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Contexte Rattaché(e) au manager du service, vous intégrerez une équipe composée de plusieurs analystes spécialisés en rémunération, mobilité et data RH. Vous interviendrez dans un environnement structuré en lien étroit avec les équipes RH et Finance, ainsi qu’avec des prestataires externes sur des projets Objectif de la mission Valoriser et structurer les données RH afin d’accompagner la direction des ressources humaines dans la prise de décision stratégique : pilotage de la masse salariale suivi des effectifs indicateurs RH mobilité performance et prévisionnels L’objectif est d’exploiter la donnée pour produire des analyses fiables, lisibles et utiles à la prise de décision Missions principales Extraire et consolider les données RH depuis les outils SIRH Définir les règles de gestion, de nettoyage et de structuration des bases de données Garantir la fiabilité et la qualité des données RH Assurer la conformité des données avec les réglementations en vigueur Analyser les données pour dégager des tendances et axes d’amélioration Optimiser les processus de reporting et de pilotage RH Concevoir des tableaux de bord et indicateurs pour différents niveaux de management Automatiser les rapports légaux RH (bilan social, égalité F/H, etc.) Participer aux projets data et de gouvernance de la donnée Contribuer à la digitalisation des outils RH

Expert Data spécialisé dans la mise en place d'architectures data et dans création la création de modèles de données décisionnels. Missions et responsabilités : Pilotage, recueil des usages et réalisation de l’analyse fonctionnelle et technique. Conception et/ou évolution des modèles de données décisionnels (modélisation, règles de gestion, cohérence, traçabilité). Contribution à la définition d’une architecture cible permettant une mise à disposition fiable et pérenne des données et indicateurs. Développement du socle des données (ETL, traitements Altair ou Python) et déploiement auprès des métiers utilisateurs. Animation et coordination des ateliers et travaux entre les parties prenantes. Organisation et validation des phases de tests et de recette. Suivi des actions, des risques et des décisions pour garantir le bon déroulement des projets. Livrables attendus : Document de modélisation des données et règles de gestion associées. Dictionnaire de données. Schéma d’architecture applicatif et technique (Altair). Compte rendu des différents ateliers et instances. Documentation de recette et supports d’accompagnement.

Data engineer GCP Google cloud platform 500 e par jour Mise en œuvre de la chaîne : o d’ingestion de données, o de validation de données, o de croisement de données, o de déversement dans le datalake des données enrichies • Développer dans le respect des règles d’architecture définies • Développer et documenter les user stories avec l’assistance du Product Owner et des chefs de projets • Produire les scripts de déploiement • Prioriser les corrections des anomalies • Assister les équipes d’exploitation • Participer à la mise en œuvre de la chaîne de delivery continue • Automatiser les tests fonctionnels Connaissances techniques : • Plateforme et environnement GCP (indispensable) • Environnement GKE • Stockage : HDFS / GCS • Traitement: Maitrise de l’écosystème Spark / Kafka / Scala • Planification : Airflow / Composer • Méthodologies : Scrum, Kanban, Git • DWH : SQL, BigQuery, BigTable • Delivery : Git, Ansible, Docker, Terraform, Jenkins / Cloud Build 500 e par jour

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de ses dispositifs de Conformité, un de nos client recherche un Développeur TypeScript pour intervenir sur des applications construites au sein d'un écosystème de plateforme de données. La mission s'inscrit dans un environnement à forte criticité métier, notamment autour de la Détection de la Délinquance Financière, avec des enjeux liés à l'exploitation de la donnée, à la restitution d'informations sensibles et à l'amélioration des outils utilisés par les équipes conformité, contrôle et investigation. Le consultant participera au développement de solutions applicatives et de widgets métiers permettant de faciliter l'analyse, le pilotage et la visualisation de données en lien avec les dispositifs de surveillance et de détection.

Contexte Dans le cadre des projets de transformation digitale, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions data et reporting, en collaboration avec les équipes DevOps et les équipes métiers. Missions principales Participer aux différentes phases des projets Data Concevoir et maintenir Data Warehouses, Data Marts et Data Cubes Développer et maintenir des pipelines ETL (Delta / Full / Historisation) Développer et maintenir des jobs Azure Data Factory Optimiser les performances SQL, DAX, MDX Mettre en œuvre la sécurité des données (Row Level Security) Monitorer, maintenir et déboguer l’écosystème BI Mettre en place des pipelines CI/CD automatisés Rédiger la documentation technique et participer aux phases de cadrage Compétences techniques Azure Data Factory ADLS Gen2 Azure SQL DB Analysis Services Power BI GitLab / Azure DevOps SQL Server, T-SQL optimisation Data Modeling / Data Warehousing CI/CD data pipelines Profil recherché Formation supérieure informatique / data Bon relationnel et esprit analytique Capacité à travailler en environnement international

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

Rattaché·e au Head of Data, vous participerez aux développements de la plateforme data. Dans un contexte cloud-first (AWS), vos principales missions seront les suivantes : - Concevoir, déployer et maintenir des systèmes de données résilients, sécurisés et scalables : bases de données, data warehouses, data lakes, traitements batch et temps réel, flux d’ingestion et transformations de données. - Développer, industrialiser et superviser des pipelines de données de type ETL/ELT. - Garantir la structuration, la qualité et la bonne gouvernance des données au sein des différents environnements de stockage. - Mettre en œuvre des solutions de Business Intelligence et de data visualisation telles que Power BI, afin de faciliter l’analyse et la prise de décision. - Répondre aux besoins de mise à disposition des données, de mise en production des modèles et d’optimisation des performances. - Concevoir et déployer des solutions d’exposition de la donnée via des API internes et externes. - Contribuer à la mise en œuvre de projets IA sur différents piliers métiers et business. - Sécuriser les architectures techniques et les échanges entre services en appliquant les meilleures pratiques de sécurité : IAM, gestion des habilitations, principe du least privilege, etc. Environnement technique : Python (requis), AWS (souhaité), Make (souhaité), RedShift (souhaité), PostgreSQL (souhaité), GitHub Actions (souhaité), SQL (requis), NOSQL (requis), Amazon S3 (souhaité), AWS Lambda (souhaité), Amazon ECS (souhaité), R (souhaité)

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)

Contexte de la mission Dans le cadre du maintien en conditions opérationnelles de solutions décisionnelles en environnement cloud, le consultant interviendra en support technique et fonctionnel de niveau 2 sur des services BI. L’objectif est de garantir la fiabilité, la performance et la disponibilité des solutions de reporting et de traitement de données. La mission implique des interactions régulières avec les équipes métiers, data, DevOps et support niveau 3. Missions principales Assurer le support technique et fonctionnel de niveau 2 sur les solutions BI Analyser et résoudre des incidents complexes (logs, erreurs, droits d’accès) Comprendre les impacts métiers des incidents techniques Contribuer à la continuité de service et au respect des SLA Participer aux phases de transition vers le mode opérationnel Collaborer avec les équipes Data Engineering, DevOps, Build et Support L3 Proposer des améliorations continues sur les processus de support Participer aux astreintes (environ une fois par mois) Compétences techniques attendues SQL avancé Python appliqué à la data Environnement Azure (dont Databricks) Azure Data Factory Power BI Notions de Machine Learning Concepts de sécurité et gouvernance des données (RLS) Anglais professionnel obligatoire Compétences fonctionnelles Compréhension des processus métiers liés à la BI Capacité à analyser les impacts métiers des incidents Communication claire avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Capacité à vulgariser des problématiques techniques complexes Synthèse des informations techniques et fonctionnelles pour le suivi interne Qualités personnelles Sens du service et réactivité Esprit d’analyse et autonomie Proactivité dans la remontée d’alertes Curiosité technique et volonté de montée en compétence Capacité à évoluer dans un environnement dynamique Bon esprit d’équipe et collaboration transverse

Description de la mission : Rattaché au Data Office, vous mettez en œuvre les outils et méthodes statistiques nécessaires pour organiser, synthétiser et traduire les données en leviers de décision. Vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, de la gestion des flux ETL à la publication des indicateurs dans les outils de Dataviz. Missions principales : Gestion des flux de données : Piloter et maintenir les flux ETL via Dataiku et Databricks à partir du Data Lake. Analyse & Exploration : Fournir un appui analytique pour des explorations complexes. Créer des algorithmes de recherche de données pour identifier les informations utiles. Industrialisation : Transformer les analyses exploratoires en procédés industrialisés pour les données stratégiques. Pilotage de la performance : Définir et mettre en œuvre les indicateurs clés de performance (KPI) et les indicateurs de qualité de données (DQI). Architecture & Modélisation : Gérer l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données. Garantir la cohérence et la performance des bases de données existantes. Aide à la décision : Synthétiser les informations complexes pour faciliter les arbitrages de la direction. Profil recherché : Expérience : Profil confirmé avec une solide maîtrise de l'analyse statistique et de l'ingénierie de données. Expertise Technique : Maîtrise des outils ETL : Dataiku , Databricks . Expérience sur les environnements Data Lake . Compétences en outils de Dataviz . Solides connaissances en modélisation et architecture de données. Soft Skills : Esprit d'analyse rigoureux, capacité de synthèse, autonomie et force de proposition. Livrables attendus : Définition précise des KPI. Établissement des règles de calcul et de gestion. Documentation des flux et des modèles de données.

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Generative IA avec 4 jours TT sur 92 VOTRE MISSION** * Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO. * Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts. * Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions. * Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents). * Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod. * Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production. * Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions. * Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes. *VOTRE PROFIL * Bac +3 à Bac +5 en informatique, data science ou équivalent. * 3 à 5 ans d’expérience en développement d’applications utilisant l’IA, avec un accent sur l’IA Générative (Agents, RAG, LLMs). * Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/IA (PyTorch, Transformers). * Connaissances des frameworks GenAI : LangChain, LangGraph, LangFuse, et des moteurs de recherche sémantique (Qdrant, Milvus). * Compétences en architecture cloud Azure (AI Foundry, AKS, WebApp) et en conteneurisation/orchestration (Docker, Kubernetes). * Familiarité avec CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform). * Sensibilité aux enjeux de cybersécurité et de conformité. * Rigueur dans l’ingénierie logicielle : tests, documentation et automatisation des pipelines. * Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. Définition du profil DATA SCIENTIST: - En charge du développement d'algorithmes (Machine Learning et Intelligence Artificielle) pour créer de la valeur métier à partir de données (structurées, non structurées, vidéos, images, etc.). - Doit comprendre les demandes de l'entreprise et les challenger pour fournir la meilleure réponse possible. - Apporte un support à la décision sur d'éventuelles innovations, l'amélioration des performances et décisions relatives au service client. - Industrialise les projets de Data Science avec les Data Engineers. - Maintient et documente les algorithmes industrialisés (selon les rôles et les responsabilités définis par le projet).

🏭 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

Développer et mettre en œuvre de nouveaux pipelines d’intégration de données sur les plateformes existantes. Participer à la modélisation, au paramétrage, au développement et aux phases de test des solutions data. Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des pipelines et des plateformes de traitement des données. Contribuer à la gouvernance des plateformes en veillant au respect des processus et des standards techniques. Apporter un support technique aux équipes projets (équipes SI, équipes data et parties prenantes internes). Garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des flux de données intégrés dans le Data Lake. Participer à la définition et à l’amélioration des bonnes pratiques de développement, d’architecture et de gestion de configuration. Concevoir et maintenir les infrastructures de traitement de données permettant de gérer des volumes importants de flux. Superviser l’intégration et la qualité des données provenant de sources multiples . Contribuer à la cartographie des sources de données et à la structuration des bases de données . Réaliser une veille technologique sur les solutions de traitement et d’exploitation de la donnée.

Notre client dans le secteur Immobilier recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission: Offre de mission – Data Engineer Contexte et objectif de la mission Notre client est composé de plusieurs filiales et structures de services partagés (IT, RH, juridique, finance, marketing). Le groupe est engagé dans une transformation digitale avec des enjeux autour de la gouvernance de la donnée, de l'harmonisation des systèmes d'information entre filiales et de la structuration d'une plateforme data moderne. La DSI pilote un programme de refonte de l'infrastructure data et souhaite renforcer son équipe avec un Data Engineer expérimenté capable de construire et maintenir des pipelines robustes, de structurer les flux de données entre les différentes entités du groupe et d'alimenter les outils de restitution. Missions principales Le/la consultant(e) interviendra au sein de l'équipe Data pour : • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ingestion, transformation, chargement) • Administrer et exploiter Azure Synapse Analytics comme socle de la plateforme data • Modéliser les données (modélisation dimensionnelle, data warehouse, data lakehouse) • Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes sur les bases du groupe • Développer des scripts et orchestrateurs en Python pour l'automatisation des flux • Connecter les sources de données à Power BI et garantir la qualité des données exposées aux analystes • Contribuer à l'harmonisation des données entre les filiales du groupe • Participer à la gouvernance de la donnée (documentation, qualité, traçabilité) Stack technique Compétences obligatoires : • Azure Synapse Analytics : maîtrise obligatoire • SQL : maîtrise obligatoire (requêtes complexes, optimisation) • Python : maîtrise obligatoire (ETL, orchestration, scripting) • Power BI : bonne connaissance (alimentation des modèles) Environnement complémentaire apprécié • Azure Data Factory / Azure Data Lake • Spark / PySpark • Outils de versionning (Git) • Notions de modélisation dimensionnelle Profil recherché Compétences techniques : • Expérience confirmée sur la conception et le maintien de pipelines de données en environnement cloud Azure • Solide maîtrise de SQL et des environnements analytiques (Synapse, DWH) • Bonne maîtrise de Python dans un contexte data engineering (ETL, automatisation) • Capacité à exposer des données propres et fiables vers des outils de BI • Connaissance des bonnes pratiques de qualité et gouvernance de la donnée Compétences comportementales : • Autonomie et rigueur dans les développements • Adaptabilité dans un environnement multi-filiales en transformation • Sens du détail et souci de la qualité de la donnée • Bonnes capacités relationnelles pour collaborer avec les équipes métiers et IT • Dynamisme et réactivité face aux priorités Atout majeur • Certification Microsoft Azure (DP-203 Data Engineer ou équivalent) appréciée