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Dans le cadre du renforcement d’une plateforme Data en production, nous recherchons un Ingénieur Système / Data Ops pour intégrer une équipe en charge du support et de l’exploitation d’un Data Hub et d’une plateforme de Data Virtualisation. Le poste consiste à assurer le bon fonctionnement des environnements de production, à superviser les traitements de données, à coordonner les incidents et à garantir la continuité de service. Vous interviendrez sur le monitoring quotidien des flux, la gestion des incidents et des problèmes, ainsi que sur la coordination des mises en production et des changements techniques. Vous serez également amené à analyser les incidents, proposer des actions correctives et préventives et participer à l’amélioration continue des processus et des outils de supervision.

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une 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) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une 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) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Dans le cadre du renforcement d’une initiative autour de l’intelligence artificielle déjà en production (plateforme « IA as a Service »), nous recherchons un Business Analyst IA pour intervenir en interface directe entre les équipes opérationnelles (type centre de supervision 24/7) et les équipes IT. Le rôle consiste à identifier, qualifier et piloter des cas d’usage IA visant à améliorer la performance opérationnelle et la qualité de service. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des cas d’usage, de l’émergence jusqu’à l’adoption en production. Principales missions : Émergence : recueil des besoins terrain, identification des irritants opérationnels, estimation rapide de la valeur métier et recommandations Go / No Go Qualification : cadrage des cas d’usage, définition des hypothèses, estimation valeur / effort, définition des KPIs et formalisation des dossiers de décision Expérimentation & industrialisation : rédaction des spécifications fonctionnelles et user stories IA, définition des critères d’acceptance et participation à la recette Adoption : suivi de la valeur en production, amélioration continue, aide à la décision sur la poursuite ou l’arrêt des cas d’usage Livrables attendus : Fiches idées (cas d’usage, valeur estimée, recommandation) Dossiers de qualification (hypothèses, KPIs, business case) Expressions de besoin détaillées (spécifications, user stories, critères d’acceptance) Rapports de suivi de la valeur en production et documentation méthodologique

Missions description: The Business Analyst will be responsible for driving the data-related aspects of the PeopleSoft ERP but not only across the organization in different countries. This role involves analyzing business needs, ensuring data quality, and facilitating data integration and governance to support a successful rollout. The analyst will work closely with stakeholders to translate business requirements into technical specifications, ensuring data consistency, security, and compliance throughout the project lifecycle. The Business Analyst will lead the tudy of third-party management (service providers, partners, etc.) in the application landscape. o Country-by-country interviews. o ½ day per interview. ? Workshops with business, provider network, IT, … ? Share with O2C / P2P lead and other counterparts. ? Belgium as pilot country, Spain, . o ½ debriefing. Requested deliverables: -Key Deliverables for a Data-Driven Business Analyst in the PeopleSoft Rollout (France, Belgium, UK, US, Canada, Italy, Spain) 1. Business and Data Requirements Document 2. Process and Data Flow Analysis 3. Data Governance and Quality Plan 4. Functional and Configuration Documentation 5. Data quality improvement and Validation Strategy 6. Post-Implementation Data Monitoring and Continuous Improvement 7. Reporting and Stakeholder Communication Provide regular progress updates on data-related aspects of the study. Present insights on data quality, risks, and opportunities for each country. Ensure transparency and alignment with regional and global stakeholders. Prefered experience: Business analyst oriented Data Required technical skills : - Strong Data modeling skills (Conceptual Data Model design) - Interviewing skills - Ability to summarize the goal and the driver and make you understandable by business users - Ability to ask questions in a simple and understandable way, adapting the wording to the interlocutor - Ability to ask the same question from different angles and point of view or to different participant to cross check - Ability to contain the round of question to balance the interveiw duration to cover all the scope. - Ability to anlayze quickly the scope of knwoledge and skills of the business interviewed person - Ability to ask for additional or alternative business or IT SME and reschedule or adapt the - Analysis skills - Ability to dive into the root concepts and logic behind a serie of use cases exposed by the business - Ability to find the commonalities and the specificities - Strong organization skills to plan the meeting ensure attendence and relevance of the attendees - Ability to optimize the schedule of interview to enable preparation of the meeting and writing of the delivrables - Structuring into rigourous and articulable concepts the verbatim of the business - Expérience on Party Master Data Management Optionals technical skills - Proficiency in BI and reporting tools: Power BI, Tableau, QlikView, to create dashboards and visualize data quality, compliance, and performance metrics. Other skills or abilities expected: - Ability to relate technical concepts to system applications and user needs. - Problem solving skills. - Ability to work under pressure. - Ability to work with direct and remote teams. - Capacity to adapt quickly to changes and learn in all circumstances. - Advanced Listening & Communicating skills. - Team player and able to work collaboratively with others and leverage their skills. - Innovative thinking. Interpersonal skills: - Strong leadership and communication skills. Autonomy. - Involved with other teams supports to obtain inputs for the correct development of his/her job. - Ability to manage stakeholders and business demands. - Ability to be interface between technical and business teams by translation of exchanges. Background and experiences: - Minimum of 5years’ experience in data driven environnements, ideally in major and multi-cultural organizations. - Fluent English (speaking and writing as english will be the work language) and French are a plus.

Contexte : Dans le cadre de la construction du datalake des équipes Group Digital & IT International Cybersécurité de notre client, nous recherchons un(e) Consultant Data Integration Senior . Missions : Organiser et piloter votre activité ainsi que celle d’un consultant junior Garantir le respect des délais, de la qualité de livraison et des bonnes pratiques Assurer une communication claire et régulière sur l’avancement Concevoir et implémenter les flux d’ingestion de données (API, SFTP, DB) Développer et orchestrer les pipelines avec Azure Data Factory Alimenter et structurer le datalake dans Snowflake Concevoir des modèles de données (tables de faits, dimensions) Préparer les données pour les usages analytiques et le reporting Collaborer à la restitution via Power BI Participer à la mise en place de futures briques techniques telles que Apache Airflow (via Astronomer) et DBT Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data Comprendre les enjeux cybersécurité (gestion des assets, conformité, outils de sécurité) Exploiter les données issues des outils cyber pour produire des indicateurs pertinents Compétences techniques: Expertise sur Snowflake (modélisation, performance, structuration) Maîtrise de Azure Data Factory Bonne expérience en modélisation décisionnelle (schémas en étoile : faits/dimensions) Expérience en intégration de données multi-sources (API, SFTP, bases de données) Bon niveau en SQL Appréciées Expérience avec Power BI Connaissance de Apache Airflow (ou Astronomer) Notions ou expérience avec DBT Connaissance des environnements cloud Azure

🚀 Chef de Projet Talend Data Integration – ETL & Streaming (Talend / Kafka) Dans un contexte grand groupe international et multiculturel, vous pilotez les services d’intégration data autour des plateformes Talend (Cloud & hybride) et Kafka Confluent , avec des enjeux forts de scalabilité, performance et gouvernance data . • Pilotage du RUN et des projets (CRM, PIM, annuaire…) • Cadrage des besoins, architecture et conception des flux data • Management d’une équipe offshore (Inde) • Suivi opérationnel des plateformes Talend & Kafka (monitoring, upgrade, incidents) • Gestion du capacity planning & facturation • Définition et diffusion des bonnes pratiques data & intégration 🔎 Ce que l’on recherche Un Chef de Projet Data très opérationnel , capable de piloter à la fois le RUN et les projets, avec une vraie expertise technique ETL/streaming et une capacité à gérer des environnements complexes à grande échelle. #Data #ETL #Talend #Kafka #Streaming #DataEngineering #ProjectManager #Freelance

Contexte Dans un contexte de migration d’une plateforme des technologies big data vers des technologies classiques, nous recherchons un expert technique autonome et chevronné afin d’assurer cette migration from scratch. Missions Commander les serveurs depuis les portails cloud internes : les customiser afin de les rendre opérationnels, c’est-à-dire conformes à la politique d’exploitation et de sécurité. Commander des bases de données On-premise et/ou Cloud en fonction des besoins : les installer, configurer et les administrer. Installation et configuration de l’ETL DataStage et ses satellites dans une infrastructure 3 tiers haute disponibilité : Data de données actif/passif avec réplication et synchronisation des données. Installation et configuration du WAS actif/passif. Installation et configuration du core de l’ETL : actif/passif tout en garantissant la résilience. Garantir le parallélisme et le cloisonnement des environnements dans une même plateforme. Installation et gestion des middlewares : CFT/MQseries (Actif/actif) : haute disponibilité. Autosys : gestion et développement des JIL : ordonnanceur applicatif et scheduler. Monitoring technique, BAM, outils de reporting/data visualisation, etc. Installation de l’application et support aux équipes projets. Veiller à la bonne traçabilité des services techniques utilisés au niveau infrastructure et applicative. Mise en place des procédures BAU : reporting, documents d’exploitations et d’installation. Formation des équipes de support, niveau 2 et 3.

Notre client dans le secteur Santé recherche un/une Engineering Manager Data H/F Description de la mission: Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data, le client lance un programme stratégique de migration de son Data Warehouse vers Snowflake. Ce programme s’inscrit dans une transformation globale visant à migrer des environnements legacy vers une architecture cloud scalable, améliorer la qualité, la gouvernance et l’accessibilité des données, et accélérer les usages métiers en BI, analytics et data science. L’environnement est international avec de forts enjeux de coordination entre équipes IT et métiers. Objectifs de la mission En tant qu’Engineering Manager Data, la mission consiste à assurer le pilotage technique et opérationnel de la migration vers Snowflake ainsi que le management des équipes Data. Missions principales • Cadrage et pilotage de la migration vers Snowflake • Définition de l’architecture Data cible • Management et structuration d’une équipe de Data Engineers • Mise en place des bonnes pratiques en qualité, monitoring, CI/CD et gouvernance • Accompagnement des équipes métiers dans l’adoption de la plateforme • Suivi des performances, des délais et des risques projet Profil recherché • Expérience confirmée en tant qu’Engineering Manager ou Lead Data Engineer • Expérience avérée de migration vers Snowflake, fortement souhaitée • Solide background technique en Data Engineering • Expérience en management d’équipe, avec une expérience onshore / offshore appréciée • Capacité à évoluer dans des environnements complexes et internationaux • Bon relationnel et capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers Livrables attendus • Roadmap de migration et architecture cible • Suivi des sprints et des livraisons • Documentation technique et bonnes pratiques • Reporting projet : avancement, risques, KPI • Structuration et montée en compétence de l’équipe Compétences / Qualités indispensables : Snowflake, Data Engineering, Management d'équipe Data, Architecture Data, SQL et Python, Airflow / DBT Informations concernant le télétravail : 2 jours par semaine de télétravail Bureaux à Bordeaux

Nous recherchons un(e) Senior Data Analyst spécialisé(e) sur Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Missions : • Être responsable de la couche analytique des métriques End-to-End : calculer et suivre les KPI incluant le temps de cycle, le lead time, le débit (throughput) et les encours (work-in-progress) à travers les étapes de production, • Construire des modèles de données granulaires pour un suivi complet des lots, en enrichissant la visibilité avec un niveau de détail par étape et une cartographie des dépendances entre tâches, • Mettre en place un contrôle statistique des processus appliqué aux métriques de flux : détecter les dérives des KPI par rapport aux limites de variabilité et développer des modèles prédictifs pour optimiser les temps de cycle, • Concevoir et maintenir des dashboards de suivi des flux ainsi que des visualisations d'analyse des goulets d'étranglement pour les équipes de production et les relecteurs de dossiers de lots, • Collaborer avec les data engineers pour intégrer les données SAP et les systèmes MES, en garantissant la qualité des données pour le suivi des lots et l'analyse des flux, • Travailler avec les équipes site pour cartographier finement les tâches de production et valider les dépendances, afin de soutenir la transition vers une séquence de lots optimisée, • Contribuer à l'intégration future de capacités de process mining et de workflows agentiques pour un ordonnancement intelligent des files de production. Référence de l'offre : m8hb4s55ll

Contexte et Mission Le secteur du e-commerce entre dans une nouvelle phase : l’ Agentic Commerce , où des agents pilotés par l’IA effectuent de manière autonome des recherches et des achats pour les utilisateurs. Dans ce cadre, vous rejoignez une équipe Data de plus de 60 personnes pour prototyper et intégrer ces systèmes d'agents au sein d'un écosystème utilisé par les plus grands retailers mondiaux. Responsabilités principales Conception & Architecture : Développer et optimiser des agents IA via des frameworks comme LangChain, LangGraph ou LangFlow. Ingénierie LLM : Exploiter les modèles de langage de pointe et les techniques de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cycle de vie produit : Piloter les projets de la phase de design initial jusqu'à la mise en production et aux itérations successives. Industrialisation : Mettre en place des outils réutilisables pour assurer la scalabilité, le monitoring et les tests des solutions déployées. Innovation & Veille : Explorer les nouveaux paradigmes de l'IA et évaluer les technologies émergentes pour maintenir l'avance technologique de la plateforme.

e cherche pour un de mes clients un Data Modelisation Description du besoin : OBJET DE LA PRESTATION : DATA MODELER - PROGRAMME DE TRANSFORMATION DATA B2B NOM DU PROJET : TRANSFORMATION DATA B2B Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) Cadre et environnement (Contexte général du projet) Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Agite Data), le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery). La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI). La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir, en mode agile, le socle technique et les données de référence (RCU, Pivots) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs cas d'usages Définition de la prestation (Objet & Périmètre de la prestation) Le Prestataire agira en tant que Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée. Il fera le lien entre les Experts Métiers et le Lead data engineer agile. 1) Conception du "Core Model" : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) en cible sur BigQuery (Modèles en étoile / Data Vault). 2) Règles de Gestion RCU : Définir et prototyper (en SQL) les règles de rapprochement (Matching/Merging) permettant de lier les données techniques (ex: ND) aux données légales (SIREN/SIRET). 3) Archéologie de la Donnée : Analyser les sources Legacy (Oracle) pour identifier les règles implicites et cartographier les écarts avec la cible. 4) Gouvernance & Dictionnaire : Rédiger les définitions fonctionnelles directement dans le Data Catalog d'AIDA (Métadonnées BigQuery) et le Data Catalog Métier (ODG = Open Data Guide) pour garantir l'autonomie des futures Squads. 5) Support aux Squads : Préparer des "Data Sets" certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Analystes des Squads Métiers. Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables Modélisation Cible Modèles Logiques de Données (MLD) validés par le Tech Lead. Mapping Source-to-Target détaillé. Itératif : 1er Draft RCU mi-Mars 2026 Définition du RCU (Vision 360) Spécification SQL des règles d'unicité client (Clés de réconciliation). Matrice de gestion des cas particuliers (Multi-comptes, Flottes). MVP RCU : Fin Mars 2026 Gouvernance des Données Dictionnaire de données (Business Glossary) intégré dans AIDA et ODG Règles de Qualité (DQ Rules) définies pour chaque objet métier Continu Exploration & Prototypage Requêtes SQL d'analyse d'impact. Datasets de test pour validation métier. A la demande Domaines de compétences et savoir faire de la société prestataire, nécessaires à la bonne réalisation de la prestation : Indispensable : Modélisation de Données Expert : Maîtrise des concepts théoriques (Merise, 3NF) et dimensionnels (Star Schema, Kimball). Capacité à simplifier des modèles complexes. SQL Avancé : Capacité à manipuler la donnée (Requetage complexe, Window Functions) pour valider ses propres modèles (pas de spécifications "papier" uniquement). Analyse Fonctionnelle : Capacité à dialoguer avec le Métier (Marketing, Finance) pour extraire les règles de gestion. Expérience avérée dans un cadre de travail Agile / Scrum. Connaissance su secteur B2B/ TELECOM : Compréhension des notions de Hiérarchie de comptes, Parcellaire, SIRET/SIREN. Connaissance de l’environnement BIGQUERY Savoir-être : Esprit de synthèse. Force de proposition (ne pas attendre que le métier dicte le modèle). Pragmatisme (livrer de la valeur incrémentale).