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs afin de proposer des solutions adaptées. Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des outils décisionnels. 4. Support, accompagnement et amélioration continue Assurer le support technique et la maintenance des solutions BI existantes. Former les utilisateurs à l'utilisation et à la création de rapports. Participer à la veille technologique et être force de proposition dans l'amélioration continue des outils et des processus.
Vous rejoindrez l'Analytics Factory d'un grand groupe du secteur de la distribution et du retail, au sein de laquelle vous piloterez des analyses data de haut niveau pour soutenir la transformation analytique et la prise de décision stratégique. Vous accompagnerez la direction Supply Chain dans la résolution de ses enjeux business critiques par la valorisation et l'exploitation avancée des données. En s'appuyant sur une expertise analytique reconnue et une solide formation en mathématiques et statistiques, vous assurerez le leadership analytique sur des problématiques complexes de la chaîne logistique. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne et agile, en interaction régulière avec les équipes métier et la direction. Votre mission couvre l'ensemble du cycle analytique : du cadrage des besoins à la restitution formalisée des insights, en passant par l'extraction, le traitement et la modélisation des données. Vous serez garant de la rigueur méthodologique, de la fiabilité des analyses et de la transparence dans la communication des résultats et de leurs limites potentielles. Responsabilités : - Piloter des analyses ad-hoc complexes de bout en bout, en totale autonomie, du cadrage du besoin à la restitution auprès des décideurs - Structurer et exécuter des analyses avec une approche scientifique rigoureuse, en appliquant les principes des statistiques et de la modélisation prédictive - Maîtriser et optimiser BigQuery pour l'extraction, la manipulation et l'analyse de volumes importants de données ; rédiger et affiner des requêtes complexes - Concevoir et mettre en place des KPIs stratégiques pertinents au métier Supply Chain ; piloter la performance via des indicateurs fiables et traçables - Concevoir des dashboards interactifs et des reportings dynamiques sous Looker Studio pour la restitution des analyses et le suivi de la performance - Assurer l'accompagnement au changement : présenter les outils et résultats aux équipes métier avec conviction, tout en explicitant clairement les limitations méthodologiques et les biais identifiés - Mener des interactions régulières et formalisées avec les équipes métier et la direction Supply Chain ; challenger de manière constructive les demandes pour en affiner la pertinence - Respecter les standards élevés de qualité et d'excellence dans tous les livrables ; garantir la cohérence, la fiabilité et la traçabilité des analyses - Collaborer efficacement avec les équipes techniques et métiers pour assurer l'exploitabilité et la pérennité des solutions analytiques Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy
Rejoignez une grande entreprise du secteur du retail en tant qu'expert(e) data, au cœur d'une transformation analytique majeure. Vous piloterez l'interface entre les équipes métier Approvisionnement et la tribu technique (Data Science, Data Engineering, Data Visualization) pour valoriser les données et soutenir la prise de décision stratégique. Vous intervenez au sein d'une Analytics Factory, structure dédiée à la conception et au développement de services analytiques fiables. Votre mission combine deux volets complémentaires : l'analyse de données avancée et le pilotage produit en mode agile. Vous traiterez des problématiques critiques telles que la prévision des ventes et la qualité d'approvisionnement, en transformant les données complexes en insights actionnables. L'environnement technique repose sur des outils modernes et scalables (SQL, BigQuery, DataStudio, Tableau, GitLab) et s'inscrit dans une approche méthodologique agile rigoureuse. Vous devrez maîtriser les concepts statistiques avancés et comprendre les modèles de Data Science produits par les équipes techniques, tout en restant un traducteur privilégié des besoins métier vers la technique. Responsabilités : - Cadrer, extraire et analyser de manière autonome les données pour produire des études décisionnelles robustes et des recommandations fondées - Restituer les résultats d'analyse avec clarté, accompagner les métiers dans la lecture des insights et les sensibiliser aux biais d'analyse - Piloter la feuille de route des produits analytiques en collaboration avec les équipes Data Science et Data Engineering - Spécifier les besoins métier sous forme de User Stories structurées, prioriser les initiatives et animer la cadence agile (sprints, rituels) - Mesurer l'impact des livrables via des KPI pertinents et accompagner l'adoption des produits analytiques par les utilisateurs finaux - Vulgariser les concepts techniques et statistiques pour un public non-technical, en démontrant une aptitude à expliquer et convaincre - Assurer l'autonomie analytique des équipes métier en renforçant leur capacité à exploiter les données Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy
Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms
Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un(e) Ingénieur Data H/F pour intervenir chez l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'assurance, basé à Niort. Vous intégrerez une équipe DATA en charge de la construction, de la maintenance et de l'optimisation des plateformes et pipelines de données liés aux activités d'assurance vie et de finance. Vos principales responsabilités pourront être les suivantes : Analyser et préparer les données pour répondre aux besoins des métiers. Concevoir et alimenter les DataMarts via Dataiku et SQL. Participer à la modélisation des données et à la définition des KPIs. Concevoir et optimiser les restitutions et tableaux de bord via Tableau. Garantir la qualité et la fiabilité des données. Rédiger les plans de tests et assurer les phases de recette et de qualification. Challenger les solutions et participer au chiffrage des réalisations. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Participer aux évolutions et migrations des outils DATA. Vous évoluerez dans un environnement DATA à forts enjeux, au sein d'une équipe en construction et dans un contexte de transformation du modèle DATA. La mission est basée à Niort avec 3 jours de présence sur site par semaine.
Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Business Analyst Senior spécialisé(e) en Data pour intervenir au sein d'une équipe IT Data Management & BI couvrant notamment les métiers Financing et Risk. Vous participerez aux projets, à la maintenance évolutive et au suivi de la production sur le périmètre Data Financing & Risk. Vous jouerez un rôle d'interface entre les équipes métiers et IT, depuis le recueil et l'analyse des besoins jusqu'à la recette, la présentation des livrables et l'accompagnement au changement. La mission nécessite une forte autonomie, une capacité à être moteur sur ses sujets et une bonne compréhension des problématiques de gestion de données dans un système d'information complexe. Ce que vous ferez : Animer les échanges et ateliers avec les équipes métiers afin de recueillir, analyser et formaliser leurs besoins. Rédiger les spécifications fonctionnelles et assurer leur bonne compréhension par les équipes techniques. Participer à la modélisation des données. Contribuer à la conception de reportings et des back-ends associés. Préparer et exécuter les plans de tests et campagnes de recette. Présenter les livrables aux utilisateurs et accompagner leur validation. Rédiger des synthèses et les supports nécessaires au suivi des sujets. Participer à la conduite du changement auprès des utilisateurs. Suivre la qualité de la production et contribuer à l'analyse et au traitement des anomalies. Intervenir dans un fonctionnement Agile/Scrum en coordination avec les équipes métiers et IT. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur de problématiques Data à forte valeur métier, en interaction étroite avec les équipes Financing, Risk et IT.
Dans le cadre de l'harmonisation de nos écosystèmes applicatifs et de la préparation de la convergence vers nos référentiels cibles, nous recherchons un(e) Data Analyst Expérimenté(e) spécialisé(e) en Data Quality et Data Cleaning. L'enjeu stratégique de cette mission est de garantir la fiabilité absolue des données historiques (13 ans d'historique) en amont des projets d'intégration, d'éviter toute dégradation de la donnée (« Garbage in, garbage out ») et de préparer l'alignement des structures référentielles sans altérer la richesse du patrimoine de données existant. Vos MissionsEn collaboration directe avec les équipes Métier et IT, vous intervenez au cœur des flux de données (bases SQL, dataflows Power BI, fichiers Excel) pour réaliser l'audit, définir les règles de fiabilisation et rédiger les spécifications destinées aux équipes d'intégration. Auditer la qualité des données historiques : Analyser un historique complexe de 13 ans afin de détecter les anomalies, doublons, valeurs aberrantes ou manquantes. Analyser les flux de données existants : Identifier les points de rupture et de dégradation de la qualité au travers des bases SQL, des dataflows Power BI et des référentiels Excel. Rédiger les spécifications de nettoyage : Formaliser des spécifications détaillées, claires et directement exploitables par l'intégrateur technique pour la création des scripts de nettoyage/transformation. Documenter les règles de gestion : Cartographier précisément les cas particuliers, les exceptions métiers et les logiques de correction attendues. Préparer l'alignement des référentiels : Structurer les données pour anticiper les synergies futures avec le référentiel cible, tout en préservant l'intégrité des données historiques. Accompagner l'intégration technique : Assurer le transfert de connaissances et le support auprès de l'intégrateur lors de la traduction des spécifications en scripts opérationnels.
Dans le cadre de son développement, notre client recherche un Head of Data pour piloter sa stratégie Data et accompagner la transformation de son organisation. L'objectif : prendre de la hauteur sur les enjeux Data, structurer et faire vivre la roadmap, tout en accompagnant les équipes dans l'évolution de la plateforme Data. Vos missionsEn tant que Head of Data, vous intervenez sur des enjeux principalement stratégiques et de transformation, avec un rôle de coordination et de pilotage transverse : Définir, porter et faire appliquer la stratégie et la roadmap Data de l'entreprise. Piloter la transformation Data et accompagner les évolutions de l'organisation. Fédérer et chapoter les équipes Data : développeurs, consultants techniques, Data PM / profils projet. Assurer l'animation et la coordination des différents acteurs autour des sujets Data. Piloter la roadmap technique et contribuer aux réflexions autour de l'architecture Data, avec un solide vernis technique. Participer à l'évolution de la Data Platform V3, déjà définie, en collaboration étroite avec les équipes Data Engineering et développement. Garantir l'alignement entre les enjeux métiers, les orientations stratégiques et les choix techniques. Suivre les sujets de delivery, principalement sous un angle pilotage, coordination et enjeux métiers, sans être dans l'opérationnel quotidien. Les conditions📍 Lille 🏢 Présentiel requis durant les 4 premiers mois, puis possibilité de 2 jours de télétravail par semaine. Un poste à forte dimension stratégique et transverse, destiné à un profil senior souhaitant prendre de la hauteur et porter pleinement les enjeux Data et Transformation de l'entreprise.
Leadership Data/Data Modelling- Structuration & Gouvernance des données d'ingénierie - Clermont-Ferrand Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management, Contexte : grand groupe industriel international, dans le cadre d'une démarche de transformation digitale :enjeu de structurer les données d'ingénierie comme un véritable actif stratégique. Mission principale : définir et déployer une stratégie de structuration et de gouvernance des données d'ingénierie (modèles de données, conventions de nommage, classification, cycle de vie), en garantissant traçabilité et réduction des silos entre systèmes. Architecture & outils : contribuer aux décisions d'architecture data (data lake, plateformes, intégrations) et à la cohérence entre outils, modèles et usages, en lien avec les initiatives digitales et Industrie 4.0 du groupe. Compétences techniques clés : data management / gouvernance / data modeling, architecture des données, notions de digital thread / digital twin / IA appliquée à l'ingénierie, bonne compréhension des outils et applications d'ingénierie. Posture attendue : forte autonomie, capacité à piloter un alignement transverse entre plusieurs directions (métier, IT/Digital, initiatives 4.0) sans lien hiérarchique, pédagogie pour faire adopter des règles simples aux équipes d'ingénieurs. Niveau / séniorité : Leadership (autonomie élevée, capacité à initier l'activité et définir des jalons) — anglais professionnel recommandé pour les échanges avec les équipes globales. Modalités : mission jusqu'à fin d'année (renouvelable), démarrage rapide, hybride avec présence ponctuelle sur site (région Clermont-Ferrand) Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management,
Mission de conseil et d'architecture de données pour un client industriel. L'objectif est de concevoir un modèle de données d'entreprise partagé entre plusieurs entités internationales afin d'harmoniser les données de flotte, améliorer leur qualité et préparer les futurs usages métiers et de maintenance. La mission se déroule en deux phases : cadrage et définition de la cible (analyse des modèles existants, identification des écarts, consolidation des besoins métiers et IT, rédaction du cahier des charges) et construction du Data Model commun (animation d'ateliers, structuration des contributions, élaboration du Modèle Conceptuel de Données).
