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La mission consiste à : • Administrer, optimiser les environnements BDD et assurer le maintien en condition opérationnelle (Oracle 19c, PostgreSQL, SQLServer, MariaDB/MySQL) • Concevoir et mettre en œuvre les infrastructures de système de gestion des BDD (Oracle Clusterware, environnements mutualisés) • Mettre en Œuvre les solutions de réplication de BDD (Oracle : Dataguard, PostgreSQL/MariaDB/MySQL : réplication stream, standby & logique, SQL Server : Always-On) • Assurer le traitement des demandes de services et des incidents de Niveau 2 et interface avec les équipes N3 du client lorsque nécessaire • Participer à la mise en en production • Analyser et suivre les incidents de mise en production • Maintenir les conditions générales de production de service (résolution d’incidents sur son domaine technique et propositions d’amélioration) • Réaliser l’enrichissement des référentiels d’exploitation ; • Participer à l’automatisation & à l’amélioration des activités • Réaliser l’intégration technique des composants dans le respect des normes d’exploitabilité

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s’adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Objectif de la mission Mission de l’équipe : Collecte centralisée, production, validation et diffusion des données utilisées de manière transverse dans le reporting. L’objectif est de livrer, dans les délais, des données complètes et fiables aux autres équipes du département Reporting, ainsi que d’optimiser les canaux de production des contrôles de données. L’équipe est organisée autour de quatre piliers cibles. Cette organisation sera progressivement déployée en fonction des contraintes de production et métier. 1. Conception et mise en œuvre des contrôles de données L’équipe est responsable du renforcement des contrôles à réaliser afin de sécuriser la production du reporting. Elle a pour mission de concevoir de nouveaux contrôles de manière réactive, en s’appuyant sur la connaissance des données par ses membres, les incidents passés et les besoins de la communauté data. Le backlog des contrôles de données doit également être priorisé et mis en œuvre de manière agile. L’équipe est aussi responsable de donner une visibilité complète sur les résultats des contrôles de données à la communauté data, c’est-à-dire aux producteurs et utilisateurs de données. Chaque contrôle de données mis en œuvre doit produire des résultats mesurables afin d’alimenter les indicateurs de qualité des données, ou Data Quality KPI’s . 2. Production et analyse des contrôles de données L’équipe est responsable de réaliser les contrôles actuellement en place et ceux qui seront déployés à l’avenir, ainsi que de fournir une analyse professionnelle des résultats. La production des contrôles se décompose en trois étapes principales : Sécuriser l’accès aux données à travers plusieurs bases de données et systèmes. Exécuter les processus de contrôle, selon la technologie utilisée, par exemple SQL ou Alteryx. Sauvegarder ou envoyer les résultats des contrôles selon un format convenu et standardisé, par exemple un tableau croisé dynamique. Les résultats des contrôles peuvent avoir deux types d’issues : Les résultats binaires, de type « vrai ou faux », déclenchent directement un processus de remédiation. Les autres types de résultats, par exemple des variations numériques déclenchées, nécessitent d’abord une analyse approfondie afin de déterminer s’il s’agit ou non d’un réel problème. L’équipe s’appuie pour cela sur les connaissances data et asset management de ses membres. 3. Supervision et suivi de la remédiation des données Sur la base des résultats et analyses des contrôles de données, l’équipe est responsable d’initier et de superviser la remédiation des données détenues par d’autres équipes. L’équipe est responsable de toutes les données calculées principalement des données agrégées, et doit donc corriger ses propres données lorsque cela est applicable. Tous les incidents doivent être enregistrés et suivis dans le système choisi, AskNow . À partir de la connaissance data des membres de l’équipe et des interactions avec la communauté data, l’équipe est responsable de prioriser les processus de remédiation afin de maximiser la valeur livrée aux utilisateurs finaux, notamment aux clients. Les incidents ou problèmes post-production doivent être évalués à la lumière de l’usage et de la sensibilité des données, afin d’adopter une approche proactive et efficace pour sécuriser les prochaines productions. 4. Animation de la communauté data Afin d’améliorer la communication et la connaissance autour des données dans l’entreprise, l’équipe est responsable de créer et de gouverner une communauté data, composée d’utilisateurs et de producteurs de données. Cette communauté a les objectifs suivants : Donner de la visibilité aux utilisateurs internes et externes sur la qualité des données des reportings. Donner de la visibilité à la communauté data sur les plans d’action de remédiation, qu’il s’agisse d’actions ponctuelles ou de nouveaux contrôles à développer. Donner la parole à la communauté data afin de capter les améliorations pertinentes. Identifier de nouveaux besoins à travers la gouvernance et les projets. Accroître l’efficacité en communiquant de manière proactive sur les problèmes, afin d’éviter une charge de travail inutile en aval. L’équipe est responsable de créer et piloter cette gouvernance via différents canaux de communication : emails de KPI, tableaux de bord de contrôles, forums data, communication proactive lors d’événements dédiés, etc.

🧭 Contexte de mission Dans le cadre du développement de solutions d’Intelligence Artificielle au sein d’un Centre d’Expertise IA, nous recherchons un(e) IA Engineer – Microsoft Copilot Studio & LLM/RAG pour participer à la conception et à l’industrialisation d’assistants intelligents à destination des métiers. Vous intégrerez une équipe de 4 experts au sein d’un Centre d’Excellence IA d’une dizaine de personnes. Sous la responsabilité du Product Owner, vous contribuerez au développement d’un assistant conversationnel destiné aux équipes commerciales de la banque privée. L’objectif est de mettre à disposition des banquiers privés un assistant intelligent capable de les accompagner dans leurs activités quotidiennes, notamment la génération automatisée de comptes-rendus de rendez-vous et de revues clients. 🎯 Missions principales et rôle Au sein de l’équipe IA, vous participerez à la conception, au développement et à l’amélioration continue des agents IA. Vos missions incluront notamment : Développement d’agents IA Concevoir et développer des agents conversationnels avec Microsoft Copilot Studio Configurer et optimiser les workflows conversationnels Développer les intégrations nécessaires avec l’écosystème Microsoft Participer à l’industrialisation et à la mise en production des solutions IA Générative & RAG Concevoir et implémenter des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) Développer des composants Python autour des LLM Optimiser les performances et la qualité des réponses générées Assurer l’évaluation et le monitoring des modèles et agents IA Collaboration Produit Travailler en étroite collaboration avec le Product Owner Participer aux ateliers de conception et de cadrage des besoins métiers Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques IA Contribuer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques de développement Innovation & Expertise Participer à la veille technologique sur les solutions IA générative Être force de proposition sur les nouveaux usages et améliorations Contribuer à la montée en compétence du Centre d’Expertise IA 🚀 Objectifs Développer des assistants IA performants et sécurisés Améliorer la productivité des équipes commerciales de banque privée Automatiser la production des comptes-rendus de rendez-vous et revues clients Mettre en œuvre des architectures RAG robustes et industrialisées Accélérer l’adoption des solutions d’IA générative au sein des métiers

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l’ Analytics Factory , entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère , visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés : Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) : Langage : Maîtrise experte de Python . Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) : Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO , SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles ( Vector Databases ) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch , TensorFlow , OpenCV et des environnements conteneurisés ( Kubernetes ).

Dans le cadre du développement d'une plateforme d'Intelligence Artificielle innovante, nous recherchons un Développeur Python confirmé disposant d'une expérience concrète sur les technologies d'IA générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'évolution d'une plateforme IA stratégique développée en interne, avec un fort niveau d'exigence en matière de qualité logicielle, d'architecture et de maintenabilité. Vos missions Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme IA en environnement Python Développer des applications et API robustes autour des technologies IA générative Concevoir et implémenter des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Intégrer et orchestrer des modèles LLM Garantir la qualité du code, les performances et la maintenabilité des développements Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des bonnes pratiques de développement Contribuer aux choix d'architecture et aux évolutions techniques de la plateforme Collaborer avec les équipes produit et techniques dans un contexte innovant Environnement techniqueIndispensable Python FastAPI ou frameworks backend équivalents API REST Git Docker Tests automatisés Clean Code Architecture logicielle IA Générative LLM (OpenAI, Mistral, Llama ou équivalent) RAG LangChain ou LlamaIndex Bases vectorielles (Qdrant, ChromaDB, Weaviate, Pinecone ou équivalent) Embeddings Apprécié Langfuse ou outils d'observabilité IA Kubernetes CI/CD Déploiement de solutions IA en environnement de production

🚨 Freelance Opportunity – Consultant Data / Power BI / Microsoft Fabric 🚨 📍 Localisation : Puteaux 🚀 Démarrage : 22 juin 2026 📅 Durée : 6 mois 🏢 Présentiel requis sur site (pas de télétravail minimum le 1er mois) 💰 TJM max : 570€ HT/jour Nous recherchons un Consultant Data Senior pour intervenir sur un projet stratégique autour de l’industrialisation et l’automatisation du reporting RH. 🎯 Vos missions : ✔️ Automatisation des reportings RH ✔️ Développement et optimisation Power BI ✔️ Administration & paramétrage Microsoft Fabric ✔️ Gestion des accès et sécurité des données (RLS / Entra ID) ✔️ Création de nouveaux rapports et exports métiers ✔️ Animation d’ateliers avec les équipes RH ✔️ Gouvernance des données & documentation projet ✔️ Accompagnement au passage au RUN

Nous recherchons un(e) Analyste CERT – Threat Hunting IA pour rejoindre une équipe cybersécurité en charge de l'anticipation des menaces et de la sécurisation des usages de l'Intelligence Artificielle au sein d'un environnement critique. Vous interviendrez sur des missions de Threat Hunting dédiées aux technologies IA afin d'identifier les usages, détecter les risques et renforcer le niveau de sécurité des modèles déployés. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : Concevoir un processus d'inventaire automatisé des usages IA et détecter les cas de Shadow IA. Évaluer les risques liés aux modèles IA (LLM, IA générative, modèles de classification...) et vérifier l'efficacité des mécanismes de protection (guardrails). Définir des stratégies de détection et de supervision des usages IA en collaboration avec les équipes SOC. Réaliser des tests de sécurité sur les modèles IA (Prompt Injection, Jailbreak, fuites de données, hallucinations, biais) à l'aide d'outils spécialisés. Analyser les environnements Cloud afin d'identifier les expositions liées aux usages IA et proposer des recommandations de remédiation. Développer des scripts et automatisations en Python pour renforcer les capacités de détection et d'analyse.