Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Intégré ausein de la direction IT Data, vous viendrez apporter votre expertise technique sur des sujets récents autour de l'IA pour la data. En tant que Data Engineer, et en coordination avec le reste de l'équipe, vous serez amené à : - Effectuer des alimentations de données, - Travailler en binôme avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. - Travailler autour d'agent IA pour du requêtage SQL en langage naturelle - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Faire une veille technologique autour des architectures data

Vous serez intégré dans une équipe pluridisciplinaire (Data Engineer, DevSecFinOps) Vous travaillerez sur un use case dédié en collaboration avec les équipes Data (tech lead, gouvernance et architectes). Vous devrez avoir une approche FINOPS (Maîtrise et diminution des coûts) BUILD - Interlocuteur lors de la contribution à des projets dans le domaine de la Supply - Conception de solutions en respectant les normes et framework data - Développement, Modélisation sous la gouvernance de l'architecture data - Contribution au développement d'appli - Tests - Reporting RUN : - Maintien en condition opérationnelle de notre périmètre de responsabilité (4 référentiels de données opérationnels (RDO) multi sourceurs, 6 applications) - gestion des incidents - mise en production (via Git) - suivi de flux EXPERTISE : - Montée en compétence sur notre SI et notre domaine de responsabilité

Responsabilités principales : Pilotage Technique : - Définir et faire respecter les bonnes pratiques de développements, de versioning et d'industrialisation des flux data - Réaliser les revues de code, assurer la cohérence et la robustesse technique des traitements - Participer à la conception des architectures cibles en lien avec les architectes data et les équipes DSI. - Contribuer à l'amélioration continue des performances et de la stabilité des pipelines Conception et industrialisation : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, de transformation et de diffusion des données (ETL/ELT) - Mettre en œuvre les solutions d'orchestration et d'automatisation - Participer à la migration des flux SAS vers des solutions modernes (ex : Snowflake) - Veiller à la documentation, à la supervision et au monitoring des traitements Encadrement et accompagnement : - Accompagner techniquement les data engineers dans leurs développements et leur montée en compétence - Promouvoir les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, test, observabilité, monitoring) - Faciliter les échanges entre les équipes data, architecture, sécurité et métier Gouvernance et qualité : - Contribuer à la mise en place des standards de qualité, de traçabilité et de sécurité des données - Collaborer avec le Data Quality Officer sur les sujets de contrôle d'alerting - Participer à la mise en place de mécanismes de data lineage et de gestion des metadonnées Expérience : Expérience sur des architectures cloud data (idéalement GCP) Expérience confirmée dans l'industrialisation et la mise en production des pipelines data Langages et outils : - Obligatoires : Python, SQL, Spring Batch - Data platform : GCP, Snowflake (bonne connaissance apprécié) - ETL/ELT : XDI - CI/CD & Infra : Gitlab, Docker, Terraform, Kubernetes Architectures : - Architecture Data Moderne (Data Lake/House, Data Mesh, ELT Cloud etc) - Performance et optimisation des flux - Sécurité, gouvernance et qualité des données - Supervision et observabilité

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

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

La définition et la mise en œuvre de stratégies de tests sur les flux de données La validation des données (contrôles SQL, cohérence, complétude, intégrité) La rédaction et l’exécution de cas de tests fonctionnels et techniques L’automatisation des tests (API, UI, data pipelines) La collaboration avec les équipes Data, Dev et Produit Le suivi des anomalies et leur résolution Langages / Data : SQL Gestion des tests : JIRA / XRAY Méthodologie : BDD – Gherkin Tests automatisés : Cypress Tests API : Postman / Newman CI/CD : GitLab Versioning : Git

Nous recherchons un(e) DATA ARCHITECTE POWER BI / AZURE Dans le respect de la stratégie IT établie par le DSI, votre mission consiste à : Responsabilités : • Analyser les besoins fonctionnels. • Localiser les données de production. • Déterminer les spécifications techniques. • Définir l'architecture. • Modéliser les datawarehouse (entrepôts de données) et les datamarts (magasins de données) dédiés à une fonction particulière dans l'entreprise. • Accompagner le client dans la réalisation du projet. • Maintenir les sources de données à jour • Mettre à disposition les données aux métiers • Superviser les flux de données et en contrôler l'intégrité

Entité : Banque Site : Paris ; 50% TT Prix d’achat max : 600 euros Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 Mission : Au sein de la direction Data Office & RPA / Reporting&Analytics nouvellement créée chez mon client, nous recrutons pour un poste d’analyste Data et Reporting dédié à la direction marketing. 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 au sein de la banque. Vos activités principales consisteront à accompagner les métiers marketing - dans 30 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. Votre périmètre recouvre l’ensemble des données de l’activité du groupe (3 CLS, Salesforce, Medallia, sites internets, espace client, etc) Les outils utilisés afin de répondre aux besoins de nos clients sont DATAIKU, SQL avancé, bases en Python, et TABLEAU.

Envie d’un nouveau challenge… CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Analyst Monétique pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire . Contexte de la mission Au sein de la Data Factory , la squad Data Monétique est composée d’environ 10 personnes et s’inscrit dans l’écosystème Data des moyens de paiement Cette équipe est en charge de : L’alimentation des équipes métiers et des autres squads data en données de paiements et données clients La production et diffusion de reportings et tableaux de bord power bi à destination des métiers et des établissements du groupe. L’alimentation de systèmes opérationnels et d’interfaces clients en données de paiements L’accompagnement des équipes métiers dans l’exploitation des données de paiement Vos missions Dans ce contexte, vous interviendrez en tant que Data Analyst sur les activités suivantes : Participer à la collecte, la transformation et la gestion des données afin de garantir leur intégrité, qualité et sécurité Contribuer à l’animation de groupes de travail avec les sponsors, Business Analysts et membres de la squad (Data Engineers, Data Viz, BA…) Réaliser les recettes des traitements d’intégration et de transformation de données Rédiger et documenter les user stories, spécifications fonctionnelles et cahiers de recette en lien avec le Product Owner Accompagner et former les utilisateurs sur les usages des données et des outils de restitution

Missions Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d’expertise Data & IA, avec pour mission de concevoir des offres IA à l'échelle dans des environnements Cloud public ou privé. PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle.

Rôle Dans le cadre d’une transformation IT orientée performance et amélioration continue, vous intervenez au sein d’un dispositif dédié à l’optimisation des services Workplace. Votre mission consiste à analyser, piloter et améliorer la performance des environnements utilisateurs (poste de travail, collaboration, mobilité), en vous appuyant sur la donnée et des indicateurs mesurables. 🚀 Missions Analyse & Data Exploiter les données issues des outils de supervision, ITSM et satisfaction utilisateur Construire des tableaux de bord et indicateurs de performance (Power BI ou équivalent) Identifier les tendances, irritants et axes d’amélioration Produire des analyses et recommandations basées sur la donnée Amélioration continue Identifier, prioriser et piloter des chantiers d’optimisation Contribuer à la réduction de la dette technique et de l’obsolescence Participer à des initiatives d’innovation sur le Workplace Mettre en œuvre des actions concrètes avec suivi des gains Pilotage & reporting Préparer des synthèses et restitutions pour le management Participer aux comités de pilotage et de suivi Suivre les KPIs, mesurer l’avancement et ajuster les priorités Valoriser les résultats et gains obtenus Collaboration & transverse Travailler en interaction avec les équipes IT (Workplace, infra, support) Collaborer avec les parties prenantes métiers S’adapter aux évolutions du périmètre et des priorités Être force de proposition sur les axes d’amélioration

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

Dans le cadre d’une transformation ambitieuse autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Directeur de projets IA chargé d’assurer la coordination opérationnelle d’un centre d’expertise IA transverse. Véritable facilitateur et orchestrateur , le poste s’inscrit au cœur d’une gouvernance structurée et multi-niveaux, en lien étroit avec les équipes métiers, les directions IT et les instances de pilotage. Le Directeur de projets IA intervient comme point central de synchronisation entre les projets IA et les ressources expertes mobilisées (Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, ML Engineers, équipes Infrastructure & Production, Chefs de Projet). Missions principales Coordonner les équipes pluridisciplinaires mobilisées sur les projets IA prioritaires. Assurer l’alignement des expertises et des ressources avec les jalons projets. Piloter les affectations et ajuster les priorités en temps réel selon les besoins. Identifier, anticiper et lever les points de blocage techniques ou organisationnels. Garantir la bonne préparation des déploiements en lien avec les équipes de production et d’infrastructure. Préparer les supports et dossiers d’arbitrage à destination des comités de gouvernance. Traduire les orientations stratégiques en plans d’actions opérationnels. Maintenir et mettre à jour la feuille de route des projets IA. Structurer les revues techniques et le suivi des indicateurs de performance. Favoriser la capitalisation des bonnes pratiques, des méthodes et des retours d’expérience. Assurer la fluidité entre les besoins métiers et les contraintes techniques. Ce rôle requiert une forte capacité à coordonner sans lien hiérarchique direct , en embarquant des équipes issues de différentes directions autour d’objectifs communs.