Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte : Dans le cadre d'un programme visant à mettre en place les solutions de gestion des prestations prévoyance pour les contrats collectifs et individuels à horizon fin 2027, notre client recherche un Chef de Projet SI Data Senior. La mission consiste à piloter le chantier SI Data du programme, autour du déploiement du module de gestion des prestations prévoyance d'Active Infinite, tout en prenant en compte la coexistence avec la solution existante Graphtalk AIA utilisée en mode « run off ». Missions principales : · Piloter le chantier des impacts SI Data du programme. · Piloter la conception et la mise en œuvre de l'intégration des données dans le SI Data : entrepôts de données, référentiels, Centre de Données Actuariel (CDA), etc. · Concevoir et mettre en œuvre les usages des données : usages actuariels, reporting et réglementaire. · Prendre en compte la coexistence des deux systèmes de gestion des prestations : Active Infinite pour les nouveaux sinistres et Graphtalk AIA pour les sinistres en cours. · Piloter les phases de tests et de recette. · Rédiger les livrables projet : spécifications, stratégie de tests, cahier de recette, etc. · Animer les ateliers de travail avec les différentes parties prenantes. · Piloter et coordonner les travaux avec les équipes internes SI Data et mettre en place la comitologie associée. · Coordonner les travaux avec les équipes métiers et SI. · Gérer les adhérences du SI Data avec les autres projets, notamment les projets de migration d'offres. · Participer aux instances de suivi du programme. · Suivre les plannings, risques, dépendances et actions du chantier. · Accompagner la montée en compétence des collaborateurs du client. Livrables attendus : · Planning et suivi du chantier SI Data. · Dossiers de conception et d'intégration des données. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Stratégie et cahiers de recette. · Résultats et suivi des tests et recettes. · Documentation relative aux usages Data actuariels, réglementaires et de reporting. · Reporting d'avancement, suivi des risques et dépendances. · Supports et comptes rendus des ateliers et instances de gouvernance. · Documentation de coordination avec les différents acteurs SI Data et métiers. · Supports de montée en compétence des collaborateurs.

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Dans le cadre d'un programme de transformation d'un SI Prévoyance, vous piloterez le chantier Data lié au déploiement d'une nouvelle solution de gestion des prestations de notre client. Vous assurerez la coordination des travaux Data et des différents acteurs, dans un contexte de coexistence avec le système existant et de préparation de sa migration vers la solution cible. Le périmètre couvre des offres de prévoyance collectives et individuelles. Vos missions Piloter la conception et l'intégration des données dans le SI DATA (entrepôts de données et référentiels, centre de données actuariel…) Concevoir et mettre en œuvre des usages des données (usages actuariels, reporting, réglementaire…) avec prise en compte de l'existence simultanée des deux systèmes de gestion des prestations prévoyance (Accolade – Activ'Infinite pour les nouveaux sinistres et GAIAC – Graphtalk AIA pour les sinistres en cours) Concevoir et exécuter les phases de tests et recettes Rédiger des livrables du projet (spécifications, stratégie, cahier de recette…) Animer des ateliers de travail avec les différentes parties prenantes Piloter et coordonner des travaux avec les différents acteurs internes SI DATA Participer aux instances de suivi

1. Contexte et Objectifs de la Prestation Dans le cadre du départ d'un de nos Data Scientists internes, le client recherche un Data Scientist expérimenté en renfort externe pour assurer la continuité de nos projets stratégiques en intelligence artificielle. Cette mission de transition est cruciale pour maintenir l'avancement de nos initiatives innovantes en attendant le recrutement d'un collaborateur interne. Vous rejoindrez une équipe dynamique travaillant sur un projet d'IA Générative ambitieux et à fort impact au sein de la DSI/Valorisation Data & IA (VDI), en lien avec le Chief Data Officer du Data Office et en lien avec le Centre de Compétence IA/Ops qui se met en place et auquel vous participerez.

ContexteLe présent appel d'offre a pour objet la sélection d'un Data OPS/Data platform Engineer Senior afin d'accompagner le pôle Data Fabric d'une grande entreprise du secteur ferroviaire. MissionsRUN et fiabilité de la plateforme Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la Data Platform. Investiguer et résoudre les incidents de production. Améliorer l'observabilité, le monitoring et l'alerting. Participer à l'amélioration continue de l'exploitation. Construction et évolution du socle Data Développer et maintenir les services de la plateforme. Participer à la mise à disposition d'environnements self-service pour les équipes Data. Industrialiser les déploiements via Infrastructure as Code et CI/CD. Contribuer à l'amélioration de l'expérience développeur. Modernisation et migration Participer à la migration du patrimoine historique vers les nouvelles architectures Lakehouse. Accompagner la transition des usages existants. Optimiser les coûts d'exploitation des solutions Data. Services Data et consommation Développer les services d'exposition et de consommation des données. Contribuer aux sujets de gouvernance, catalogage et partage de données. Participer à l'ouverture multi-client des services Data. Gouvernance et services Data Platform Contribuer à la standardisation et à l'industrialisation des Data Products afin de garantir leur réutilisabilité, leur qualité et leur maintenabilité. Participer à la définition, à l'implémentation et au suivi des Data Contracts entre producteurs et consommateurs de données. Mettre à disposition et faire évoluer les services de la plateforme liés au catalogage, à la découvrabilité et à la documentation des données. Implémenter et automatiser les mécanismes d'habilitation et de contrôle des accès afin de garantir la sécurité et la conformité des usages. Accompagner les équipes Data dans l'adoption des standards de gouvernance et des bonnes pratiques de publication des Data Products.

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur du secteur bancaire – Banque d'Investissement, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer Senior. L'équipe intervient sur la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein d'applications métiers, notamment autour de l'exploitation de données issues de documents financiers, de documents de crédit et de différents systèmes internes. La mission s'inscrit dans une forte dynamique autour de l'IA générative, des LLM et des architectures agentiques, avec un objectif d'industrialisation et de mise en production de cas d'usage à forte valeur métier. Localisation : Est parisien – proche banlieue Missions et responsabilitésLe consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir et contribuer à la mise en œuvre de solutions et architectures agentiques permettant de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Concevoir des pipelines IA agentiques capables d'extraire, structurer et exploiter des données provenant de documents et de systèmes internes. Travailler avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et de maximiser l'impact, la pertinence et l'adoption des solutions IA. Concevoir et intégrer des solutions reposant sur des LLM et modèles d'IA générative. Déployer et exécuter des LLM / modèles sur GPU au sein des environnements de développement. Mettre en place des dispositifs d'évaluation, de monitoring et d'observabilité des pipelines agentiques. Définir des métriques permettant d'évaluer la qualité et la fiabilité des réponses et extractions produites par les modèles. Améliorer de manière continue les performances des modèles et des pipelines selon une approche itérative et incrémentale. Définir et mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés afin de garantir la qualité des solutions. Industrialiser les développements Data Science en respectant les standards IT de l'entreprise. Collaborer étroitement avec les architectes, développeurs et équipes de production / DevOps. Assurer la responsabilité technique de certains use cases métiers, jusqu'à leur mise en production. Participer au support technique et au transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueIA / Agentic AI LLM / Generative AI Google ADK LangGraph DSPy Phoenix / Arize Architectures agentiques et multi-agents vLLM Développement Python FastAPI Pytest APIs REST Industrialisation / Infrastructure Kubernetes Jenkins GPU / déploiement de modèles CI/CD Profil recherchéNous recherchons un profil Senior, capable d'aller au-delà de l'expérimentation Data Science et de participer réellement à l'industrialisation de solutions IA. Une expérience significative est attendue sur : IA générative et LLM. Développement Python. Conception de pipelines et/ou systèmes agentiques. Intégration de solutions IA dans des applications métiers. Évaluation et observabilité de modèles ou de systèmes LLM. APIs et architectures applicatives. Kubernetes et environnements CI/CD. Mise en production de solutions Data Science / Machine Learning. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou sur des problématiques documentaires complexes constitue un plus. Qualités attenduesAutonomie et capacité de prise en charge d'un sujet de bout en bout. Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. Curiosité forte autour des évolutions de l'IA générative. Capacité à challenger les solutions et être force de proposition. Culture de la qualité et de l'industrialisation. Communication et capacité de transmission.

Hello ! Nous c'est WEKEY ! Nous ne sommes ni une ESN ni un cabinet de recrutement. Aaah mais qui sommes-nous alors ? Pour tout savoir sur nous et votre future mission c'est par ici 😁⬇ Vous êtes Data Engineer H/F et vous recherchez une mission en freelance ? Nous avons le projet qu'il vous faut pour l'un de nos clients basé à Niort. CE QUI VOUS ATTEND👀 Dans le cadre de la mission votre rôle sera : Assurer le fonctionnement quotidien et le maintien en conditions opérationnelles de l'activité Data • Créer et maintenir des tableaux de bord et reportings • Suivre, contrôler et fiabiliser les pipelines de données • Exposer et valoriser les données pour développer de nouveaux services • Participer aux travaux de segmentation, de cartographie et de géolocalisation • Contribuer à la réflexion sur le stockage et l'exploitation des documents métier

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data / IA Engineer H/F Description de la mission : Au sein du Service Data Intégration l'équipe IA travaille sur différentes solutions applicatives d'Intelligence Artificielle et de Data. Ces applications sont développées en interne sur la base des composants disponibles dans Azure AI Foundry. Notre client va recherche un Data Engineer capable d'intervenir en renfort des équipes déjà en place. Ainsi vous jouerez un rôle central dans l'orchestration et la gestion des projets d'Intelligence Artificielle au sein du pôle IA. Vous implémentez et industrialisez les pipelines pour collecter, nettoyer, modéliser, cataloguer et restituer des données afin de les rendre accessible tout en veillant à leur qualité. Plus précisément, vous : 1 . Concevez des solutions pour collecter, transformer et exploiter des gros volumes de données. 2. Participez à l'industrialisation des traitements et à leur amélioration continue, au monitoring pour qu'ils soient fiables, robustes et performants afin de répondre aux exigences métiers 3. Implémenter et opérer les projets Data et Analytics centraux sur une plateforme mutualisée (Data Platform) 4. D'assurer le run des projets Data &Analytics centraux en second niveau derrières les équipes en charge. 5. Vous assurez une veille technologique afin d'être à la pointe des connaissances en matière de data et de participer à la définition de la Roadmap technologique Data & Analytics. 6. Développer notre autres outils liés à l'intelligence artificielle. Environnement technique : Vous maîtrisez des langages de programmation (Python, Java, Shell), des solutions de bases de données (Snowflake indispensable), des outils de traitement data(Matillion, Azure Data Factory, dbt). Vous êtes à l'aise dans les environnements Cloud (Azure, Google) et avec les outils d'intégration et de déploiement continue (Jenkins, git, gitlab, création de CI/CD, docker, Ansible, kubernetes...). Compétences / Qualités indispensables : Développement Python, Java, Shell),, Maitrise de Snowflake, A l'aise dans les environnements Cloud (Azure, Google), outils d'intégration et de déploiement continue (Jenkins, git, gitlab, création de CI/CD, docker, Ansible, kubernetes Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience sur un poste similaire réussi Contexte sur de la gestion de projet incluant de IAInformations concernant le télétravail : 2 à 3 jours de télétravail par semaine

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.

Description du poste Dans le cadre du développement et de l'encadrement des usages de l'intelligence artificielle générative au sein de la banque, le groupe souhaite renforcer ses capacités d'évaluation, de qualification et de sécurisation des LLM. Les LLM sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation des LLM, afin de définir et de mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, de benchmark et de red teaming des modèles d'IA générative utilisés, testés ou envisagés par le groupe. Cette mission s'inscrit dans une démarche de gouvernance des modèles d'IA, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Principaux objectifs Définir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation des LLM adapté aux enjeux de la banque. Évaluer les performances, limites, risques et comportements des modèles d'IA générative. Réaliser des benchmarks comparatifs entre différents LLM, qu'ils soient internes, open source ou fournis par des éditeurs. Concevoir et exécuter des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités, biais, hallucinations et comportements indésirables. Contribuer à la sélection, la validation et la qualification des modèles LLM avant usage ou mise en production. Produire des analyses objectives permettant d'éclairer les décisions métiers, techniques, risques et conformité. Participer à l'industrialisation des processus d'évaluation des LLM dans le cycle de vie des modèles d'IA. Contribuer à la constitution de jeux de tests, métriques, référentiels d'évaluation et outils de suivi. Activités principalesÉvaluation des LLM Définir les protocoles d'évaluation adaptés aux cas d'usage d'IA générative de la banque. Identifier les métriques pertinentes pour mesurer la qualité des réponses générées : exactitude, pertinence, cohérence, complétude, factualité, robustesse, sécurité, explicabilité et conformité. Évaluer les capacités des modèles sur différents types de tâches : résumé, extraction d'information, classification, question-réponse, génération de texte, analyse documentaire, raisonnement, traduction ou reformulation. Mettre en place des jeux de tests représentatifs des usages métiers bancaires. Analyser les performances des modèles selon différents contextes, langues, domaines métiers et niveaux de complexité. Identifier les limites fonctionnelles et techniques des modèles testés. Documenter les résultats d'évaluation et formuler des recommandations. Benchmark LLM Concevoir et conduire des benchmarks comparatifs entre plusieurs modèles LLM. Comparer les modèles selon des critères de performance, coût, latence, robustesse, sécurité, empreinte technique et conformité. Tester différents modèles propriétaires, open source ou internes selon les contraintes du groupe. Mettre en place des grilles d'analyse permettant d'aider au choix des modèles selon les cas d'usage. Évaluer l'impact de différents paramètres : prompt, température, taille de contexte, modèle d'embedding, architecture RAG, fine-tuning ou quantization. Produire des rapports de benchmark clairs, exploitables par les équipes métiers, data, IT, sécurité et conformité. Participer à la définition de standards internes pour la comparaison et la qualification des LLM. Red teaming et sécurité des LLM Définir et exécuter des scénarios de red teaming adaptés aux risques liés à l'IA générative. Tester la résistance des modèles face aux attaques de type prompt injection, jailbreak, data leakage, contournement de garde-fous, génération de contenu inapproprié ou non conforme. Identifier les risques d'hallucination, de biais, de toxicité, de désinformation ou de réponses dangereuses. Concevoir des corpus de prompts adversariaux adaptés aux contextes bancaires et réglementaires. Évaluer la capacité des modèles à respecter les politiques internes, les règles de conformité et les contraintes de sécurité. Analyser les vulnérabilités détectées et proposer des mesures de mitigation. Collaborer avec les équipes sécurité, conformité, risques et architecture pour renforcer le cadre d'usage des LLM. Méthodologie, outillage et industrialisation Mettre en place des outils, notebooks, scripts ou pipelines d'évaluation automatisée. Contribuer à l'industrialisation des campagnes d'évaluation dans le cycle de vie des modèles. Définir des référentiels de métriques et de seuils d'acceptabilité. Construire et maintenir des datasets d'évaluation internes, anonymisés et représentatifs. Participer à l'intégration des résultats d'évaluation dans les outils de gouvernance des modèles, notamment ModelHub v2. Assurer la traçabilité des campagnes d'évaluation, des versions de modèles et des résultats obtenus. Mettre en place des tableaux de bord ou rapports de suivi de la qualité des LLM. Contribuer à la veille technologique sur les méthodes d'évaluation, frameworks de benchmark et pratiques de red teaming LLM. Livrables attendus Cadre méthodologique d'évaluation des LLM adapté aux usages bancaires. Protocoles de test et grilles d'évaluation des modèles d'IA générative. Jeux de tests et datasets d'évaluation documentés. Corpus de prompts de benchmark et de red teaming. Rapports d'évaluation des LLM testés. Rapports de benchmark comparatif entre modèles. Analyses de risques liées aux comportements des LLM. Synthèses des vulnérabilités identifiées lors des campagnes de red teaming. Recommandations de mitigation et plans d'amélioration. Tableaux de bord ou indicateurs de suivi de performance et de sécurité. Scripts, notebooks ou pipelines d'évaluation automatisée. Documentation des métriques, seuils et critères de validation. Recommandations pour la sélection et la mise en production des modèles. Contributions à l'intégration des résultats d'évaluation dans ModelHub v2 ou tout autre outil de gouvernance IA. Supports de présentation à destination des équipes métiers, techniques,

Nous recherchons pour une entreprise de renommée française spécialisée dans le secteur de la santé, un Data Analyst Confirmé H/F en CDI sur Lyon. La mission consiste à mettre en place, modéliser et implémenter un business process partir de documents, artefacts et dashboards déjà existants Doté(e) d'un "Product Mindset", vous serez amené a faire le pont entre les équipes métiers, les process et la data. Vous serez en charge de: • Analyser les documents, artefacts, données et dashboards • Echanger de manière transverse avec les équipes métiers et data • Clarifier et formaliser les Business Process • Construire les maps et modèles de process • faire le lien entre les processus métiers et données disponibles • concevoir et implémenter les data modèles dans snowflakes et DBT • définir et suivre les KPIs qui permettent de monitorer les processus • traduire les dashboards en insight business • Identifier les gaps, anomalies et points de blocage Référence de l'offre : hx9hfbjt40

Contexte : Pour le compte d'un grand acteur de l'assurance qui fait évoluer ses flux et plateformes Data vers de nouvelles cibles technologiques, nous recherchons un expert Data Informatica / DBT. Il rejoindra une équipe en charge des traitements batch et de la médiation de données, avec un triple rôle : référent technique, architecte de solution Data et coordinateur des travaux de transformation. Objectifs : Accompagner la modernisation du patrimoine décisionnel et Data Sécuriser les choix d'architecture et les trajectoires de migration Garantir la cohérence technique du socle Data et des flux Diffuser les bonnes pratiques de développement, d'industrialisation et d'exploitation Missions principales : Être le référent technologique du socle Data Réaliser les études techniques et produire les dossiers d'architecture Coordonner les échanges avec les architectes, experts, équipes infrastructure, observabilité et sécurité Présenter les dossiers en comités d'architecture et instances de gouvernance Identifier les risques, proposer des solutions et accompagner leur mise en œuvre Compétences requises : Informatica et/ou DBT : Expert Kafka, Oracle, PostgreSQL Architecture applicative et architecture de données Chaînes ETL/ELT, architectures Data Cloud, Event Streaming CI/CD, Unix/Linux, ordonnanceurs et exploitation des flux Pilotage de projets techniques, animation d'ateliers, documentation d'architecture

ContexteDans le cadre du développement de plusieurs programmes stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, un grand groupe international recherche un Consultant confirmé / senior pour accompagner la création et la structuration d'un toolkit méthodologique dédié aux projets IA. L'objectif est de formaliser une approche commune permettant aux équipes de mieux cadrer, structurer et piloter leurs programmes IA stratégiques. MissionLe consultant interviendra principalement sur la structuration méthodologique des projets Data & IA. Ses principales responsabilités seront de : Concevoir et structurer un toolkit méthodologique dédié aux programmes IA. Définir les frameworks, guidelines, processus et bonnes pratiques applicables aux projets. Formaliser les différentes étapes d'un projet IA : cadrage, gouvernance, conception, suivi, déploiement, etc. Concevoir des templates et supports méthodologiques directement réutilisables par les équipes. Identifier et formaliser les pratiques existantes afin de les transformer en processus simples, lisibles et reproductibles. Accompagner les équipes dans l'appropriation et l'utilisation du toolkit. Produire des livrables de haute qualité, adaptés à des enjeux stratégiques et à des interlocuteurs de haut niveau. Collaborer avec les équipes Data, Métier et IA ainsi qu'avec les différentes parties prenantes des programmes. Compétences clésIndispensables : Gestion de projets Data / IA Structuration de méthodologies et processus Conception de frameworks, guidelines et templates Excellente maîtrise de PowerPoint Capacités rédactionnelles et de synthèse Capacité à travailler dans un environnement stratégique Compétences / Qualités indispensables : Gestion de projet Data / IA, Anglais

Nous recherchons un Data Analyst passionné et rigoureux pour renforcer notre équipe DATA. Vous aurez un rôle clé dans la valorisation de nos données et l'aide à la prise de décision stratégique. Votre mission sera d'explorer, analyser et transformer les données afin de produire des insights concrets répondant aux besoins métiers. Vos missions Collecter, structurer et analyser des données provenant de différentes sources. Mettre en place et maintenir des tableaux de bord (Power BI, Tableau, Looker…). Réaliser des analyses exploratoires et statistiques pour répondre aux problématiques métiers. Collaborer avec les équipes Marketing, Produit, Finance et Tech pour fournir des recommandations data-driven. Participer à l'amélioration continue des processus de data quality. Contribuer à l'élaboration de modèles prédictifs simples (si applicable).

Qui sommes-nous ? Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets autour de la Data, des systèmes d'information, de la transformation des processus et du développement applicatif, en combinant expertise métier, compréhension des environnements IT et qualité du delivery. Votre rôle Dans le cadre du déploiement européen d'une plateforme de gestion et de commercialisation de véhicules d'occasion, nous recherchons deux Business Experts / Data Quality pour intervenir sur la fiabilisation et l'harmonisation d'un référentiel Customer Master Data. Le périmètre couvre 8 pays européens et plusieurs marques et entités juridiques disposant aujourd'hui de leurs propres référentiels et processus de création client. L'objectif de la mission est double : Fiabiliser et nettoyer les données clients existantes, notamment sur une population d'environ 12 000 clients actifs. Harmoniser et pérenniser les processus de création et de maintenance des clients entre les différents pays, marques et systèmes. Les deux consultants travailleront simultanément sur des périmètres distincts afin d'accélérer les travaux, tout en partageant leurs règles de gestion et leurs analyses pour garantir la cohérence globale du référentiel. Vos missions principales Data Quality & Analyse Extraire, consolider et analyser les données issues des différents référentiels. Construire et maintenir les fichiers de consolidation. Identifier les doublons, incohérences, données manquantes et anomalies. Analyser les quelque 12 000 clients actifs afin d'identifier les informations ou rattachements manquants. Vérifier la cohérence des clients entre les différentes marques, entités juridiques et systèmes. Définir et suivre des indicateurs de qualité et de taux de couverture des données. Proposer puis suivre les actions correctives. Customer Master Data Vérifier et corriger les attributs clients. Identifier les clients ou entités absents de certains référentiels. Définir les règles de regroupement et de rapprochement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. Piloter les demandes de création et de modification jusqu'à leur mise en production. Contrôler la qualité des données nouvellement créées. Process & Harmonisation Les processus de création et de modification sont aujourd'hui différents selon les pays et les marques, avec des délais pouvant aller de quelques jours à plusieurs semaines. Vous aurez donc également pour mission de : Cartographier les processus existants. Identifier les principaux points de blocage. Comparer les pratiques entre pays et entités. Définir des règles et processus communs lorsque cela est possible. Proposer des solutions permettant de réduire les délais de traitement. Formaliser et documenter les nouveaux processus. Contribuer à leur pérennisation auprès des équipes locales. Reporting & Pilotage Data Structurer un reporting permettant de suivre la qualité du référentiel. Définir des indicateurs de suivi et de couverture. Identifier les anomalies nécessitant une action. Contribuer à la mise en place de mécanismes d'alerte. Produire des reportings Data Quality permettant de piloter les actions de remédiation. Coordination internationale Travailler avec les équipes métiers et IT de plusieurs pays européens. Identifier et solliciter les bons interlocuteurs pour résoudre les anomalies. Animer ou participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les règles de gestion. Partager les analyses et décisions avec le second consultant afin de garantir une approche homogène entre les différents périmètres. Environnement La mission ne nécessite pas d'être développeur ou expert technique. La priorité est donnée à la compréhension de la donnée, à Excel, à l'analyse et à la capacité à comprendre rapidement de nouveaux systèmes d'information. Environnement rencontré : Excel – niveau avancé indispensable Customer Master Data / référentiels clients Power BI / DAX SQL Server Oracle Flux de données Marketplace / plateformes digitales Différents référentiels et back-offices métiers La connaissance de Power BI ou SQL constitue un plus mais n'est pas un prérequis. Profil recherché 3 à 5 ans d'expérience minimum en tant que Business Analyst, Business Expert, Data Analyst ou sur des fonctions similaires. Expérience significative autour de la Data Quality, du Master Data Management ou des référentiels. Excellente maîtrise d'Excel et capacité à manipuler et analyser des volumes de données importants. Très forte rigueur dans l'analyse et le contrôle des données. Capacité à comprendre rapidement un nouvel environnement SI sans nécessairement disposer d'un profil technique. Capacité à analyser et remettre en question des processus existants. Autonomie et capacité à aller chercher l'information auprès de nombreux interlocuteurs. Approche structurée, pragmatique et orientée résolution de problèmes. Très bonnes capacités de communication. Anglais professionnel indispensable pour travailler avec les différents pays européens. Atouts appréciés Expérience dans le secteur automobile, distribution ou vente de véhicules. Connaissance des problématiques liées aux réseaux de concessionnaires. Expérience sur un projet international de Data Quality / MDM. Expérience de rationalisation ou d'harmonisation de processus. Connaissance de Power BI, DAX ou SQL Server Livrables attendus Référentiel Customer Master Data consolidé et fiabilisé. Identification et suivi des anomalies. Plan de remédiation Data Quality. Documentation des règles de gestion. Processus de création et de maintenance des données clients. Reporting Data Quality et indicateurs de couverture. Recommandations d'amélioration et d'harmonisation des processus.

Dans le cadre du renforcement de ses capacités d'analyse et de pilotage cyber, un acteur majeur bancaire recherche un ingénieur data orienté cybersécurité pour accompagner la collecte, la valorisation et l'exploitation des données de sécurité à l'échelle du Groupe. Vous intégrerez une équipe experte chargée de construire les outils de pilotage cyber et de fournir des indicateurs stratégiques aux équipes opérationnelles, aux managers et aux responsables de la sécurité des systèmes d'information. Cette mission offre l'opportunité de contribuer à des projets à forte visibilité mêlant Data Engineering, Business Intelligence et Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité. Vos missions Concevoir et maintenir les processus d'ingestion des données issues des différents outils cybersécurité. Collecter, transformer et corréler des données provenant de multiples sources. Produire et faire évoluer les tableaux de bord Power BI destinés aux équipes opérationnelles, managériales et de gouvernance. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Développer des scripts d'automatisation pour faciliter les contrôles et le traitement des données. Participer à la création de cas d'usage innovants s'appuyant sur l'IA afin de détecter des opportunités d'amélioration de la posture cyber. Collaborer avec les équipes cybersécurité, infrastructure et data pour répondre aux besoins métiers. Environnement technique Data & BI Power BI Spark ETL Data Quality Reporting et visualisation de données Développement & Scripting Python Shell Unix Perl PHP VBA Automatisation & DevOps Git GitHub Ansible AWX Cybersécurité Collecte et corrélation de données de sécurité Contrôles cyber automatisés Analyse de données cybersécurité Méthodes Travail en équipe pluridisciplinaire Environnement orienté amélioration continue Approche Data Driven