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Au sein du pôle digital d'un grand groupe international, vous rejoignez l'équipe d'optimisation des parcours clients digitaux dans le cadre de son renforcement. L'objectif est de développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients, améliorer la conversion, personnaliser l'expérience digitale et maximiser la performance des actions marketing et opérationnelles. Vous interviendrez au cœur des sujets clés de l'équipe : Clustering et segmentation comportementale : segmenter les utilisateurs selon leur navigation, leurs transactions et leurs usages digitaux, et identifier personas, micro-segments, intentions et points de friction. Systèmes de recommandation : concevoir des recommandations personnalisées de contenus et de services additionnels selon une approche hybride (collaborative, contenu et séquentielle). Modèles prédictifs : prédire la conversion, le churn et la complétion du funnel, prévoir les volumes par étape du parcours et classifier les comportements (drop-off, intention, scoring). Attribution multi-touch : construire des modèles de Markov (1er et 2e ordre) et de Shapley, mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions menées. IA générative et LLM : développer des modèles capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques, de détecter les irritants et de générer des recommandations pour orienter les décisions. COMPÉTENCES TECHNIQUES ATTENDUES Langages : Python avancé (programmation orientée objet), SQL. Data platform : Snowflake, Dataiku DSS (scénarios, job scheduling), notebooks Jupyter. Machine learning : supervisé et non supervisé (K-means…), deep learning, séries temporelles, feature engineering, SHAP. Modélisation marketing : attribution multi-touch (Markov, Shapley), recommender systems, scoring, prédiction de conversion et de churn. IA générative : LLM, NLP, embeddings, classification sémantique.

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.

Afin d'accompagner le déploiement international et l'optimisation des solutions de conformité et de protection des données, nous recherchons un(e) Data Privacy Product Owner. Vous piloterez la vision produit, coordonnerez les équipes de développement et de support, et assurerez la gouvernance de la plateforme OneTrust auprès de l'ensemble des marques et filiales du groupe. Missions et Responsabilités Pilotage des équipes dédiées (Offshore) : Équipe de développement : Porter la vision de l'outil interne d'audit de conformité des sites, organiser les sprints et prioriser le backlog de User Stories. Faire monter l'équipe en maturité sur le respect des délais et des engagements Agile. Équipe de support OneTrust : Suivre et prioriser le traitement des tickets, analyser les incidents, tester/valider les implémentations et accompagner les demandes de changement. Ownership de la solution OneTrust : Être l'interlocuteur(trice) référent(e) auprès des marques et filiales pays pour définir leur stratégie de conformité (Privacy) et orchestrer les intégrations techniques (HTML et API). Piloter les projets de déploiement de OneTrust dans de nouveaux pays ou le roll-out de nouveaux modules. Animer la relation avec l'éditeur OneTrust (suivi hebdomadaire des demandes d'évolution, spécificités pays et gestion des incidents). Animation de la communauté & Conduite du changement : Animer le réseau des Privacy Champions et organiser des ateliers de formation/sensibilisation. Accompagner le lancement de nouveaux sites web et renforcer l'alignement avec les responsables privacy et chefs de projets digitaux. Process, Reporting & Amélioration continue : Faire évoluer l'outil interne de suivi des KPI de conformité et optimiser les tableaux de bord. Rédiger la documentation projet (guides utilisateurs, process, release notes, compte-rendus). Assurer un suivi mensuel de l'activité.

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre missionVous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique :Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

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.

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.

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.

Pour notre client, un acteur majeur du conseil et de l'audit, nous recherchons un(e) Cloud DataOps Engineer. Vous rejoindrez l'équipe Intégration DevOps de la DSI. Votre rôle : garantir la fiabilité des plateformes Data critiques et participer à leur modernisation vers Azure Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Vos missions Exploitation et RUN Data Assurer le maintien en condition opérationnelle du Référentiel Data et des applications Data. Superviser les pipelines, les traitements d'alimentation et les flux inter-applicatifs. Prendre en charge les incidents N2/N3, mener les analyses de causes racines (RCA) et piloter les remédiations. Suivre la capacité, la performance et la disponibilité des plateformes. Administration Azure Data Administrer Azure Data Factory et les Self-hosted Integration Runtime (SHIR). Administrer les composants Azure : Storage, Key Vault, Entra ID, réseau, Azure Monitor et Log Analytics. Contribuer à l'évolution des architectures Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Flux, bases et Analytics Exploiter les flux SSIS, ADF, OpCon, les API REST et les traitements batch. Administrer SQL Server : T-SQL, performance, sauvegarde, restauration et rafraîchissement. Contribuer à l'exploitation de MongoDB, Alteryx Designer / Server et Power BI. Déploiements et industrialisation Préparer et exécuter les mises en production (DEV, REC, ITG, PPR, PROD) : RFC, chronogrammes, smoke tests, plans de retour arrière. Gérer les comptes de service, les secrets, les certificats et les habilitations. Maintenir la documentation : DEX, DAT, PIT et procédures RUN. Automatiser les opérations avec PowerShell, CI/CD, YAML et Infrastructure as Code.

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 ! 📩

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.

Dans le cadre de projets à forte volumétrie autour des domaines Risque, Finance et Reporting réglementaire, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Big Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et l'industrialisation de traitements de données à grande échelle. Vous aurez pour mission missions La conception et le développement de pipelines de données batch. L'alimentation de datamarts réglementaires Risque et Finance. L'alimentation des systèmes de reporting financiers et risques. L'intégration de données issues de sources variées : Core Banking, bases relationnelles, fichiers partenaires, systèmes internes, etc. La mise en place de contrôles de qualité, cohérence et complétude des données. L'optimisation des traitements sur de fortes volumétries : partitionnement, gestion des ressources, performances Spark, optimisation des requêtes. L'industrialisation et le déploiement des traitements via CI/CD, orchestration et monitoring. La réalisation des tests unitaires et des TNR. La documentation technique et la mise à jour des référentiels de données. La prise en compte des contraintes de sécurité, confidentialité et conformité réglementaire : RGPD, classification, anonymisation des données. La participation aux cérémonies Agile et aux réunions projets. La contribution aux activités de Run quotidien et mensuel. Environnement technique Scala – Spark – Hadoop – HDFS – Hive – Airflow – SQL avancé – Bases relationnelles – NoSQL – CI/CD – DevOps Une très bonne maîtrise des problématiques Big Data, volumétrie et optimisation des performances est indispensable.

Contexte La Direction du Digital d'un groupe international de services financiers souhaite accélérer l'industrialisation et l'adoption de l'IA générative, agentique et traditionnelle. La mission porte sur des cas d'usage complexes liés au financement automobile, notamment la réalisation d'un premier MVP d'IA agentique pour un agent conversationnel en ligne destiné aux clients du groupe. La prestation s'inscrit dans une démarche de synergies avec le groupe auquel appartient l'entreprise. Elle vise à intégrer les composants transverses existants de la plateforme d'IA — frameworks, orchestrateurs, connecteurs, outils de monitoring, mécanismes de sécurité et de gouvernance — ou à en définir de nouveaux afin d'enrichir le socle technologique. Mission Le Product Owner IA agentique contribue à la stratégie produit et à la construction du MVP, puis pilote la discovery, la priorisation et le delivery des différents axes produit. Il coordonne les équipes métiers et techniques, suit la performance des produits et services IA et accompagne leur mise en marché, leur mise en main et leur fonctionnement opérationnel. Principales responsabilités Participer à la définition de la stratégie produit IA agentique et du MVP, identifier les opportunités d'innovation et les priorités de développement. Définir, prioriser et gérer les backlogs selon la valeur business, la faisabilité technique et l'alignement stratégique ; organiser les méthodes de discovery et suivre le delivery. Collaborer avec les équipes de développement, les data scientists, les ingénieurs IA, les équipes métier et les autres parties prenantes ; gérer les dépendances et résoudre les blocages. Définir et suivre les KPI des produits et services IA, notamment la performance des agents, la qualité des données, la réutilisation des composants de plateforme et l'impact business ; analyser les résultats et identifier les améliorations. Définir et mettre en œuvre les stratégies de collecte, de stockage, de traitement et de sécurisation des données ; assurer leur qualité et leur disponibilité, en tenant compte des exigences éthiques et réglementaires. Accompagner la mise en main du premier MVP, recueillir les besoins des utilisateurs ou de leurs représentants et mettre en place la documentation, les outils, les formations et le support nécessaires aux conditions opérationnelles. Identifier les processus métier internes ou destinés aux clients pouvant être automatisés ou améliorés grâce à l'IA. Environnement technique Intelligence artificielle : IA générative, IA agentique, machine learning, Generative AI, RAG, LLM, agents, assistants, prompts et modèles d'IA Plateforme : frameworks, orchestrateurs, connecteurs, monitoring, mécanismes de sécurité et de gouvernance Méthodes : Agile, SAFe Réglementation et conformité : RGPD, éthique et protection des données Livrables attendus Roadmap opérationnelle Dossiers de décision et décomposition des tâches et fonctionnalités des initiatives priorisées Backlog organisé et transparent, avec spécifications pour les équipes de développement Rapports réguliers de performance sur les KPI Documentation technique et fonctionnelle des produits IA Processus de déploiement Processus de fonctionnement opérationnel et intégration du produit au support utilisateurs Compétences / Qualités indispensables : Product ownership et gestion de backlog, IA générative et agentique, Data management et traitement des données, Méthodes Agile et SAFe, RGPD et éthique de l'IA, Anglais oral et écrit Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance du secteur du crédit à la consommation

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.

Au sein d'une équipe dédiée, le développeur devra : Développer et maintenir des applications. Maitriser les technologies de développement (Java, Spring). Garantir la cohérence des différents composants applicatifs. S'appuyer sur les assistants de développement IA pour maximiser la vélocité. Connaissance de React Très bonne connaissance des environnements AWS Connaissance si possible de Python Connaissance de langchain ou autres outils IA Maintenir la solution en intégrant les contraintes du développement et les exigences de l'exploitation Appliquer les principes et patterns de développement. Garantir la qualité du code Participer à l'évaluation de la complexité des projets (chiffrage)

En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des évolutions du Data Lake. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données au sein du Data Lake · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer les traitements associés en Python, PySpark et Hive Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les traitements en PySpark et les scripts Shell associés · Analyser et résoudre les problématiques techniques sur le périmètre Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un environnement international, nous recherchons un(e) Senior Delivery Manager pour piloter la delivery de plusieurs Squads et assurer la coordination des dépendances, risques et releases., au sein d'un contexte de réorganisation complexe. Vos missions : Piloter la delivery de plusieurs Squads et synchroniser les jalons Gérer les dépendances intra/inter-domaines et les sujets d'intégration Suivre les risques, blockers, releases et quality gates Structurer les dashboards et le reporting de delivery sous Jira Accompagner les équipes sur les métriques DORA et l'amélioration continue Interagir avec les équipes Engineering, Product et les instances de gouvernance Contribuer à l'utilisation de l'IA générative pour optimiser le pilotage et la production documentaire Profil recherché : Expérience significative en Delivery Management / Program Management / Agile à l'échelle Excellente maîtrise de Jira et idéalement EasyBI Expérience des environnements multi-Squads et des dépendances techniques Bonne culture technique : API, CI/CD, plateformes, intégration Maîtrise des principes et métriques DORA Pratique avancée de l'IA générative / outils agentiques Anglais professionnel courant 📍 Île-de-France / mode hybride ⏱️ Mission longue ANGLAIS FLUENT