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Mission de l'équipe : Dans un contexte de renforcement des exigences réglementaires autour de la qualité et de la maîtrise des données, une grande banque européenne souhaite renforcer une équipe en charge de la qualité des données utilisées dans ses productions réglementaires et financières. L'objectif est de garantir un niveau élevé de qualité des données, de renforcer les dispositifs de contrôle associés et de piloter la remédiation des données critiques utilisées dans les reportings. La mission interviendra notamment sur des productions liées à IFRS 9, aux Stress Tests et à l'ICAAP, ainsi que sur les exigences de qualité des données associées aux principes BCBS 239. Elle s'articule autour de trois dimensions principales : 1. Analyse et pilotage de la qualité des données La mission est responsable du suivi et de l'analyse des indicateurs de qualité portant sur les données critiques utilisées dans les reportings réglementaires et le processus IFRS 9. Les principales activités comprennent : · Produire, suivre et analyser les indicateurs de Data Quality. · Comparer et analyser les résultats des Data Quality Assessments réalisés sur les données utilisées dans les reportings. · Identifier les anomalies et contribuer à déterminer leurs causes racines avec les équipes centrales et locales concernées. · Évaluer la criticité des anomalies identifiées et leur impact sur les productions concernées. 2. Pilotage des plans de remédiation À partir des anomalies et écarts identifiés, la mission devra définir et piloter les actions nécessaires à l'amélioration de la qualité des données. La mission devra notamment : · Définir avec les équipes centrales et locales les plans d'action de remédiation. · Construire et suivre la roadmap associée. · Piloter l'avancement des actions jusqu'à leur résolution. · Assurer le suivi des données considérées comme critiques au regard des principes BCBS 239. · Accompagner la stabilisation et le passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés dans le cadre des projets suivis. 3. Évaluation et renforcement du dispositif de contrôle La mission devra analyser les contrôles existants portant sur les données utilisées dans les reportings réglementaires. Elle devra notamment : · Évaluer la couverture et la pertinence des contrôles existants. · Identifier les données ne disposant pas d'un dispositif de contrôle suffisamment structuré. · Proposer l'évolution des contrôles existants lorsque cela est nécessaire. · Définir de nouveaux contrôles sur les données critiques identifiées. · Contribuer à la mise en place d'un dispositif permettant de suivre durablement la qualité des données. 4. Pilotage transverse et gouvernance La mission comporte également une dimension importante de coordination et de pilotage. Elle devra notamment : · Cadrer les travaux en définissant l'approche, les jalons, la gouvernance et les livrables. · Organiser et animer les ateliers avec les différentes parties prenantes. · Préparer et organiser les comités opérationnels et de pilotage. · Rédiger et diffuser les comptes rendus et décisions associées. · Coordonner les équipes centrales et locales impliquées dans les analyses et plans de remédiation. · Produire les supports nécessaires au suivi des travaux et à la prise de décision. Les principaux livrables pourront notamment prendre la forme de supports de gouvernance, spécifications fonctionnelles et analyses techniques permettant aux équipes de suivre la qualité des données utilisées dans les reportings. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les dimensions suivantes : · Pilotage et analyse de la Data Quality. · Analyse des Data Quality Assessments. · Production et analyse de KPI portant sur les données critiques. · Analyse des anomalies et identification des causes racines. · Définition et suivi des plans de remédiation. · Évaluation du dispositif de contrôle des données. · Définition et évolution des contrôles de Data Quality. · Pilotage transverse des différentes parties prenantes. · Organisation des ateliers et instances de gouvernance. · Suivi de la stabilisation et du passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés. · Production des livrables fonctionnels, techniques et de gouvernance associée. Compétences requises : · Métiers : Data Quality Consultant, Data Quality Analyst, Data Management Consultant, Regulatory Data Consultant, Data Remediation Consultant, PMO Data Quality · Périmètre fonctionnel : Qualité des données, données critiques, reporting réglementaire, contrôle des données, suivi des anomalies, analyse des causes racines, plans de remédiation, production de KPI, gouvernance et pilotage transverse · Réglementation : BCBS 239, IFRS 9, Stress Tests, ICAAP · Modalité d'intervention : Hybride, 2 à 3 jours de télétravail par semaine · Localisation : Paris Nord Est · Du 12/10/2026 au 31/12/2026

Le contexteDans le cadre de projets en intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist Senior afin d'accompagner l'un de nos clients du secteur bancaire sur des enjeux de conception, de développement et d'industrialisation de solutions d'IA basées sur les grands modèles de langage (LLM). Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏦 Banque et services financiers Organisation : Collaboration avec les équipes techniques et métiers autour de la conception et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Enjeux : Développer des solutions d'IA générative et des agents IA fiables, performants et adaptés aux besoins métiers, en intégrant les enjeux de qualité, de sécurité et de mise en production. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM, notamment des applications utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation). ➞ Développer et orchestrer des agents IA capables d'utiliser des outils, des API et des sources de données externes. ➞ Mettre en production des applications d'IA générative et optimiser leurs performances, leur latence et leurs coûts. ➞ Évaluer la qualité et la fiabilité des solutions développées, notamment en travaillant sur la validation des réponses, la gestion des erreurs et les mécanismes de contrôle. ➞ Contribuer à l'industrialisation des solutions IA en intégrant les bonnes pratiques de développement, de déploiement et de sécurité. Ton environnementTechnologies : Python, LLM, RAG, IA générative, agents IA. Outils : LangChain, LangGraph, vLLM ou solutions équivalentes de déploiement de modèles, outils d'orchestration et d'intégration d'API. Méthodologies : Bonnes pratiques de développement, industrialisation et déploiement de solutions IA.

Contexte : Secteur de l'énergie Mission : En tant que tech lead d'une "Squad DATA", vous serez le point d'entrée privilégié de l'équipe produit. Vous porterez la vision technique globale, vous veillerez à aligner les choix de conception avec les architectures globales de l'entreprise et garantirez l'excellence opérationnelle des livrables Vous animerez par ailleurs l'équipe de développeurs de la squad Missions & Responsabilités : Vision technique, cohérence & alignement produit Prise de décision & arbitrage Animation & Rituels agiles : Participer activement et co-animer les rituels de la squad (Daily, Refinement/Poker planning, Sprint Planning, Rétrospectives, Démos) pour garantir l'alignement technique au quotidien et la fluidité du delivery. Mentoring : Accompagner la montée en compétences des développeurs, promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie. Représenter la squad au sein des autres équipes transverses Qualité & Amélioration continue : Piloter l'amélioration continue des standards de développement Sécurité & Conformité : Veiller à ce que les choix technologiques et les conceptions respectent les exigences de cybersécurité, de gouvernance et de confidentialité des données (Security & Privacy by Design).

Mission longue basée à Lille (hybride) avec présence sur site 3 jours par semaine à minima. Dans le cadre du déploiement d'une nouvelle plateforme RH globale (Workday) couvrant un HR Core et plusieurs modules, le Data Steward rejoint l'équipe Data en charge de la conversion des données et sera rattaché(e) fonctionnellement au Leader de Stream Data et au Data Governance Manager. Le rôle consiste à être l'interface entre les fournisseurs de données des pays, les Data Owners, l'équipe Data Migration et l'intégrateur afin d'assurer la préparation, la conformité et la qualité des données pour le Go-Live. Activités principales : accompagnement et support des équipes locales dans 65 pays lors des phases de collecte, d'extraction et d'intégration ; alignement et communication sur les Workbooks de l'intégrateur ; définition et contrôle des formats et structures de fichiers ; collecte, suivi et coordination post-contrôle des livraisons ; exécution des vérifications initiales de format et de contenu et coordination finale vers l'équipe Data Migration ; utilisation des contrôles qualité (outil interne Ccube) et remontée des alertes/sujets critiques à la Data Stream Lead. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

PMO SAP (RICEFW tracking & Data migration) Profil habilitable Pour la partie RICEFW tracking, l'objectif est de suivre l'avancement des développements hors SAP à la charge de auprès des équipes internes. Collecter les points de blocage et s'assurer de l'avancement dans les délais définis. S'assurer de la mise à jour des tickets Jira et pour certains périmètre gérer les tickets Jira pour . Pour la partie Data Migration, l'objectif est de suivre l'avancement du traitement des bugs liés à la data migration Master Data. Animer des réunions d'avancement avec l'équipe fonctionnelle et technique de la data migration. S'assurer de la mise à jour des tickets Jira et mise à jour du planning. Préparation des livrables de management (reporting hebdomadaires) Une séniorité en PMO SAP est nécessaire dans ce rôle avec une bonne connaissance transverse de SAP.

Mission de l'équipe : Au sein d'un grand groupe bancaire européen, la mission s'inscrit dans le renforcement du dispositif de gouvernance et de protection des données personnelles. L'objectif est de structurer les activités de première ligne de défense (LOD1) en matière de Privacy, de clarifier les responsabilités et d'harmoniser les processus entre les fonctions centrales et les différentes entités nationales et internationales. La mission s'articule autour de quatre axes principaux. 1. Structuration des activités opérationnelles RGPDIdentifier, formaliser et organiser les responsabilités de première ligne de défense en matière de protection des données personnelles. Le périmètre couvre notamment le registre des traitements, l'exercice des droits des personnes, la gestion des incidents et des pertes de données, les analyses d'impact (AIPD / DPIA), les dispositifs de sensibilisation et la coordination des fonctions concernées. 2. Cartographie et optimisation des processus PrivacyCartographier les processus existants, identifier les parties prenantes et formaliser les responsabilités et interactions associées. Capitaliser sur les dispositifs déjà déployés, identifier les prérequis réglementaires et opérationnels, notamment concernant les transferts de données personnelles, et proposer les améliorations nécessaires. 3. Gouvernance et coordination des entitésStructurer les responsabilités de première ligne de défense au niveau central dans son rôle de coordination des différentes entités. Définir les modalités d'animation du réseau de correspondants Privacy, formaliser les procédures communes et contribuer à l'harmonisation des principes de gouvernance. 4. Clarification des responsabilités entre les différents périmètresIdentifier les interactions et les éventuels chevauchements de responsabilités entre les fonctions centrales et les dispositifs locaux. Clarifier les rôles, les processus et les interfaces nécessaires afin de garantir une organisation Privacy cohérente et opérationnelle. Prestations demandéesLes principales responsabilités attendues sont les suivantes : Analyser et structurer les activités RGPD relevant de la première ligne de défense. Cartographier les processus de protection des données personnelles et leurs acteurs. Formaliser les rôles, responsabilités et interactions entre les différents périmètres organisationnels. Identifier les prérequis et les axes d'amélioration des dispositifs existants. Organiser la coordination des correspondants Privacy et contribuer à la définition de procédures communes. Clarifier les responsabilités entre les fonctions centrales et les entités locales. Contribuer à la formalisation d'un dispositif de gouvernance Privacy harmonisé, opérationnel et conforme aux exigences RGPD. Secteur d'activité : Banque, environnement financier réglementé Calendrier : Du 02/11/2026 au 31/12/2026, renouvelable

Rejoignez une grande structure du secteur de la distribution et du retail au sein de son centre d'excellence analytique. Vous piloterez les opérations techniques et l'infrastructure cloud pour accélérer les projets Data Science, IA et d'analyse décisionnelle. Notre client s'appuie sur une Analytics Factory structurée, véritablement motrice de sa transformation digitale. Cette entité transverse soutient les métiers majeurs (Marketing, Marchandises, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers) en fournissant des briques analytiques et des services partagés robustes et performants. Vous serez au cœur de ce dispositif, en charge de garantir l'agilité, la sécurité et l'excellence opérationnelle des déploiements. Votre mission Data Ops couvre l'ensemble du cycle de vie des projets analytiques et d'IA : conception des pipelines d'infrastructure, mise en œuvre de pratiques DevOps solides, déploiement en production, maintenance évolutive et optimisation continue. Vous travaillerez dans un environnement Google Cloud Platform (GCP), avec des enjeux d'orchestration, de sécurité, de coûts cloud et de fiabilité. L'approche est agile et collaborative : vous accompagnerez les équipes d'ingénierie sur les déploiements, la configuration applicative, la gestion des accès et la résolution d'incidents. Vous identifierez régulièrement des opportunités d'amélioration et d'automatisation, en veillant au respect des normes internes de sécurité et de gouvernance. Responsabilités : - Mettre en place, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD pour les infrastructures cloud des projets analytiques, IA et agentiques - Administrer et maintenir les services partagés critiques (orchestrateurs de workflows, outils de monitoring et de tracing, couches sémantiques) - Garantir la conformité aux bonnes pratiques de sécurité, aux politiques de gouvernance et aux règles d'accès du groupe - Concevoir et maintenir l'Infrastructure as Code (IaC) sur GCP, en gérant les configurations réseau et la conteneurisation - Orchestrer et superviser les déploiements Kubernetes, en assurant haute disponibilité et résilience - Assister les équipes d'ingénierie sur l'optimisation des coûts cloud, la configuration des services managés et la résolution d'incidents - Identifier et proposer des améliorations continues sur les processus et l'outillage DevOps Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

Localisation : Courbevoie (92) Mode de travail : Hybride – Télétravail possible avec déplacements ponctuels sur site Niveau : Senior – Grade D/E TJM : 850 € HT / jour Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 30 juin 2027 CONTEXTE DE LA MISSIONDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Intelligence Artificielle, notre client recherche un AI & Data Architect Senior pour accompagner la conception, le cadrage et la mise en œuvre de solutions innovantes autour de l'IA, de la Generative AI et de l'Agentic AI. Vous interviendrez dans un environnement transverse, à l'interface entre les équipes métiers, les équipes techniques et l'architecture d'entreprise. Votre rôle sera de transformer les enjeux métiers en solutions d'intelligence artificielle concrètes, pertinentes et industrialisables, tout en contribuant à la définition et au déploiement de la stratégie AI de l'entreprise. VOS RESPONSABILITÉS1. Cadrage métier et identification des opportunités AIÉchanger directement avec les équipes métiers afin de comprendre leurs besoins, leurs problématiques et leurs enjeux opérationnels. Identifier, analyser et challenger les opportunités d'utilisation de l'intelligence artificielle. Qualifier et prioriser les use cases AI selon leur valeur métier, leur faisabilité technique et leur complexité. Orienter les métiers vers les cas d'usage les plus pertinents et rapidement activables. Traduire les besoins métiers en solutions AI concrètes et opérationnelles. 2. Architecture AI & GenAIDéfinir et concevoir les architectures cibles autour de l'Intelligence Artificielle. Concevoir des architectures intégrant les technologies Generative AI et Agentic AI. Garantir la cohérence des solutions avec l'architecture globale du système d'information. Définir les principes d'intégration avec les applications, les données et les infrastructures existantes. Veiller à la scalabilité, à la sécurité, à la performance et à la pérennité des solutions proposées. 3. Conception et développement de solutions AIConcevoir et construire des agents AI répondant aux besoins métiers identifiés. Participer activement aux phases de prototypage, de développement et de validation des solutions. Transformer les concepts et les cas d'usage en prototypes fonctionnels (POC). Accompagner la transformation des prototypes en solutions robustes et industrialisables. Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers tout au long du cycle de réalisation. 4. Stratégie et gouvernance AIContribuer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie AI de l'entreprise. Accompagner les métiers dans l'adoption des nouvelles capacités offertes par l'IA. Identifier les opportunités d'innovation et proposer des trajectoires de transformation. Promouvoir les bonnes pratiques d'architecture et de conception des solutions AI. Accompagner le passage à l'échelle des initiatives AI.

Dans le cadre du développement de nouveaux cas d'usage en Intelligence Artificielle. Nous recherchons un(e) Data Scientist interviendra sur des projets innovants visant à concevoir et développer des solutions algorithmiques adaptées aux enjeux métiers des clients. Il contribuera à l'identification des besoins, au développement et à la validation de modèles d'IA, ainsi qu'au partage des connaissances et des innovations au sein des équipes. Une attention particulière sera portée aux approches de Machine Learning et de Generative AI (LLM, RAG, GraphRAG, ontologies), en tenant compte des contraintes liées à la sensibilité des données. Vos missions : 1. Compréhension des besoins et cadrage Animer et participer à des ateliers d'idéation avec les clients. Identifier les besoins métiers et comprendre les enjeux liés aux données. Proposer des solutions algorithmiques sur mesure adaptées aux cas d'usage identifiés. Analyser rapidement les données disponibles afin d'évaluer leur potentiel et leur exploitabilité. 2. Conception et développement de modèles IA Identifier les modèles et approches d'IA les plus pertinents selon les problématiques rencontrées. Concevoir, développer, tester et valider des modèles de Machine Learning et de Generative AI. Développer des solutions reposant notamment sur les LLM, RAG, GraphRAG et les ontologies. Développer et tester les applications associées aux solutions d'intelligence artificielle. Prendre en compte les contraintes de sécurité et de sensibilité des données. 3. Industrialisation et MLOps Intervenir sur le cycle de vie MLOps des modèles. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions développées. Contribuer à la mise en place et à l'utilisation des pipelines CI/CD. Assurer la qualité, la maintenabilité et la traçabilité des développements. 4. Documentation et partage de connaissances Documenter les modèles, méthodes, outils et résultats obtenus. Partager les innovations et les retours d'expérience avec les équipes CortAIx Factory. Communiquer sur les résultats des projets et contribuer à la montée en compétences de l'équipe.

Dans le cadre du renforcement des solutions Data pour notre client, un grand acteur du secteur de l'assurance, nous recherchons un(e) Chef de projet Data /AMOA Senior pour intervenir rapidement en accompagnement des équipes conseil et valorisation de la donnée. Missions principales Accompagnement & Conseil métier : Assurer une proximité constante avec les directions métiers sur l'ensemble de leurs usages Data. Réaliser les études et apporter le conseil stratégique et fonctionnel nécessaire pour l'exploitation optimale de la donnée. Cadrage & Études : Participer activement au cadrage des projets Data. Contribuer aux études d'opportunité, d'impact et de faisabilité technique/fonctionnelle. Conception & Documentation : Produire et maintenir à jour les livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD, base documentaire du patrimoine Data). Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du Système d'Information. Recette & Support : Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et assurer le suivi des corrections. Assurer le support et l'assistance métier. Veiller à la satisfaction des métiers Data (engagement, qualité, coûts et délais). Environnement technique SI Décisionnel : Écosystème DATA (Informatica) Big Data : Plateforme Datahub Cloudera

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Tech Lead hands-on pour une plateforme data de classe mondiale, bâtie selon les principes du Data Mesh sur AWS et dédiée aux activités de marché. Vous êtes le pilier technique d'une équipe distribuée : vous décidez de l'architecture, vous codez les composants critiques et vous tirez l'équipe vers le haut. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre et intégrez notre communauté d'experts. Vos missions : - Assurer le leadership technique d'une équipe de 4 développeurs, dont 2 travaillent à l'international. - Concevoir l'architecture de la plateforme : Data Mesh, microservices, API-first, patterns d'intégration et flux de données. - Développer les composants critiques et les PoC d'architecture en Java / Spring Boot et React / TypeScript. - Définir et faire respecter les standards de code et un SDLC robuste, via les code reviews. - Mentorer les développeurs et favoriser la montée en compétences sur la stack moderne. - Optimiser scalabilité, performance, résilience et sécurité (OAuth2, chiffrement, IAM). - Traduire les besoins métier en solutions techniques avec les chefs de projet et les Business Analysts. - Explorer les usages de LLM et d'agents IA pour exploiter les données en langage naturel. Environnement : Java, Spring Boot, React, TypeScript, Kubernetes (EKS), Helm, Terraform, ArgoCD, GitLab CI, AWS (S3, SageMaker, DataZone, Lake Formation), MongoDB, Spark, ELK. Ref : O-PPRDH

Fed IT, cabinet de recrutement dédié aux fonctions informatiques, recherche pour son client, société industrielle à dimension internationale, un(e) Ingénieur Data H/F, dans le cadre d'une création de poste. Dans le cadre de la création du pôle Data Groupe, vous rejoignez une équipe de 4 personnes. Vous aurez pour mission de construire et structurer le socle Data, de la collecte à la valorisation des données, tout en pilotant les principaux projets Data à l'échelle européenne. Vos principales missions : Concevoir l'architecture Data et les solutions d'intégration dans un environnement Microsoft Azure. Concevoir, développer et industrialiser les pipelines ETL/ELT et automatiser les traitements. Développer et optimiser les bases et traitements SQL. Concevoir les modèles de données et les solutions de reporting Power BI. Fiabiliser, sécuriser et gouverner les données. Recueillir les besoins des métiers et piloter les projets Data de bout en bout. Coordonner les équipes internes, métiers et partenaires externes. Identifier et mettre en œuvre des cas d'usage d'IA générative appliqués à la Data : requêtes en langage naturel, assistants Data, automatisation et analyse des données. Participer à la définition de la roadmap Data Groupe en lien avec votre N+1. Conduire le changement et le déployer dans l'ensemble des filiales. Rémunération : 65 K€ bruts/an (fixe selon expérience) + tickets restaurant + RTT + 1 jour de télétravail/semaine.