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Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration de données Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing , incluant l'optimisation des traitements et le tuning de requêtes SQL Rédaction de la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release delivery notes, etc.) Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques Conception et exécution de tests unitaires Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés

🎯 Okara cherche un Data Analyst – AI Governance & Insights L’enjeu : Devenir la boussole stratégique de l'IA chez l'un de nos clients leaders mondiaux du retail. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe IA Transverse de notre client pour structurer l'adoption de l'IA à l'échelle internationale. Ton terrain de jeu ? L' AI plateforme , l'outil critique qui permet de piloter la valeur, de standardiser les processus et d'outiller toutes les initiatives IA. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de la refonte de l'AI: l'enjeu c'est de quitter l'artisanat des feuilles de calcul pour bâtir une gouvernance industrialisée et intégrée. Concrètement, tu vas : Réinventer le Workflow : Piloter la migration vers Collibra . Tu ne te contentes pas de paramétrer, tu dessines les processus de demain (règles de validation, alertes, intégration aux SI existants). Transformer la donnée en Insights : Analyser l'existant pour identifier les axes d'amélioration et faire évoluer la dataviz sous Looker . Optimiser la tuyauterie (Data Engineering) : Collaborer à la refonte du DBT pour garantir des flux de données fluides et fiables entre les sources et la restitution. Acculturer à l'international : Être le pont entre les AI Leaders mondiaux et la technique. Tu vulgarises et traduis les besoins métiers en solutions robustes.

emagine recherche pour un de ses clients un Data Product Owner . Vos missions : Contribuer à la définition de la vision produit Décliner cette vision en roadmap priorisée et alignée avec les enjeux business. Pilotage de la performance produit. Gestion des stakeholders. Amélioration continue et cadre Data. Participer aux rituels agiles (refinement, sprint planning, review, rétro). Favoriser une culture produit orientée valeur et impact. Votre profil: Expérience confirmée (minimum 5 ans) en tant que Product Owner. Anglais courant Connaissance de Tableau software. Environnement data, BI ou intelligence artificielle, idéalement en contexte agile. Bonne compréhension des enjeux data en environnement complexe : modélisation, qualité des données (accuracy, completeness, etc.), usages et valorisation. Maîtrise des méthodologies agiles, notamment SCRUM. Certification de Product Owner Détails supplémentaires: Ce poste offre l'opportunité de travailler dans un environnement dynamique, orienté données, convenant aux candidats passionnés par la gestion de produit en contexte agile.

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/55K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit un peu spécial... L’objectif : prendre une masse d’informations disparates, la structurer intelligemment et permettre leur exploitation de manière fluide. Simple me diras-tu ? Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu cherches avec délectation les possibilités qu'offre l'IA (LLM, IA agentique, OpenAI, ...) ? Tu souhaites évoluer au sein d'une petite équipe ? Tu as une vision globale sur une application : architecture, performance, algo ? Très à l'aise avec les Bases de Données Graphes, Python n'a plus de secret pour toi ?! ET TOI DANS TOUT CA ? Tu interviens directement sur le cœur du système, parmi une équipe de 5 personnes. Ton quotidien ne sera pas de “brancher des endpoints”, mais plutôt de : - Concevoir des briques backend solides - Structurer des flux de données parfois complexes - Organiser et faire évoluer les modèles de données - Mettre en place des traitements automatisés - Intégrer des logiques d’enrichissement via l’IA - Faire évoluer la plateforme pour qu’elle tienne la montée en charge Tu touches à la fois à la technique pure… et à la logique métier Pas mal non ?!

Contexte Le rôle vise à apporter l’expertise nécessaire pour soutenir les projets data et l’écosystème Databricks au sein du Groupe. L’équipe met à disposition des environnements d’évaluation et de test, définit les standards et bonnes pratiques d’usage, et accompagne les entités ayant des besoins spécifiques sur des périodes dédiées. Les interlocuteurs sont principalement des Data Specialists et Data Citizens. Les environnements techniques s’appuient sur Databricks AWS et Azure. Les activités se structurent autour de trois axes : • Data Engineering : développement et opérations data • DevOps / DataOps : déploiement, automatisation, Infrastructure-as-Code, administration des plateformes • Expertise : veille technologique, anticipation des évolutions, test et validation des nouvelles fonctionnalités. Description Dans ce contexte, les responsabilités confiées sont les suivantes : 1. Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du COE. 2. Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. 3. Garantir la qualité et la conformité des services fournis aux entités. 4. Accompagner les équipes métiers et data dans l’adoption de l’écosystème Databricks et leur transition vers les normes groupe. 5. Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités de l’éditeur ou d’outils complémentaires pour améliorer l’expérience globale. 6. Veiller au respect des politiques groupe et accompagner leur mise en œuvre. 7. Contribuer à la conception et à la réalisation des use cases stratégiques portés par les entités. Livrables Dans ce contexte, les responsabilités confiées sont les suivantes : 1. Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du COE. 2. Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. 3. Garantir la qualité et la conformité des services fournis aux entités. 4. Accompagner les équipes métiers et data dans l’adoption de l’écosystème Databricks et leur transition vers les normes groupe. 5. Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités de l’éditeur ou d’outils complémentaires pour améliorer l’expérience globale. 6. Veiller au respect des politiques groupe et accompagner leur mise en œuvre. 7. Contribuer à la conception et à la réalisation des use cases stratégiques portés par les entités.

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Bonjour à tous 😀 Nous recherchons un(e) 📌 Contexte Dans le cadre de sa transformation Data, notre client souhaite renforcer la maturité de sa DSI en matière de gouvernance des données et se positionner comme référent Data pour l’ensemble de ses filiales. La démarche s’inscrit en deux grandes phases : → Acculturation & structuration → Outillage & industrialisation 🎯 Missions : 🔹 Phase 1 : Acculturation & structuration Sensibiliser les équipes métiers et IT aux enjeux Data Animer des ateliers (Data Governance, MDM, référentiels) Réaliser un audit de maturité Data Définir les bonnes pratiques de gouvernance Mettre en place les rôles clés (Data Owner, Data Steward) Construire un parcours d’acculturation et d’adoption Data Accompagner la transformation de la DSI en référent Data Groupe 🔹 Phase 2 : Outillage & industrialisation : Déployer un Data Catalogue (DataGalaxy) Structurer les référentiels et le MDM Mettre en place une plateforme de knowledge sharing Définir et implémenter les processus de gouvernance (qualité, documentation, lineage) Animer la gouvernance Data dans la durée ⚙️ Environnement technique : Microsoft Fabric · Databricks · Architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold) Talend · Pimcore (MDM) · DataGalaxy · SharePoint 💡 En résumé 👉 Profil hybride stratégique + opérationnel , capable de : Structurer une gouvernance Data from scratch Acculturer et embarquer les équipes Déployer les outils (notamment DataGalaxy) et industrialiser les pratiques

Étude de refonte du backbone data & modernisation des plateformes décisionnelles 🏢 Contexte Dans un environnement data à forte volumétrie, comparable à des secteurs comme les télécoms, banques, assurance ou l’e-commerce, notre Client souhaite engager une réflexion stratégique sur l’évolution de son architecture data . L’architecture actuelle, conçue en 2018, repose sur des technologies éprouvées mais nécessite aujourd’hui une évolution pour répondre aux enjeux de performance, de scalabilité et de nouveaux usages . 🏗️ Stack technique actuelle ETL : IBM InfoSphere DataStage Base de données : Oracle Exadata Restitution : IBM Cognos Analytics + applications .NET Architecture globale : mise en place en 2018 🎯 Enjeux business Définir une trajectoire d’évolution du backbone data Structurer une roadmap de transformation autour de l’évolution des outils ETL Accompagner le développement de nouveaux usages data (API, microservices, etc.) Moderniser l’écosystème décisionnel et analytique 🎯 Objectifs de la mission Piloter et réaliser, en autonomie, une étude d’architecture complète sur une durée inférieure à 3 mois, visant à : Diagnostiquer les limites de l’architecture actuelle et identifier les besoins de performance Concevoir une architecture cible moderne, scalable et performante Définir une stratégie de transformation technologique Identifier et structurer les nouveaux usages autour de la donnée (API, microservices…) Élaborer une roadmap de transformation avec estimation des impacts (coûts, risques, organisation) 📦 Livrables attendus Diagnostic technique Audit complet de l’architecture existante, identification des limites, des forces et des axes d’amélioration Cahier des charges cible Recommandations argumentées, définition de l’architecture cible et des choix technologiques Roadmap de transformation Planning de transformation, estimation budgétaire et analyse des risques Présentation exécutive Synthèse stratégique et recommandations à destination de la direction 📌 Livrables détaillés Cartographie applicative et technique actualisée Analyse comparative des solutions alternatives ETL Architecture cible (logique et physique) documentée Estimation budgétaire et planning de transformation Matrice des risques et plans de mitigation

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre mission : En tant que Data Engineer Databricks vous participez à la définition de l’architecture de la data platform et du Datawarehouse/Data Lake. Concevoir et développer des nouvelles fonctionnalités sur des applications hébergées par les plateformes Data. Développer et maintenir des pipelines de données performants (batch & streaming) et participer à toutes les étapes de traitement des données du niveau bronze au niveau gold. Garantir la sécurité, la robustesse et la fiabilité des pipeline de données en veillant aux enjeux de performance, d’accessibilité et d’intégrité des données. Contribuer à l’implémentation d’un Data Lab pour accélérer les usages Data & IA. Mettre en place et industrialiser des chaines CI/CD. Participer aux mises en production et au support en cas d’incident majeur. Travailler aux côtés de Data Product Owner, Data Architect et de BI & Analytics Engineer. Participer aux cérémonies agiles organisées par la squad : daily, sprint planning, sprint review, sprint rétrospective Effectuer une veille technologique continue sur de nouvelles solutions et tendances Data.

POSTE: SCRUM MASTER DATA SENIOR Objectifs de la mission : · Uniformiser les pratiques Agile sur l’ensemble du périmètre · Stabiliser et sécuriser les cycles de sprint · Améliorer la qualité du backlog et des User Stories · Structurer les processus de production, d’arbitrage et de communication · Mettre en place un pilotage clair : capacité, consommés, KPIs, roadmap · Assurer la synchronisation et la gestion des dépendances inter squads Périmètre d’intervention · Animation des rituels : daily, refinements, poker plannings, sprint plannings, reviews, rétros · Vision prévisionnelle de la capacité et du backlog sur les prochains sprints · Construction d’une roadmap consolidée · Amélioration de la qualité des US : découpage, prérequis, critères d’acceptation · Mise en place / harmonisation de la Definition of Ready et Definition of Done · Alignement des pratiques entre les équipes · Production des release notes et mise en place des KPIs de delivery · Standardisation des checklists de livraison / reprise de données (UAT, OAT, PRD) · Analyse de charge, détection d’anomalies, gestion proactive des risques · Mise en place d’un reporting clair et régulier vers la Data Factory Livrables types attendus · Cadre Agile documenté et harmonisé · Processus formalisés (production, arbitrage, communication) · Roadmap + capacité prévisionnelle · Tableau de bord CAF / consos / KPIs · Release notes pour chaque MEP · Synthèse et présentation aux responsables Data Profil recherché : · 8+ ans d’expérience en Scrum Mastery dans des contextes complexes et exigeants · Expertise en delivery Data · Solide expérience en coordination multi‑prestataires · Forte capacité de structuration, formalisation et communication · Leadership non hiérarchique, autonomie, rigueur, assertivité · Culture du delivery prévisible et du continuous improvement · Bonne connaissance de Jira & Azure DevOps

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation d’un socle Data & IA et de la mise en place d’un modèle de décentralisation gouvernée, le Chef de Programme Data & IA intervient en tant que référent transverse sur la plateforme Data & IA. Il est garant de la cohérence entre les enjeux de modernisation technique, d’adoption métier et de gouvernance de la donnée, dans un environnement Data Platform à forte ambition IA. Missions principales 1. Pilotage du programme Data & IA Définir et piloter la roadmap du socle Data & IA Prioriser les initiatives métiers et techniques Participer aux arbitrages d’investissements et au séquencement des chantiers Assurer la cohérence avec le modèle de décentralisation et la stratégie IA 2. Rôle de Product Owner plateforme Recueillir et prioriser les besoins des utilisateurs (métiers, équipes Data & IA, etc.) Piloter le backlog de la plateforme Structurer les releases et le capacity planning Suivre les KPIs de performance (qualité, adoption, stabilité, time-to-market) 3. Chantiers structurants Migration vers une architecture Data Lakehouse (type Databricks / Unity Catalog) Mise en place de la Data Quality industrialisée Déploiement de la Data Observability end-to-end Modernisation de l’offre de service de la plateforme Data 4. Coordination Data & IA Assurer l’interopérabilité entre Data, ML et IA générative Structurer la collaboration entre équipes DataOps et MLOps Préparer la plateforme aux usages IA avancés (exposition Data Products, APIs, etc.) 5. Animation et structuration Clarifier les rôles et responsabilités (RACI) Améliorer les pratiques agiles et les rituels de pilotage Accompagner la montée en maturité des équipes

Nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark et SQL. · Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration · Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake · Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données · Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) · Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) · Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques · Conception et exécution de tests unitaires · Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés 3 - Compétences techniques requises · Expérience Data minimum 5 ans · Azure minimum 3 ans · Databricks minimum 5 ans · Spark minimum 5 ans · Python minimum 5 ans · SQL minimum 5 ans · Maitrise de CI/CD, Azure DevOps minimum 3 ans · Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an