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🚀 Nous recherchons un Développeur Fonctionnel Murex (H/F) 📍 Île-de-France 🏦 Secteur Banque – Global Markets ⏳ Mission longue durée 📅 Démarrage : ASAP ⭐ Expérience requise : 3 à 6 ans Dans le cadre de projets réglementaires liés au Transaction Reporting, vous interviendrez sur les produits de change et de matières premières, notamment autour des réglementations EMIR Refit et MiFID II. Vos principales missions : 🔹 Analyser les spécifications fonctionnelles transmises par les Business Analysts 🔹 Rédiger les spécifications techniques 🔹 Concevoir, développer et maintenir des évolutions réglementaires autour de Murex 🔹 Participer à l'intégration, aux tests et à la gestion des environnements 🔹 Assurer le support et la maintenance des solutions développées Compétences recherchées : ✅ Bonne maîtrise du progiciel Murex, notamment du module Datamart ✅ Connaissance fonctionnelle des produits Forex et/ou Commodities ✅ Expérience sur des projets réglementaires ou de Transaction Reporting ✅ Capacité à travailler en autonomie ✅ Bon relationnel et aisance avec des interlocuteurs variés #Recrutement #Murex #Datamart #Forex #Commodities #GlobalMarkets #TransactionReporting #EMIR #MiFID2 #Banque #Freelance #ITJobs

DIRECTEUR DE PROGRAMME - INFRASTRUCTURE - CLOUD - DEVOPS Démarrage : ASAP Durée : 3 ans Localisation : Ile de France (Proche Paris) Télétravail : 50% Au sein du CTO Office, le portefeuille Infrastructure & Middleware est le Point d'entrée des sujets d'infrastructures émanant du Groupe. Le périmètre d'intervention comprend le management de projet/programme technique en relation directe avec les chefs de projets Métier. Dans le cadre de l'évolution de son écosystème technologique, la mission porte sur l'expertise en Capacity Management et le pilotage de Grands Programmes Infrastructure. L'activité consiste en la garantie de la résilience, l'évolutivité et l'optimisation des ressources d'infrastructure, tout en assurant l'orchestration de projets transformationnels de grande envergure. L'intervention s'effectue à l'interface entre les besoins métiers, les contraintes budgétaires et les impératifs de performance technique. Responsabilités principales : A. Stratégie & Capacity Management (Gestion de la capacité) Planification de la capacité : conception et mise en œuvre d'une stratégie de Capacity Planning pour l'ensemble du périmètre (Compute, Storage, Network, Cloud/Hybrid Cloud). Modélisation et Prévision : analyse des tendances de consommation, modélisation des charges futures et anticipation des besoins de croissance (Forecasting) pour éviter toute rupture de service. Optimisation des ressources : identification des gisements d'optimisation (dimensionnement excessif, sous-utilisation) pour rationaliser les coûts d'infrastructure (FinOps/Cloud Economics). Reporting & KPI : intervention sur la définition et le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) et des tableaux de bord de capacité pour la direction technique, ainsi que la contribution au développement de tableaux de bord PowerBI. B. Pilotage de Grands Programmes & Projets Infra Direction de programme : pilotage de projets de transformation critiques (ex: Migration Cloud, refonte de Datacenter, modernisation de l'infrastructure de virtualisation). Gestion de projet complexe : maîtrise du cycle de vie complet (conception, build, run, transition) dans le respect des budgets, des délais et des niveaux de service (SLA). Gouvernance : animation des comités de pilotage (COPIL) et de suivi (COPROJ), assurance de la gestion des risques et du suivi des dépendances entre les différentes équipes techniques. Gestion des parties prenantes : coordination des interventions des éditeurs, des constructeurs, des prestataires de services et des équipes internes (Sécurité, Réseau, Appliquatif). C. Expertise Technique & Conseil Architecture de haut niveau : apport d'un regard critique sur les architectures proposées pour garantir leur alignement avec les capacités de croissance futures. Veille technologique : identification des innovations permettant d'améliorer l'efficience de l'infrastructure (Automatisation, Infrastructure as Code - IaC). Expertises mobilisées Expertise Infrastructure : Maîtrise approfondie des environnements critiques (Serveurs, Stockage, Virtualisation, Réseaux). Expertise Cloud & Hybridation : Connaissances des environnements Cloud (AWS, Azure ou GCP) et des enjeux de gestion de capacité dans le Cloud. Méthodologies de Gestion de Projet : Maîtrise des frameworks de gestion de projet (PMP, Prince2) et des méthodologies Agiles. Outils de monitoring & Capacity : Utilisation d'outils de supervision et d'analyse de données de capacité (ex: Splunk, Dynatrace, outils de monitoring Cloud, etc.).

3. Data Steward Senior / Data Owner — Gouvernance & QualitéContexteAu sein d'une organisation data structurée autour de principes de gouvernance et de qualité, vous portez un rôle senior : vous animez la communauté des data stewards, diffusez les bonnes pratiques et contribuez à la maîtrise du patrimoine de données. Missions principalesAppliquer et faire vivre les principes de gouvernance et de qualité des données. Contribuer à l'animation technico-fonctionnelle des data stewards. Diffuser les bonnes pratiques au sein des équipes data et métier. Utiliser et promouvoir les outils de gouvernance et de qualité de la plateforme. Compétences requisesBonne connaissance des principes de gouvernance et de qualité des données (indispensable). Capacité à animer, fédérer et transmettre auprès d'une communauté de data stewards. Maîtrise des outils de gouvernance / qualité des données. Posture de référent, autonomie et sens du collectif. Environnement techniquePlateforme data (AWS / Databricks), outils de gouvernance et de qualité des données. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

La mission consiste à intervenir en tant que Data Modeler dans le cadre du développement et de la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour une Unified Data Platform, au sein d'un acteur majeur du secteur automobile / industriel. Le consultant aura pour rôle d'accompagner l'évolution du Data Model, de contribuer à la gestion de son cycle de vie complet, de définir les périmètres de modélisation et de participer à la priorisation du backlog associé. Il interviendra également sur la mise en place de standards de modélisation, de bonnes pratiques, de processus de changement, d'exemples de référence et de templates réutilisables pour les équipes Data.

Contexte :Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de plateformes de données stratégiques, un grand groupe recherche un(e) DataOps Engineer Senior. L'objectif est de renforcer l'automatisation des opérations, accélérer la mise à disposition des données, garantir la qualité et la disponibilité des services, développer les API nécessaires aux workflows Data et accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques DataOps et DevOps. Missions principales :Au sein d'une équipe plateforme IT, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des environnements Data. À ce titre, vos responsabilités seront les suivantes : Concevoir, industrialiser et maintenir les plateformes de données. Développer et maintenir les pipelines de données. Développer et maintenir des API dédiées aux usages Data. Automatiser les déploiements et les opérations récurrentes. Accompagner les équipes DevOps dans l'amélioration des pratiques d'exploitation et d'automatisation. Assurer le maintien en condition opérationnelle des environnements. Participer à la gestion des incidents en lien avec les éditeurs et fournisseurs. Mettre en place des solutions de supervision et d'alerting. Réaliser le suivi des sauvegardes et des tests de restauration. Produire la documentation technique et enrichir la base de connaissances. Être force de proposition dans l'amélioration continue des plateformes. Assurer une veille technologique sur les technologies et méthodologies DataOps. Livrables attendus :Outils d'automatisation et d'industrialisation des opérations. Tableaux de bord de supervision. Documentation et procédures d'exploitation. Recommandations d'amélioration continue. Solutions de monitoring et d'alerting. Suivi des incidents et plans de remédiation. Rapports de sauvegarde et de restauration.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire et des paiements, nous recherchons un(e) Développeur(se) Big Data disposant d'une expérience confirmée en développement Spark / Scala et/ou Java. Vous interviendrez sur des projets Data à forts enjeux, au sein d'un environnement Big Data, en collaboration avec les équipes fonctionnelles, techniques et les autres développeurs. Vos principales missions seront : Analyser les spécifications fonctionnelles transmises par la maîtrise d'ouvrage ; Identifier, analyser et formaliser les impacts applicatifs ; Rédiger les spécifications techniques ; Concevoir et réaliser les développements en Spark / Scala et/ou Java ; Manipuler et exploiter les données via SQL ; Collaborer avec les autres développeurs de l'équipe ; Réaliser les tests et assurer la livraison des développements ; Assurer le suivi et la correction des anomalies ; Intervenir en support en cas d'incidents ; Collaborer avec les différentes équipes techniques et contribuer à la bonne coordination des sujets.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers. En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake : Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake. Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy). Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins). 2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) : Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude). Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables. Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée. 3. Documentation, Qualification & Recette : Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données. Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés. Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée. 🏁 Objectifs & Livrables Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données. Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données. Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.

Au sein de la direction des systèmes d'information d'un grand groupe du secteur financier, vous rejoindrez une équipe en charge de la gestion et de l'évolution des référentiels transverses. L'équipe accompagne les différentes lignes métiers dans leurs usages des données de référence, notamment sur les processus d'acquisition, de consolidation, de distribution et de consommation des données d'entreprise. Elle intervient dans un environnement agile et travaille en collaboration étroite avec les équipes métiers, techniques et projets. Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur deux domaines fonctionnels majeurs : Les référentiels de Market Data, notamment les taux de change et les taux interbancaires. Les référentiels de Static Data, notamment les caractéristiques des produits financiers. Ces référentiels sont consommés par de nombreux métiers et exposés via différents canaux technologiques : API, data lake, Kafka, fichiers et systèmes historiques. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Finaliser la mise en œuvre d'une nouvelle plateforme de gestion des référentiels de taux, destinée à remplacer une solution devenue obsolète. Participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles et des scénarios de tests selon une approche BDD, Behaviour Driven Development. Accompagner la mise en production de la solution et assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs. Cadrer et piloter la refonte d'un référentiel de produits financiers utilisé par les fonctions Finance et Risques. Analyser l'existant et modéliser les processus métiers cibles. Recueillir, formaliser et prioriser les besoins et exigences métier. Contribuer à la définition des cas d'utilisation et des scénarios de tests. Préparer et animer la recette fonctionnelle et la recette maîtrise d'ouvrage. Vérifier la conformité de la solution avec les exigences métier. Participer à l'accompagnement au changement et à la définition des indicateurs d'adoption. Contribuer au pilotage et à l'animation des activités maîtrise d'ouvrage tout au long du projet. Veiller à la cohérence entre les orientations métier, les processus et les évolutions du système d'information. Apporter ponctuellement une expertise technico-fonctionnelle sur des projets ou sujets spécifiques. Garantir la qualité de la documentation, la capitalisation des connaissances et la cohérence de la cartographie fonctionnelle.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de produits Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data & Viz spécialisé(e) sur les technologies Snowflake et dbt. Vous serez responsable de la delivery technique des produits Data, depuis la modélisation et le développement jusqu'à l'industrialisation, la mise en production et le run. Vous interviendrez également sur la définition des standards techniques, les revues de code, la qualité, la performance, la CI/CD ainsi que les sujets de gouvernance Data. Une partie importante de la mission portera sur le cadrage technique de sujets Data Quality. Vos missionsTech Lead Data Piloter techniquement la delivery des produits Data. Définir et faire appliquer les standards de développement et d'architecture. Encadrer les développements sur Snowflake / dbt. Réaliser les revues de code et garantir la qualité des développements. Accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques Data et les choix techniques. Assurer la performance et la fiabilité des traitements. Participer à la mise en place et à l'amélioration des processus CI/CD. Contribuer à l'industrialisation des pipelines et des produits Data. Participer au maintien en conditions opérationnelles et au traitement des incidents. Organiser et contribuer aux post-mortems afin d'améliorer la fiabilité des solutions. Data Quality Participer au cadrage technique des sujets liés à la Data Quality. Identifier les enjeux de qualité, de fiabilité et de gouvernance des données. Contribuer à la définition des contrôles et mécanismes permettant d'améliorer la qualité des données. Participer à la mise en œuvre de solutions de Data Quality dans l'écosystème Data. Accompagner les équipes dans l'industrialisation des pratiques de qualité des données. Data & BI Concevoir et maintenir les modèles de données et modèles sémantiques. Intervenir sur la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique → BI. Contribuer à la conception de modèles adaptés aux besoins analytiques. Participer aux problématiques de gouvernance et de sécurité des données, notamment RLS (Row-Level Security). Collaborer avec les équipes BI sur les besoins de visualisation et de reporting.

Notre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Data scientist / IA Engineer H/F Description de la mission : Notre client recherche un freelance Data scientist pour compléter son équipe IA. Son rôle est de mettre en place des solutions IA dans les produits existants. Concevoir, développer et évaluer les briques d'IA et d'IA générative intégrées aux solutions (modèles, prompts, chaînes de traitement, RAG). Développer en Python les composants IA de bout en bout, de l'expérimentation jusqu'à leur intégration dans le produit. Mesurer et améliorer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, pertinence, coûts, latence, évaluation et tests). IA agentique et orchestration Concevoir et implémenter des agents IA et leurs interactions (agent to agent), avec LangChain et LangGraph. Mettre en place et faire évoluer l'orchestrateur d'agents : routage, mémoire, appels d'outils, gestion des erreurs et supervision des workflows agentiques. Industrialiser les cas d'usage avec les Data Engineers pour un passage en production fiable et scalable. Méthodologie et expertise Apporter un savoir-faire et des idées dans la méthodologie : cadrage des cas d'usage, choix d'approche, protocoles d'évaluation, bonnes pratiques de développement IA. Challenger les besoins métiers et proposer les solutions IA les plus pertinentes (et savoir écarter l'IA quand elle n'est pas la bonne réponse). Assurer la veille technologique, documenter et diffuser les pratiques auprès des équipes de la Data Factory. Descriptif de la stack technique Python (expert) IA générative & agentique LangChain, LangGraph, orchestration d'agents, patterns agent to agent, RAG, prompt engineering Modèles & APIs LLM via APIs (Vertex AI / Gemini, OpenAI ou équivalent) Cloud & data Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, bases vectorielles MLOps / DevOps Git, CI/CD (Jenkins), Terraform, environnement Linux Compétences / Qualités indispensables : Data Scientist / Ia Engineer, IA agentique, Agent to agent, Code en Python, IA gen Longchain, longgraph Compétences / Qualités qui seraient un + : Orchestrateur d'agent Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩

Contexte de la mission Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques de la plateforme. Missions principales Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Réaliser les traitements de Data Preparation / transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en PySpark. Réaliser du Shell Scripting sous Unix/Linux. Collaborer avec l'équipe DevOps pour les demandes d'évolution de la plateforme. Participer au maintien en conditions opérationnelles et à l'évolution des traitements Data. Rédiger les spécifications techniques et documenter les solutions mises en œuvre. Compétences indispensables Très bonne maîtrise attendue : Hadoop Python / PySpark Hive SQL Shell Scripting Unix/Linux Environnement/outils : Git Jenkins Jira Méthodologie Agile / Scrum Anglais professionnel indispensable, à l'écrit comme à l'oral, Compétences appréciées / différenciantes Une expérience sur les technologies suivantes constituera un plus : Indexima – Alteryx – Altair – GCP – BigQuery – bibliothèques Python orientées API.

Vous voulez voir vos pipelines faire tourner la logistique d'un géant de la distribution ? Cette mission est pour vous. VADEMI recherche un Data Engineer confirmé / senior pour rejoindre la Data Factory d'un grand groupe national de la distribution, en pleine accélération. Après de premiers succès, la Data Factory passe à l'échelle : nouvelle organisation Agile en Domaine / Tribu / Squad, industrialisation des pratiques et livraisons accélérées. Vous intégrez la Squad Supply / Logistique, qui conçoit des produits BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Azure + Databricks. Vos traitements alimentent concrètement les entrepôts, les magasins et les consommateurs. Vos missions : - Recueillir les besoins métier et analyser les données - Concevoir et construire des pipelines de données au sein du Data Lake - Développer des notebooks Databricks pour des traitements avancés (PySpark / Spark SQL) - Optimiser les traitements et tuner les requêtes SQL (Cloud Data Warehousing) - Réaliser les revues de code et les tests unitaires - Assurer la QA / le testing des pipelines de votre binôme Data Engineer - Construire des tableaux de bord Power BI - Rédiger la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release notes) - Livrer en continu via une chaîne CI/CD Azure DevOps Pourquoi nous rejoindre ? - Un rôle complet et à fort impact, du besoin métier jusqu'au dashboard - Une stack moderne : Azure, Databricks, Spark, Lakehouse, CI/CD - Un environnement Agile structuré, au cœur de la Supply Chain d'un leader du retail - Un rythme hybride : 2 jours de télétravail par semaine - Une mission en régie jusqu'à fin décembre 2026, avec perspective de prolongation Démarrage : dès que possible (fin septembre au plus tard) – Châtillon (92), 3 jours par semaine sur site. Processus : après votre candidature, nous vous transmettrons une grille de compétences à compléter. Un test technique est prévu en présentiel lors de l'entretien client.