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Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

Contexte Notre client lance ses premiers projets d'IA et d'automatisation. Le premier chantier est un POC d'automatiser, c'est-à-dire le recensement d'informations dans les PDF, images et autres, fait aujourd'hui à la main. D'autres projets data et IA suivront. La mission Construire la chaîne de traitement : extraction des PDF, détection des publicités, structuration des données (annonceur, marque, format, page, numéro). Choisir et comparer les approches (OCR, vision, LLM) sur des métriques mesurées : précision, rappel, coût, temps. Livrer du code de production : tests, logs, reprise sur erreur, API, Docker. Préparer la suite : intégrer le traitement aux données et automatiser d'autres processus.

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Nous recherchons un Analyste Cybersécurité Senior pour intégrer une équipe sécurité opérationnelle en charge de la surveillance, de l'investigation et de l'amélioration continue de la capacité de détection des menaces. La mission s'inscrit dans un contexte SOC avec une forte composante RUN, analyse d'incidents et engineering de détection. Le consultant interviendra principalement sur trois volets : 1. Analyse et traitement des incidents de sécurité Qualification et investigation des alertes de sécurité. Analyse des événements remontés par les outils de supervision et de détection. Gestion et suivi des incidents de sécurité. Analyse des vulnérabilités détectées. Coordination avec les équipes internes et les prestataires dans le cadre des investigations. Contribution aux retours d'expérience (RETEX) et à la capitalisation des connaissances. 2. Développement et amélioration des règles de détection Le consultant participera activement à l'amélioration de la capacité de détection du SOC : Conception et développement de nouvelles règles de détection. Adaptation des règles aux nouvelles menaces et vulnérabilités. Réduction des faux positifs. Optimisation des scénarios existants. Réalisation de tests et validation avant mise en production. Rédaction des documentations techniques associées aux règles développées. 3. Veille et amélioration continue Veille technologique et cybersécurité. Suivi des nouveaux modes opératoires d'attaque. Veille sur les vulnérabilités critiques. Participation à l'amélioration continue du dispositif de détection. Participation au dispositif d'astreinte de l'équipe sécurité. Conditions de mission Localisation : Paris Présence sur site : minimum 60 %. Démarrage prévisionnel : 02/11/2026. Participation aux astreintes de l'équipe sécurité.

Un rôle de BA complet, de la spécification à la mise en production, au cœur des données de référence d'un grand groupe bancaire. L'équipe en charge des référentiels transverses accompagne toutes les lignes métiers du groupe dans leurs usages des données de référence : acquisition, consolidation, distribution. Elle migre ses traitements ETL d'Informatica PowerCenter vers Python. Vous reprenez le rôle de Business Analyst sur deux applications intranet jumelées — l'annuaire et l'organigramme du groupe — alimentées par les référentiels d'identités et d'organisations. La première est déjà spécifiée et en développement ; sur la seconde, tout reste à construire. Vos principales missions : Préparer puis réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation de la première application, et accompagner son passage en production. Analyser l'existant et spécifier les nouveaux traitements d'intégration de données de la seconde : migration technologique, simplification, nouveaux besoins. Préparer et conduire la recette de ces traitements, puis accompagner le changement. Ce que la mission vous apporte : Une équipe agile reconnue pour son expertise des données de référence, en interaction avec toutes les directions. Un périmètre où vous tenez le sujet de bout en bout. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Référentiels de données, ETL (Informatica PowerCenter vers Python), BDD, Jira, Confluence, Office 365 — agile.

ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe intervenant sur des sujets de Risk Management et de Data, nous recherchons un(e) Business Analyst / Data Analyst pour rejoindre une équipe en charge de la production, de la qualité et de la maintenance des données utilisées dans un environnement de Market Risk. L'équipe intervient notamment sur la maintenance de référentiels fonctionnels, la supervision de la Data Quality, l'analyse et la résolution d'incidents de production ainsi que sur différents projets réglementaires. MissionsMaintenance et production des référentielsVous serez notamment amené(e) à : Analyser les logs quotidiens d'intégration et identifier les éventuelles anomalies ; Assurer le suivi des workflows liés à l'enrichissement des données ; Effectuer la saisie et la modification d'attributs dans les bases référentielles ; Produire et maintenir les reportings de suivi de la production ; Accompagner les évolutions des référentiels : mises à jour massives, création de nouveaux attributs, évolutions du modèle de données, etc. ; Participer aux phases de tests et de validation lors des évolutions applicatives ; Contribuer à l'amélioration et à l'automatisation des processus existants via des scripts Python. Data QualityVous participerez également à la mise en place et à l'amélioration de la supervision de la qualité des données : Analyser les problématiques de Data Quality rencontrées en production ; Identifier les anomalies liées aux données et aux référentiels ; Participer aux réunions de suivi et à la résolution des incidents ; Mettre en place et améliorer des contrôles de cohérence, d'exhaustivité et de détection de données manquantes ou anormales ; Développer en Python des indicateurs de qualité (KQI) ; Collaborer avec les équipes IT afin d'industrialiser les contrôles développés ; Participer à l'amélioration continue des dispositifs de Data Quality. Projets et évolutionsDans le cadre des différents projets, vous pourrez être amené(e) à : Participer à la définition et à l'évolution des modèles de données et des référentiels ; Contribuer aux phases de recette et de tests ; Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions adaptées ; Accompagner les équipes projet sur les problématiques liées aux données ; Identifier et remonter les anomalies, besoins d'évolution et axes d'amélioration. Reporting réglementaireVous interviendrez ponctuellement sur des exercices de reporting réglementaire et de stress tests : Analyser et comprendre les templates et exigences réglementaires ; Réaliser des contrôles de Data Quality en amont des exercices ; Préparer et mettre à niveau les données et référentiels nécessaires ; Participer aux phases de tests des développements IT ; Produire et consolider les données à reporter ; Participer aux contrôles et réconciliations entre les différentes sources de données ; Répondre aux demandes de données ad hoc ; Contribuer aux phases de post-mortem et aux plans de remédiation. Profil recherchéDe formation supérieure en informatique, ingénierie, finance ou data, vous justifiez d'une expérience significative dans un environnement Data / Risk / Finance de marché. Vous disposez idéalement des compétences suivantes : Business Analysis / Data Analysis ; Bonne maîtrise de SQL et capacité à analyser et requêter des bases de données ; Bonne maîtrise de Python pour le développement et la maintenance de scripts ; Bonne compréhension des modèles et architectures de données ; Expérience dans un environnement de production ; Connaissances en Market Risk : P&L, VaR, Stress Tests, FRTB, Risk Factors, etc. ; Une expérience sur des problématiques de Data Quality est un réel plus ; Une expérience sur AWS / SageMaker serait appréciée. Qualités recherchéesNous recherchons avant tout une personne : Proactive et autonome, capable d'identifier les sujets et de proposer des solutions ; Dotée d'un fort intérêt pour la Data et l'analyse ; À l'aise dans des environnements complexes et à forts enjeux ; Rigoureuse et structurée ; Capable de travailler avec des interlocuteurs fonctionnels et techniques ; Dotée d'un bon esprit d'équipe et d'une bonne capacité d'adaptation.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un DevOps / Cloud Infrastructure Engineer afin de rejoindre une équipe technique travaillant sur une plateforme Cloud à grande échelle, dans un environnement où les enjeux de sécurité, industrialisation et disponibilité sont particulièrement importants. Vous intégrerez une équipe d'ingénieurs et travaillerez en collaboration avec des profils Infrastructure, Data, Architecture et Product. Missions Vous participerez au développement, à l'évolution et à la maintenance de l'ensemble de l'infrastructure définie as code. La mission se répartit approximativement de la manière suivante : Terraform : 45 % – développement et maintenance de l'Infrastructure as Code ; Helm & Docker : 30 % – création et maintenance de charts Helm et Dockerfiles ; Bash : 20 % – développement de scripts, outils de contrôle et automatisation des déploiements ; Python : 5 % – interactions avec les équipes Data, tests et besoins spécifiques des utilisateurs. Vous serez notamment amené à automatiser le déploiement d'infrastructures Cloud à grande échelle sous Microsoft Azure à l'aide de Terraform, Terragrunt, Packer et Ansible. Vous participerez également au déploiement et à l'industrialisation de différents composants au sein de clusters Kubernetes, notamment Ingress, Keycloak, Nexus, GitLab, Jupyter, Spark ou PostgreSQL. Vous contribuerez aux évolutions d'architecture de la plateforme, à l'amélioration des processus de déploiement, à la documentation technique ainsi qu'à l'application des bonnes pratiques de sécurité.

L'équipe travaille sur des algorithmes de détection d'objets d'intérêt stratégique sur des images satellites. Le pôle est composé d'une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer rapidement l'équipe en particulier pour travailler de l'imagerie satellite SAR. La personne intègrera une squad de 5 à 7 personnes. Les missions principales sont: - Développer, entraîner et tester des algorithmes de deep learning partant en production. - Contribuer à la stack d'outils MLOps de l'équipe pour garantir sa viabilité sur le long terme et améliorer la productivité de l'équipe.

Au sein de l'équipe Digital de la Direction, vous interviendrez sur un portefeuille d'applications digitales utilisées par les équipes métiers. Votre rôle sera principalement centré sur le déploiement, la maintenance et les évolutions des solutions existantes. Les missions principales: • Réaliser les déploiements et les mises en production avec l'outillage existant. • Assurer la maintenance corrective : diagnostic, correctifs, tests et mise en production. • Développer les évolutions demandées par les métiers, dans un fonctionnement en cycles courts. • Surveiller le bon fonctionnement des applications et prendre en charge les incidents. • Maintenir la documentation technique et les kits de déploiement. • Contribuer ponctuellement à la création de nouvelles applications Environnement technique: Back-end : Python, Flask, FastAPI Front-end : TypeScript, Node.js, React, Next.js, Vite Traitement documentaire : pdfplumber, pypdf, PyMuPDF, Tesseract OCR Génération de documents : openpyxl, reportlab Bases de données : PostgreSQL, Prisma, SQL, SQLite Outils & déploiement : GitHub, GitLab, Docker, Linux, Windows, IIS Intégrations : signature électronique, e-mails, SMS et API externes Méthode : développement assisté par IA, agents de code et LLM

Dans le cadre d'un projet d'industrialisation DevOps, nous recherchons un Consultant DevOps Senior afin d'accompagner la mise en place, l'intégration et l'automatisation d'une chaîne CI/CD complète autour de JFrog Artifactory et IBM Cloud. Le consultant interviendra sur la configuration et l'administration des repositories Artifactory pour différents types d'artefacts, notamment Maven, npm et Python. Il devra garantir la disponibilité, la sécurité et la traçabilité des artefacts publiés. Il sera également en charge de l'intégration d'Artifactory au sein des pipelines CI/CD afin d'automatiser le téléchargement, la génération et la publication des artefacts. Les principales missions seront : Configurer et administrer JFrog Artifactory pour les repositories Maven, npm et Python. Intégrer Artifactory aux différents pipelines CI/CD. Concevoir et automatiser les processus de livraison vers les environnements de recette. Intégrer les tests et validations automatiques avant les déploiements. Concevoir et maintenir des pipelines basés sur Tekton et IBM Cloud Continuous Delivery. Définir et mettre en œuvre un workflow Git standardisé : branching strategy, merge requests, revues de code et bonnes pratiques. Intégrer SonarQube dans les pipelines afin de contrôler la qualité et la sécurité du code. Mettre en place des quality gates, rapports de couverture, contrôles OWASP et alertes en cas de non-conformité. Participer à la définition des standards DevOps et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. Intervenir sur l'environnement IBM Cloud, notamment sur les aspects réseau, sécurité et services associés tels qu'IBM Cloud Internet Services (CIS).

Contexte de la missionDans le cadre de l'industrialisation et de l'automatisation de son infrastructure Réseau Datacenter, notre client recherche un Ingénieur Réseau Datacenter / NetDevOps capable de contribuer à la mise en place de solutions d'automatisation de bout en bout. La mission consiste notamment à : Concevoir et co-développer des scripts d'automatisation réseau avec l'équipe Ansible du client. Développer des automatisations en Ansible et Python pour interagir avec les APIs des équipements réseau. Mettre en place une Source of Truth permettant de centraliser, gérer et versionner les configurations réseau. S'appuyer sur l'environnement GitLab On-Premise existant pour assurer la gestion du code, des configurations et des déploiements. Industrialiser les processus de déploiement avec gestion des statuts, logs, contrôles et mécanismes de rollback. Participer à la conception d'interfaces graphiques interactives (IHM) permettant de piloter les solutions développées. Compétences techniques indispensablesLe candidat devra disposer d'une expérience significative dans la mise en œuvre de solutions fonctionnelles de bout en bout, notamment sur : Ansible : développement de rôles, playbooks et collections Python : scripting et développement d'outils d'automatisation Git / GitLab On-Premise GitLab CI/CD REST API YAML / Jinja2 Développement d'IHM / interfaces graphiques interactives Automatisation des déploiements et gestion des retours d'état Gestion des logs, statuts, erreurs et rollback Capacité à documenter les solutions et à produire des livrables techniques de qualité Compétences fortement appréciéesUne expertise dans les environnements Datacenter Cisco sera particulièrement appréciée : VXLAN / EVPN Cisco Nexus / NX-OS Cisco ACI Nexus Dashboard / NDFC APIs Cisco Nexus Dashboard BGP Solutions de Source of Truth telles que NetBox ou Nautobot Technologies d'automatisation réseau : Netmiko, NAPALM, Nornir AWX / Ansible Automation Platform FastAPI / Flask pour le développement d'IHM ou de services Livrables attendusLe consultant interviendra sur différents livrables techniques et documentaires, notamment : DATD / Architecture détaillée : interfaces, spécifications, outils, schémas d'architecture et modalités d'accès aux sources. MFX Stratégie de tests : validation des différentes briques et de la solution de bout en bout. Configurations et développements nécessaires à la mise en œuvre de la solution. Tests unitaires des équipements et cahiers de recette. Tests d'intégration de la nouvelle solution et tests fonctionnels. Procédures et manuels d'exploitation. Présentation des solutions et rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles

Nous recherchons un(e) Cloud DevOps Engineer spécialisé(e) en Ansible et Python, capable d'intervenir sur des architectures cloud distribuées, hautement disponibles, résilientes et sécurisées. La mission s'inscrit dans un environnement technique exigeant, au sein duquel les solutions sont déployées directement dans les infrastructures privées des clients. Le poste combine des activités de déploiement, automatisation, architecture, intégration, maintenance, support technique et amélioration continue. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'exploitation et d'ingénierie afin d'automatiser et fiabiliser les processus de déploiement, de configuration et d'administration des applications. Activités principales Déploiement et intégration · Déployer et configurer des solutions Cloud Edge au sein des infrastructures privées des clients. · Garantir les exigences de sécurité, performance, disponibilité et scalabilité des environnements déployés. · Participer aux phases de conception et d'intégration des solutions. · Accompagner les équipes techniques partenaires sur les sujets d'architecture, dimensionnement, intégration et faisabilité. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures distribuées adaptées aux contraintes des environnements clients. Automatisation & DevOps · Automatiser les processus de déploiement, configuration et administration des applications et infrastructures. · Développer et maintenir des scripts et playbooks d'automatisation. · Contribuer à l'amélioration et à la fiabilisation des pipelines CI/CD. · Industrialiser les processus opérationnels afin de réduire les interventions manuelles et les risques associés. · Participer à l'évolution des pratiques DevOps et Infrastructure as Code. Maintenance & évolutions · Planifier et réaliser les montées de version, upgrades et correctifs lors des fenêtres de maintenance. · Préparer les opérations de maintenance en limitant au maximum les interruptions de service. · Participer à l'évolution et à l'amélioration continue des solutions déployées. · Garantir la compatibilité et la stabilité des environnements lors des évolutions techniques. Support technique expert · Assurer un support technique de niveau 4 sur les environnements complexes. · Diagnostiquer et résoudre des incidents critiques et des problématiques techniques complexes. · Analyser les problèmes liés aux systèmes, réseaux, applications, infrastructures et composants distribués. · Collaborer avec les équipes R&D, support et opérations afin d'identifier les causes racines et mettre en œuvre des solutions pérennes. · Participer à l'amélioration continue de la qualité et de la résilience des solutions. Documentation & amélioration continue · Rédiger et maintenir la documentation technique relative aux architectures, déploiements et procédures opérationnelles. · Formaliser les bonnes pratiques et procédures d'exploitation. · Contribuer à l'automatisation et à l'optimisation des processus de déploiement et d'exploitation. · Participer aux activités de tests et de validation des solutions. Astreinte· Participer à une rotation d'astreinte 24/7 afin d'assurer la disponibilité et la continuité des services. · Intervenir sur les incidents critiques conformément aux procédures d'escalade et de support. Stack technique· Ansible, Python, Bash, Jenkins, Terraform, Git, REST API, GNU/Linux, Debian, HAProxy, VLAN, VPN, DHCP, DNS, CI/CD, VMware vSphere, KVM, LXC, Docker, Kubernetes, Proxmox, MariaDB, MongoDB, Redis, ZFS, OpenStack Swift, Prometheus, Grafana, AlertManager, Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK), Debian Packaging, JavaScript, Node.js, XMPP

Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le coeur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d'importantes adhérences avec les travaux d'industrialisation de la plateforme Data & IA. Le Domaine Data Hub, au sein de la Direction Data dont l'objectif est d'assurer la disponibilité, l'accessibilité et la centralisation des données structurées, semi-structurées et non structurées de la société ainsi que les données provenant de l'extérieur. Ce domaine à vocation à démocratiser l'accès pour et par les métiers à l'exhaustivité des données, à travers les produits Comptoirs Data & Référentiels des données. Le périmètre d'intervention sera les Référentiels de données. Les Référentiels sont le point de vérité unique de la donnée d'entreprise, ils sont centraux à toute l'entreprise et font face à de forts enjeux : • continuité de la mise en place du référentiel OPS • continuité de la mise en place du référentiel documentation comptables • continuité de la mise en place du référentiel nomenclatures • décommissionnement des systèmes legacy • mise en place de parcours utilisateurs et des fronts Objectifs et livrables : • Analyse des données en masse (python, excel, SQL autre) • Recueil des besoins métiers et communication à l'équipe techniques • Cadrage de nouveaux sujets sur le plan fonctionnel et technique • Réalisation de la documentation projet détaillée (confluence, jira...) • Mise place de contrôles qualité tout au long du cycle de vie de la donnée sur Informatica Data Quality et disponible sur dashboard Qlik • Identification et analyse des données en non qualité et remédiation de celles-ci • Rôle de PPO pour aider le PO dans la gestion du backlog (création d'US, planning...) • Mise à jour du dictionnaire de données Datalink (datagalaxy) • Modélisation dans le référentiel (Power Designer) • Gestion de la recette des nouvelles fonctionnalités (automatisation, TNR...) • Mise en place de la stratégie de gestion du support aux utilisateurs • Accompagnement des métiers au changement • Participer à l'élaboration de la stratégie de recette • Définir, rédiger les cas de tests et élaborer les jeux d'essais • Exécuter la recette • Suivre les anomalies et leurs corrections • Être garant de la qualité des livrables depuis la base de DEV, jusqu'à la PROD

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne un Consultant BI confirmé. Objectif global Réaliser la migration Data domaine Achats Les livrables sont Mise en œuvre en projet du plan de migration via Migration Fabric (paramétrage, tests, itérations, validation...) suivant planning projetet avec métiers Réalisation de modèle de données cible et Reporting Power BI (40 indicateurs) Mise en œuvre du plan de migration via Migration Fabric Compétences techniques Python & SQL - Confirmé - Impératif Environnements de Data Factory - Confirmé - Impératif Modélisation de bases de données - Expert - Impératif Outil de visualisation: ex: Power BI - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Contexte Besoin d'un renfort pour le projet stratégique et de transformation de mise en place de la solution Ivalua S2CP2P sur les BUs France et des fonctionnalités SRPM / S2C à l'international GO Live BU Recyclage et Revalorisation France au 1er janvier 2027 (montée de version - update data) GO Live HQ et international au 1er avril 2027 (migration Ivalua ancienne version vers Ivalua v182 + référentiel fournisseur SAP vers IVALUA) GO Live Eau France au 1er Juin 2027 (Oracle vers Ivalua v 182) Diversité des modèles de données sources Nombreux objets (20+) avec de nombreux attributs Changement de référentiels (segmentation, fournisseurs, analytiques, organisations…) Besoin de fusionner des référentiels progressivement (fournisseurs, articles, catalogues, etc.) Besoin de traduire / transformer les données vers des référentiels uniques en gardant le lien avec les précédents Nécessité de garder le lien avec l'historique / traçabilité / pro-forma La mission Détailler, mettre en oeuvre et piloter le plan de migration DATA suivant planning projet et stratégie définie Management de 2 ETP déjà présentes sur le projet Réaliser les ateliers nécessaires à la définition des règles de gestion des migrations des objets transactionnels ou référentiels Paramétrer l'usine de migration, la tester, l'ajuster, l'itérer, la valider pour garantir une bascule rapide afin de limiter le gel d'activités Garder l'historique pour les besoins de reporting avec les nouveaux référentiels communs Conserver les règles de transformation utilisées (audit) Assurer l'amélioration continue entre les vagues Garantir la bonne application des règles DATA de notre client (Data Decurity by design...) Mettre en place les reporting BI nécessaire à l'activité Achats (45 indicateurs identifiés sur l'ensemble du processus La stratégie et le plan de migration ont été définis. Les compétences attendues : Expertise de migration dans le domaine Achats et si possible avec une expertise Ivalua Maîtrise de la modélisation de bases de données Expertise Python , SQL Maîtrise des outils de visualisation en particulier Power Bi Maîtrise des environnements de Data Factory (Azure Data platform) Définition du profil CONSULTANT Il /elle anticipe et fait mûrir les nouveaux projets par une sensibilisation à l'apport des technologies et une analyse prospective des processus métiers. Il /elle assiste la maîtrise d'ouvrage pour la définition des besoins et des solutions à mettre en œuvre, dans un souci de meilleure intégration dans le système d'information d'entreprise. Activités et tâches CONSEIL EN SYSTÈME D'INFORMATION : - Conseille sur l'optimisation de l'utilisation des outils et des systèmes en place - Informe et sensibilise la direction générale (DG) et les directions métiers aux technologies et aux apports des technologies de l'information. ASSISTANCE AUX MÉTIERS OU AU MAÎTRE D'OUVRAGE : - Effectue des prescriptions et recommandations pour le développement et la mise en œuvre d'un projet ou d'une solution- Participe à la définition des spécifications générales des projets - Vérifie la cohérence de l'architecture applicative et fonctionnelle et de son évolution - Participe à l'évaluation et au choix d'un progiciel - Assiste les métiers ou la maîtrise d'ouvrage pour le développement de l'informatique de service- Effectue des préconisations sur le management dans le cadre de l'accompagnement d'un projet - Participe à la conception du plan d'accompagnement. Date de démarrage 24/09/2026 Lieu de réalisation La Défense Déplacement à prévoir non Nombre de jours souhaitables sur site 3 jour par semaine Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous SVP m'envoyer votre CV au format Word en indiquant votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant ?

Le Data Analyst aura la charge de: Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements : Réaliser des campagnes de tests comparant 2 versions du moteur d'identification et effectuer des analyses quantitatives et qualitatives des différences Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit : En collaboration avec les experts métiers, comprendre leur remontées, les analyser pour constuire avec le PO, les évolutions de règles à opérer pour améliorer la performance Outiller les analyses : Automatiser le travail d'analyse Enrichir les analyses avec des données provenant de sources internes ou externes ou via des algos Le candidat devra présenter une experience significative dans le domaine de l'analyse de données et être à l'aise avec les méthodologies de tests sur une application aux résultats incertains.