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Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme structurant de modernisation du système d’information , nous recherchons un profil Data Engineer / DevOps senior pour renforcer une équipe existante. La mission s’inscrit au cœur du SI cible , au service de plusieurs applications critiques orientées data, intégration et services temps réel. Le poste vise à industrialiser les chaînes DevOps et à structurer les flux Data Lake dans un environnement cloud native, fortement automatisé et orienté open source . Démarrage souhaité : mai / juin Localisation : Rive gauche bordeaux, nécessite un véhicule Objectifs de la mission Le rôle est double : DevOps / Plateforme Industrialisation et sécurisation des chaînes d’intégration et de déploiement Standardisation des pratiques GitOps sur un socle Kubernetes multi‑environnements Renforcement de l’automatisation et de l’observabilité des plateformes applicatives et data Data / Streaming Accompagnement à la conception et à la standardisation des flux data temps réel Structuration d’un Data Lake orienté streaming et lakehouse Garantie de la performance, de la résilience et de la maintenabilité des flux Domaines d’intervention & compétences clés Socle Kubernetes & DevOps Orchestration : Kubernetes (Namespaces, Ingress, RBAC) GitOps : GitLab CI, Helm, ArgoCD Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Tempo Sécurité CI/CD : SAST, DAST, Trivy Environnements : OpenStack Écosystème Data & Data Lake Streaming & CDC : Kafka, Debezium Processing : Spark SQL, Airflow Lakehouse : Apache Iceberg Query Engine : Trino (PrestoSQL) Stockage objet : Ceph (ou équivalent) Micro‑services & APIs Runtimes : Java / Quarkus, Python API Management : Kong Protocoles : MQTT (atout) Optimisation des performances applicatives et data Livrables attendus (exemples) Socle & automatisation Mise en place d’architectures ArgoCD (Application of Applications) Catalogue de Charts Helm industrialisés Bibliothèque de pipelines GitLab CI/CD standardisés et sécurisés Data & Streaming Provisionnement automatisé des clusters Kafka et connecteurs Debezium Configuration optimisée de Trino sur stockage objet Mise en place des DAGs Airflow pour l’orchestration des traitements Documentation & MCO Dashboards de supervision avancés Rédaction du Dossier d’Architecture Technique (DAT) Rédaction de Runbooks MCO / PRA Définition de standards techniques et bonnes pratiques cloud native Profil recherché Expérience confirmée (5 à 8 ans minimum) en DevOps, Data Engineer ou Platform Engineer Très bonne maîtrise de Kubernetes et des pratiques GitOps Expérience concrète sur des plateformes Kafka et Data Lake À l’aise dans des contextes SI complexes et structurants Capacité à travailler en collaboration étroite avec équipes de développement, architectes et chefs de projet Autonomie, rigueur, sens de l’industrialisation

Notre client recherche un(e) Data Product Manager afin de renforcer ses équipes. L’objectif est de concevoir, structurer et développer un portefeuille de produits et de plateformes data répondant aux besoins métiers du domaine Mobility, tout en respectant les standards et les guidelines en matière d’architecture Data & Analytics définis par le client. Priorités pour 2026 : Migration vers une plateforme data Cloud Migration de MicroStrategy vers Power BI Prise en charge des besoins métiers continus dans les domaines : Sales Finance Manufacturing Supply Chain Purchasing Compétences attendues : Excellente communication en français et en anglais Compétences en analyse de données (exploratoire) et modélisation de données Bonne compréhension du cycle de vie complet de la donnée (de la source à la visualisation) Vision globale des produits Data & BI dans leur périmètre Connaissance des données ERP (SAP) et des principes de Master Data Management Rigueur dans les méthodes d’analyse, de cadrage et d’organisation Forte orientation client Esprit d’équipe Début : Mai 2026 Location : Paris (3 jours sur site/ 2 jours télétravail) Langues : Français et Anglais

Dans le cadre du renforcement des dispositifs de sécurisation des paiements électroniques et de la lutte contre la fraude, il est recherché un Data Scientist capable d’intervenir sur des problématiques de détection de fraude bancaire, scoring et authentification forte, analyse massive de données transactionnelles et optimisation de modèles prédictifs en environnement critique. Le poste s’inscrit dans un contexte à forts enjeux réglementaires et opérationnels, avec des traitements en temps réel et des volumes de données importants. Le contexte fonctionnel couvre : Paiement électronique & cartes bancaires Lutte contre la fraude Authentification forte Conformité réglementaire Analyse de risques transactionnels 🧩 MissionsAnalyse & Modélisation Analyse exploratoire et statistique de données transactionnelles massives Conception et amélioration de modèles de Machine Learning pour la détection de fraude Feature engineering sur données temporelles et comportementales Optimisation des performances des modèles (précision, recall, stabilité) Industrialisation & Production Déploiement et suivi de modèles de scoring en environnement de production Monitoring des performances des modèles (drift, précision, recall) Automatisation des traitements et du reporting analytique Participation à l’amélioration continue des pipelines data Collaboration métier Interaction avec les équipes sécurité, fraude et conformité Traduction des besoins métier en solutions data Création de tableaux de bord et visualisations exploitables par les métiers Documentation et présentation des résultats 🛠️ Environnements techniquesLangages & Data Science Python R SQL Machine Learning & IA Scikit-learn XGBoost / LightGBM / Random Forest PyTorch (optionnel) Approches RAG / NLP (bonus) Data Engineering & Big Data PySpark Écosystème Hadoop Traitements batch et temps réel Data & Visualisation Power BI Pandas NumPy Excel avancé Environnements complémentaires Elasticsearch PostgreSQL API Data / JSON Industrialisation de modèles ML Outils métiers (paiement / fraude) Plateformes de scoring temps réel (type Feedzai ou équivalent) Outils d’authentification forte Analyse comportementale fraude

Dans le cadre d’un programme de transformation Data , nous recherchons un Consultant Senior Data Management / Data Quality pour structurer et industrialiser les pratiques de qualité des données. La mission vise à mettre en place un cadre global de Data Quality Management ainsi qu’une offre de services Data Quality , en interaction avec les équipes Data, IT et métiers. Missions principalesStructuration Data Quality Définir et déployer un framework Data Quality Management . Mettre en place les processus de gestion de la qualité des données . Formaliser la gouvernance Data Quality (rôles, RACI, comitologie) . Définir les dimensions de qualité et les règles associées. Pilotage & conduite de programme Piloter ou contribuer à des projets Data complexes et transverses . Animer des ateliers métiers et IT (élicitation, co-construction). Assurer l’alignement entre enjeux métiers, Data et IT . Contribuer à la structuration d’une offre de services Data Quality . Production & conduite du changement Produire les livrables structurants (templates, référentiels, bonnes pratiques). Concevoir des supports d’acculturation et de vulgarisation . Accompagner la conduite du changement et l’adoption des pratiques Data Quality. Contribuer à l’enrichissement des référentiels documentaires . Architecture & alignement technique Collaborer avec les équipes techniques sur la définition d’une architecture Data cible . S’inscrire dans un environnement basé sur une plateforme Data moderne (ex : Databricks) . Environnement technique Data Management & Data Governance Data Quality Management (DQM) Data Catalog : Collibra Plateformes Data : Databricks Méthodologies : Agile Outils documentaires / collaboratifs

🚀 Mission Freelance - Business Analyst Data Transactions & Données Clients - Secteur Bancaire 📍 Paris / Hybride ⏳ Mission longue - démarrage ASAP 🏦 Secteur : Banque - Paiements & Transactions 🎯 Contexte de la mission Dans un environnement bancaire , notre client recherche un Business Analyst Data pour intervenir sur des flux transactionnels critiques , avec des enjeux forts autour des délais de transactions , de la qualité des données et de l' impact client . La mission est orientée opérationnel et métier , au cœur des flux bancaires clients et transactions. 👉 Important : ce poste n'est pas orienté crédit ni risque bancaire . Les profils issus de crédit, scoring, risque réglementaire ou finance de risque ne seront pas retenus . 🧩 Missions principales En tant que BA Data , vous interviendrez sur : Analyse des flux transactionnels bancaires (paiements, traitements bout‑en‑bout) Suivi et amélioration des délais de transactions (latence, timeliness, T+X) Cadrage et analyse des besoins métiers liés aux données clients Rédaction des spécifications fonctionnelles et règles de gestion Mapping des données (sources → traitements → usages) Contribution à la qualité des données (cohérence, complétude, fiabilité) Participation aux tests fonctionnels, UAT et validations Collaboration étroite avec les équipes IT, Data et Métiers Support à la mise en production et suivi des flux en phase RUN 👤 Profil recherché (BANCAIRE)✅ Indispensable Business Analyst Data senior Expérience confirmée en environnement bancaire Très bonne connaissance des transactions bancaires et des données clients Sensibilité forte aux délais de traitement transactionnels À l'aise avec SQL pour analyses et contrôles fonctionnels Capacité à travailler sur des environnements Data Platform / DataLake Approche terrain, orientée delivery et fiabilité opérationnelle ✅ Apprécié Expérience sur des périmètres paiements, flux transactionnels, banque de détail ou run‑off Travail en environnement Agile / squads data Bonne compréhension des flux bout‑en‑bout et de leur impact client ❌ Profils NON recherchés Crédit bancaire Risque (crédit, contrepartie, IFRS9, RWA, scoring, modélisation risque) Profils purement réglementaires ou quantitatifs 🛠 Environnement (indicatif) SQL Data Platforms / DataLake Flux transactionnels et APIs Outils de suivi qualité des données Méthodologies Agile

Je recherche un Data Analyst Dataiku Tableau ayant un excellent niveau d' anglais connaissant si possible le Marketing Au sein de la direction Data Office & RPA / Reporting&Analytics nouvellement créée chez Arval, nous recrutons pour un poste d’analyste Data et Reporting dédié à la direction marketing d'ARVAL. Vous serez au cœur de la démarche de pilotage des activités marketing par la donnée. Vous avez pour mission de fournir les moyens de contrôler /analyser /piloter de l’activité du métier marketing Vos activités principales consisteront à accompagner les métiers marketing - dans 29 pays - dans l’analyse de leurs besoins, à aider à implémenter et automatiser les solutions les mieux adaptées (tableaux de bord, extraction…), à leur fournir des recommandations et des analyses basées sur leurs données. Une connaissance en data management et notamment dans la mise en place de Data Lineage et de dictionnaire de données vous sera nécessaire. Vous devrez également avoir une expérience en pilotage transverse. Sur 2026 : Reprendre et finaliser la Refonte des projets data marketing DMK Securiser et stabiliser le run Mise en place de nouveaux projets reportings/analytics clés pour le marketing (Campaign performance & optimization, connaissance client ex. CLV, tracking du parcours digital client, Cost per lead…) Construire des modèles prédictifs/scorings simples Automatiser le production de reportings mensuels pour direction Marketing Documentation Réunions de cadrage avec les métiers afin de définir les règles de gestion : Identification d'architecture et modélisation data Construire des flows DATAIKU facilement maintenables (respect des normes de développement Arval) et documentés Scénarisation des flows DATAIKU Recettage des projets, correction de bugs Mise en production Analyses ad hocs Maintenance du run Analyses ad hocs Sécuriser la cohérence des KPIs produits et la qualité des données exploitées Communication auprès des métiers Responsable de la relation Marketing avec l'IT

Dans le cadre de la structuration de ses activités data à l’échelle mondiale, notre client recherche un Data Product Manager Senior pour piloter la conception et la mise en œuvre de modèles de données industriels et de solutions de reporting. Vous interviendrez sur un périmètre stratégique couvrant plusieurs applications déployées dans des usines à l’international, avec un objectif clair : standardiser, fiabiliser et valoriser la donnée au service de la performance industrielle. Vos responsabilités En tant que Data Product Manager, vous serez au cœur de l’interaction entre les équipes métiers et techniques. Vos missions principales : Comprendre les enjeux business liés à la performance industrielle Recueillir et structurer les besoins métiers Animer des ateliers avec les différentes parties prenantes Concevoir et formaliser les modèles de données (data modeling, business layer) Définir l’architecture fonctionnelle des solutions data Coordonner les équipes data (Data Engineers, BI, Architectes) Organiser les contributions autour du modèle "Data as a Service" Documenter les solutions et démontrer leur valeur Préparer les phases de mise en œuvre (budget, planning, roadmap) Formaliser les recommandations finales pour le lancement des projets

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : 36ql69h8p2

Dans le cadre du développement et de la valorisation de ses données, notre client recherche un(e) Data Analyst pour accompagner les équipes métiers dans l’analyse, l’interprétation et la mise en valeur des données afin de soutenir la prise de décision, à Belfort. Vos missions : En tant que Data Analyst, vous serez en charge de : Collecter, nettoyer, structurer et fiabiliser les données issues de différentes sources Analyser les données et produire des indicateurs de performance (KPI) pertinents Concevoir et maintenir des tableaux de bord et rapports à destination des métiers et du management Automatiser les reportings et améliorer la qualité des données Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins analytiques Documenter les jeux de données, les modèles et les méthodologies utilisées Participer à l’amélioration continue des processus data

Bonjour à tous 😀 🎯 Contexte : Dans le cadre du développement de ses capacités en Intelligence Artificielle Générative , nous recherchons un Data Engineer spécialisé sur Databricks pour intervenir sur des cas d’usage innovants à forte valeur ajoutée. Le poste combine des enjeux de data engineering, machine learning et mise en production dans un environnement moderne. 🛠️ Missions principales Concevoir et développer des modèles de Machine Learning (GenAI) Collecter, préparer et exploiter les données Développer des pipelines d’ingestion et de transformation Assurer la mise en production et le monitoring des modèles (MLOps) Intervenir sur des sujets d’architecture RAG et fine-tuning Conseiller sur les choix techniques et les cas d’usage 🧩 Environnement technique Python / SQL / Pandas Databricks Machine Learning / Deep Learning (LLM, Transformers) Architectures GenAI (RAG, fine-tuning) Cloud AWS MLOps

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Contexte de la mission Dans le cadre de l’accélération de sa transformation Data à l’échelle Groupe, notre client recherche un(e) Senior Data Product Manager pour piloter de manière stratégique et très opérationnelle la conception, la mise en œuvre et le déploiement de sa plateforme Data Self-Service Groupe , fondée sur les principes du Data Mesh . Il s’agit d’un rôle clé, orienté build et exécution , avec une forte responsabilité sur la livraison concrète , l’ industrialisation et l’ adoption à grande échelle de la plateforme au sein des différents domaines métiers. Le/la candidat(e) devra être capable de définir une vision produit claire tout en la traduisant en une plateforme robuste, scalable et prête pour la production , utilisée à l’échelle de l’entreprise. Mission principale Concevoir, construire, déployer et opérer la plateforme Data Mesh Groupe (appelée Group Data Platform – GDP ) comme un produit interne , en garantissant : sa livraison technique son adoption à l’échelle de l’entreprise son excellence opérationnelle son amélioration continue Responsabilités principales 1. Product Management orienté usage & amélioration continue Vos missions Recueillir et formaliser les besoins utilisateurs ainsi que les exigences plateforme Définir la vision produit , la proposition de valeur et la roadmap Mesurer l’usage de la plateforme et la valeur créée Améliorer en continu l’ expérience développeur et l’ expérience utilisateur Structurer les boucles de feedback et piloter le backlog d’amélioration Livrables attendus Vision produit et proposition de valeur de la plateforme KPIs de performance, d’usage et d’adoption Mécanismes de feedback utilisateurs et backlog d’amélioration continue Roadmap d’évolution de la plateforme 2. Delivery de la plateforme (responsabilité centrale) Vos missions Définir les capacités de la plateforme : data products pipelines de données gouvernance observabilité accès self-service Définir et faire appliquer les standards techniques et les patterns d’architecture Prendre des décisions techniques concrètes et valider les solutions de manière opérationnelle Garantir une plateforme industrialisée, réutilisable et scalable Livrables attendus Architecture Decision Records (ADR) Patterns d’architecture de référence et templates réutilisables Roadmap des capacités de la plateforme Standards techniques de la plateforme 3. Architecture Cloud & Infrastructure Vos missions Coordonner la conception et l’exploitation de l’architecture cloud et hybride avec le Group Data Architect Coordonner avec la Group Data Delivery Team l’implémentation sur AWS et Microsoft Azure Piloter l’intégration des systèmes on-premise Garantir les exigences de sécurité , de conformité et de gouvernance Livrables attendus Blueprint d’architecture cloud (en collaboration avec le Group Data Architect) Cadre de sécurité et de gestion des accès Principes d’intégration hybride / on-premise 4. Pilotage de la delivery & exécution Vos missions Piloter l’ensemble du cycle de delivery de la plateforme Définir le backlog produit et le processus de priorisation Organiser les releases et les déploiements en production Suivre la performance, la fiabilité et la disponibilité de la plateforme Identifier et gérer les risques, incidents et sujets techniques critiques Livrables attendus Roadmap plateforme (court / moyen / long terme) Backlog produit et framework de priorisation Plan de release et processus de gestion de versions Tableaux de bord de suivi de delivery SLA / indicateurs de fiabilité et de performance de la plateforme 5. Déploiement & adoption dans les domaines métiers Vos missions Déployer la plateforme dans les différents domaines métiers Accompagner les équipes domaines dans la création de data products Mettre en œuvre le modèle opérationnel Data Mesh Structurer et accompagner l’onboarding des équipes Lever les freins opérationnels à l’adoption Livrables attendus Framework et processus d’onboarding des domaines Guidelines sur le cycle de vie des data products Playbooks d’accompagnement des équipes métiers / domaines KPIs d’adoption et d’usage Supports de formation et documentation d’onboarding 6. Documentation, standardisation & gouvernance Vos missions Documenter les capacités, standards et processus de la plateforme Garantir l’alignement avec la Federated Computational Data Governance du Groupe Structurer les bonnes pratiques de mise en œuvre Livrables attendus Référentiel de documentation de la plateforme Standards techniques et guidelines d’implémentation Framework de gouvernance et de conformité Playbooks de bonnes pratiques 7. Communication opérationnelle & reporting exécutif Vos missions Communiquer sur l’avancement, l’impact et la valeur de la plateforme Produire un reporting régulier à destination des instances de gouvernance et du management Aligner les parties prenantes métier, IT et Data Livrables attendus Executive Project Dashboard Tableaux de bord de performance de la plateforme Présentations pour les comités de pilotage / steering committees Suivi des décisions, risques et points bloquants 8. Promotion interne & évangélisation Vos missions Promouvoir la valeur de la plateforme à l’échelle de l’organisation Soutenir les initiatives d’adoption interne Fédérer une communauté autour de la plateforme Livrables attendus Supports de communication interne Stratégie d’adoption et plan de déploiement Démonstrations de la plateforme et portefeuille de cas d’usage

Nous recherchons dans le cadre d'un programme gagné des data analysts qui rejoindront une datafactory dont le rôle est : • d’alimenter les équipes métiers ainsi que les autres squads data en données de paiement et données client permettant de mener tous types d'analyses, • de générer et diffuser des reportings et des états Power BI aux équipes métiers. • d'alimenter des systèmes opérationnels ou interfaces à destination de clients en données de paiements. • d’assister les équipes métiers dans leurs exploitations des données de paiement,

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur assurance / services financiers recherche un Architecte Data & IA Senior afin d’accompagner la transformation de son socle technologique vers une plateforme unifiée, gouvernée et prête pour les usages IA avancés. L’objectif est de renforcer les fondations techniques permettant : L’industrialisation rapide des cas d’usage IA / Machine Learning La cohérence des environnements MLOps / LLMOps La montée en maturité des équipes DataOps, Delivery et Engineering L’intégration future de solutions Agentic AI Missions principalesArchitecture & Gouvernance Technique Définir les architectures cibles Data & IA pour les usages analytiques, ML et GenAI Faire évoluer l’offre de services de la plateforme Data & IA Superviser la mise en place d’un catalogue de données unifié (gouvernance, sécurité, lineage, partage, FinOps) Structurer le cadre d’architecture : sécurité, traçabilité, observabilité, conformité Garantir la cohérence technique entre les environnements Data, IA et systèmes métiers Accompagnement des équipes Encadrer les équipes DataOps / MLOps sur les bonnes pratiques CI/CD, automatisation et monitoring Accompagner la montée en compétence sur les technologies cloud & data platform Collaborer avec les équipes Delivery pour fiabiliser les pipelines de production Participer au transfert de connaissances et à la documentation des standards Innovation & Modernisation Préparer la plateforme à l’exposition de Data Products fédérés Définir une approche AI by Design intégrant conformité et gouvernance Concevoir les architectures d’intégration de LLM internes ou hybrides Piloter des initiatives autour de : IA Observability AI FinOps / Cost Control Temps réel / streaming data Automatisation intelligente

Dans le cadre d’un projet Data à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Data Engineer / Software Engineer orienté Data afin de renforcer une équipe agile SAFe. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de pipelines Data et Machine Learning dans un environnement cloud Azure. Il participera à la transformation de solutions analytiques et prototypes Data Science en solutions robustes, scalables et industrialisées. Missions principales Data Engineering / Pipelines Data & ML Conception et développement de pipelines batch sur Azure Databricks Traitement et transformation de données avec PySpark Mise en place de workflows Data industrialisés Utilisation de Delta Lake pour la gestion des données Intégration de modèles ML en collaboration avec les Data Scientists 2. Industrialisation & performance Optimisation des performances Spark : partitionnement gestion mémoire optimisation des jobs Mise en place de mécanismes de : reprise sur erreur traçabilité des traitements monitoring des pipelines Software Engineering / Développement Développement de packages Python industrialisés Conception d’API (Azure Functions / Container Apps) Respect des standards de développement : tests unitaires qualité du code documentation CI/CD Contribution projet & Agile Participation aux phases projet : étude de faisabilité conception développement mise en production (MEP) Participation aux activités RUN et amélioration continue Contribution active aux cérémonies Agile SAFe

Activités principales : • Présenter des retours d'expérience sur la gestion de la qualité des données sur les plateformes Azure et les bonnes pratiques de gestion de la qualité sur les plateformes Azure • Réaliser un audit de la gestion de la qualité des données sur les plateformes et prendre connaissance des contrôles de qualité actuellement disponibles et des objectifs à court et moyen terme • Définir le champ des possibles sur la base des composants actuellement disponibles sur la plateforme ou standards sur Azure. • Présenter les apports de l'IA dans le cadre d'une pratique de contrôle de qualité des données • Présenter la stratégie de déploiement de la qualité des données pour les prochains mois • Déployer les contrôles de qualité existants ainsi que ceux identifiés par le CDO • Assurer le passage de connaissance vers les équipes internes