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Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform au sein d'une Digital Factory, nous recherchons un Data Platform & DataOps Engineer confirmé pour contribuer à l'exploitation, à l'industrialisation et à l'évolution de plateformes Data dans un environnement Cloud AWS. Votre rôle sera essentiel pour garantir la disponibilité, la sécurité, la performance et l'automatisation des services Data, tout en accompagnant les équipes Data Engineering, BI et Architecture. Vos principales responsabilités Data Platform & Cloud AWS Administrer et faire évoluer les plateformes Data. Concevoir et maintenir des architectures Cloud scalables, sécurisées et résilientes. Gérer les pipelines d'intégration, les environnements DEV/TEST/PROD et les habilitations. Optimiser les coûts d'infrastructure AWS dans une logique FinOps. DataOps, DevOps & automatisation Industrialiser les traitements et les déploiements Data. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser le provisionnement des infrastructures avec l'Infrastructure as Code. Standardiser les composants Data et renforcer les tests automatisés. Monitoring & support Assurer le support technique N2/N3 et résoudre les incidents complexes. Mettre en place des outils de supervision, des alertes et des tableaux de bord opérationnels. Analyser les performances et anticiper les besoins en capacité. Sécurité & gouvernance Appliquer les standards de sécurité Cloud et de gestion des accès. Contribuer à la gouvernance, à la qualité et à la documentation des plateformes Data. Participer aux revues d'architecture et aux projets de transformation Cloud.

1. Collecte, Ingestion & Indexation -Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. -Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. -Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval & RAG) -Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. -Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (Recall, Precision, nDCG, MRR) pour mesurer et piloter l'amélioration du retrieval. -RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). -Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe. -Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).

Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data et l'IA, recherche un Tech Lead Big Data / Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe Data au sein de la DSI d'un grand environnement SI. Vous interviendrez sur des enjeux de gestion de l'obsolescence technique, d'optimisation des traitements Big Data et d'accompagnement des équipes Data Engineering, avec pour objectif d'améliorer la performance, la qualité et la pérennité des applications. Vos missions En tant que Tech Lead Big Data, vous serez amené(e) à : Piloter la gestion de l'obsolescence : auditer les versions des composants applicatifs, identifier les risques et planifier les migrations techniques. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement auprès des équipes Data Engineer. Analyser et optimiser les traitements Big Data afin d'améliorer les performances, de maîtriser les coûts et de contribuer aux objectifs FinOps. Intervenir sur les développements de données et accompagner la résolution de bugs complexes. Accompagner les équipes techniques dans leurs choix d'architecture, leurs évolutions technologiques et leurs montées de version. Collaborer avec les équipes Socle et Infrastructure pour organiser et réaliser les migrations des composants. Animer les instances de suivi de l'obsolescence et communiquer les risques, les avancées et les recommandations aux équipes de pilotage. Proposer des orientations techniques et des solutions innovantes pour faire évoluer l'écosystème Data.

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets de transformation digitale et de valorisation de la donnée, nous recherchons un Consultant Data / IA capable d'intervenir sur des environnements à forts enjeux métiers. Le poste proposé combine deux responsabilités clés, au coeur de notre expertise Data : -> Référent technique en interne, vous êtes un pilier pour les équipes : vous éclairez les choix structurants, élevez le niveau d'exigence technique et impulsez les bonnes pratiques. -> Consultant stratégique auprès de nos clients, vous intervenez sur des projets d'envergure, pilotez les orientations techniques et contribuez directement à la réussite et à la transformation des organisations. Dans ces deux dimensions, vous accompagnez les directions métiers et IT pour structurer, valoriser et gouverner leurs données. Votre terrain de jeu : la conception de plateformes data modernes, l'industrialisation des flux et le développement de cas d'usage analytiques à fort impact métier. Responsabilités : * Piloter des projets et encadrer techniquement des profils juniors (data ingénieurs, analysts, scientists) ; * Participer à la conception technique et au développement ; * Participer aux processus d'avant vente ; * Faire une veille technologique efficace ; * Réaliser les entretiens techniques des candidats.

Au sein d'une équipe Master Data Management, vous interviendrez en tant que Chef de projet MOE senior pour développer la connectivité des référentiels avec des plateformes de distribution de données telles que Snowflake et Databricks, tout en limitant les dépendances technologiques. Vous participerez à l'analyse des besoins métier, aux études de faisabilité et à la conception des solutions, puis assurerez la rédaction des spécifications, la coordination des travaux, le suivi des plannings et l'organisation des recettes. Vous contribuerez également à la maintenance corrective et évolutive des applications, à la documentation et au support utilisateur. Votre rôle comprendra l'animation des comités projets, la production des indicateurs de pilotage et le renforcement de l'expertise de l'équipe sur les données et référentiels de gestion d'actifs.

Je recherche pour un de mes clients dans le domaine du retail, un consultant Data Gouvernance : • Participer à la définition d'un cadre de Data Gouvernance, • Déployer des contrôles et des indicateurs de qualité des données (QDD) pour mesurer leur fiabilité • Sensibiliser les utilisateurs aux principes de gouvernance et faciliter leur adoption. • Traduire les attentes opérationnelles en exigences fonctionnelles documentées. • Contribuer à la documentation des données dans un Data Catalog, Vous justifiez d'au moins trois années de pratique sur des sujets de gouvernance et de fiabilisation des données. Votre approche est avant tout fonctionnelle : vous savez rendre accessibles des notions complexes et construire un dialogue efficace avec les interlocuteurs opérationnels. Un parcours auprès d'acteurs du retail serait particulièrement pertinent.

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique visant à exploiter l'intelligence artificielle pour améliorer les pratiques de conseil et renforcer la conformité réglementaire, une organisation du secteur des services financiers souhaite développer un assistant intelligent destiné à accompagner les conseillers dans leurs échanges avec les clients. L'objectif est de concevoir une solution capable d'analyser les conversations, de vérifier le respect des obligations réglementaires et de suggérer en temps réel les questions pertinentes à poser aux clients. La mission s'inscrit au sein d'une équipe spécialisée en intelligence artificielle, data engineering et automatisation. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, du cadrage initial à la mise en production, en passant par le développement, le déploiement et le maintien en conditions opérationnelles. 2. Missions du posteCadrage et conception technique : participer à la définition des besoins, concevoir l'architecture de la solution IA et identifier les approches techniques adaptées aux enjeux métier et réglementaires. Développement de solutions IA : concevoir et développer un assistant conversationnel intelligent capable d'analyser les échanges entre conseillers et clients. Développement LLM et RAG : mettre en œuvre des solutions basées sur les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération de données (RAG) et les agents IA. Traitement audio et transcription : développer des pipelines de traitement de la voix intégrant la transcription audio (Speech-to-Text), la diarisation des locuteurs et l'analyse des conversations. Traitement en temps réel : concevoir et optimiser des architectures de streaming permettant l'analyse des échanges et la génération de recommandations en temps réel. Développement de pipelines IA : mettre en œuvre des chaînes de traitement de bout en bout, de l'audio à la transcription, puis à l'analyse et à la recommandation. Analyse et conformité : développer des mécanismes permettant d'identifier les écarts par rapport aux exigences réglementaires et de proposer des questions ou actions pertinentes aux conseillers. Industrialisation et mise en production : assurer le déploiement des solutions, leur intégration dans l'environnement technique existant et leur passage à l'échelle. Monitoring et maintien en conditions opérationnelles : mettre en place le suivi des performances, la surveillance des modèles et l'amélioration continue des solutions déployées. Collaboration transverse : travailler en étroite collaboration avec les équipes métier, conformité, data et IT afin de garantir l'adéquation des solutions aux besoins opérationnels.

Rejoignez une grande organisation du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer, en charge du pilotage et de l'optimisation d'une plateforme d'orchestration Apache Airflow hébergée sur AWS MWAA. Vous porterez une mission stratégique de transformation technique, alliant optimisation architecturale, sécurisation de l'infrastructure, et autonomisation des équipes autour d'une plateforme bancaire de données critiques. Notre client gère des pipelines de données complexes traversant 9 pays européens, avec une volumétrie considérable (200+ DAGs en production). Suite à un audit technique approfondi en début 2026, la plateforme a été stabilisée et entre désormais dans une phase d'optimisation structurelle. Vous serez au cœur de cette évolution, responsable de faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants, de renforcer la robustesse face à la charge et aux défaillances, d'étudier les alternatives architecturales, et de structurer les équipes pour une exploitation en autonomie long terme. La mission s'organise autour de quatre axes complémentaires : - Axe 1 - Optimisation architecturale : faire évoluer la DAG Factory existante, migrer les dépendances inter-DAGs vers les mécanismes natifs Airflow (Datasets), optimiser les performances au parse-time et runtime, et mettre en place la validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration). - Axe 2 - Sécurisation et résilience : implémenter une politique de rotation des secrets, déployer le routage différencié des alertes par type d'incident et criticité, piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs), renforcer l'isolation réseau et durcir la configuration, finaliser et maintenir les runbooks d'incidents. - Axe 3 - Étude et migration vers une infrastructure cible : l'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA (contraintes de scaling, flexibilité limitée, coûts). Vous serez chargé de benchmarker les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ou autres solutions), de produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et risques, et de piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. - Axe 4 - Autonomie des équipes : lancer et piloter un programme de formation sur l'orchestration destiné aux équipes Dev et Ops (environ 10 personnes), constituer une méta-équipe plateforme avec vision unifiée Dev + Ops sous leadership technique commun, accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps), et évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés. Vous travaillerez dans un environnement technique mature et ambitieux, au sein d'une organisation valorisant l'excellence technique, la rigueur architecturale et le mentorat. Vous aurez également la responsabilité de concevoir et faire appliquer des standards...

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python et PySpark. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production. Environnement technique Vous travaillerez principalement avec : Python - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI - GitLab - GitLab CI/CD - Jira - Confluence Côté Python, l'environnement comprend notamment : Pandas - Polars - Scikit-learn -Matplotlib - XGBoost - Pandera - GeoPandas

Au sein d'une équipe Master Data Management (MDM), vous participerez à la conception et au développement de solutions de connectivité entre les applications de référentiels et les plateformes de distribution de données, notamment Snowflake et Databricks, en limitant les dépendances technologiques. Vous interviendrez sur l'analyse des besoins métiers, les études de faisabilité, la rédaction des spécifications, l'implémentation des solutions, les recettes et la maintenance corrective et évolutive. Référent sur les projets transverses du périmètre MDM, vous contribuerez aux choix d'architecture, coordonnerez les travaux et les plannings, animerez les comités de suivi et assurerez le reporting ainsi que la documentation et le support aux utilisateurs, dans un environnement international lié à la gestion d'actifs et aux référentiels financiers.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son dispositif de gestion des risques liés aux technologies de l'information et de la communication, l'organisation recherche un consultant expérimenté pour accompagner les équipes dans la formalisation, le déploiement et le pilotage des politiques TRM et de sécurité des systèmes d'information, avec un focus particulier sur les exigences du règlement DORA. Missions principales • Évaluer la conformité des entités aux exigences du pilier 1 de DORA, en lien avec les dispositifs de première et de deuxième lignes de défense (LoD1 / LoD2). • Analyser les politiques, procédures, contrôles et éléments de preuve afin d'identifier les écarts et les non-conformités. • Qualifier les risques associés, prioriser les remédiations et formuler des recommandations pragmatiques. • Construire, rationaliser et suivre les plans d'action locaux et Groupe, en précisant les responsables, les échéances, les dépendances et les critères de clôture. • Mettre en place un suivi consolidé et outillé au moyen de tableaux de bord, d'indicateurs de pilotage et de reportings réguliers. • Préparer et animer les comités de suivi avec les parties prenantes SSI, risques, conformité, IT et métiers. • Contribuer à l'harmonisation des pratiques entre les entités et à la diffusion des standards Groupe. • Définir et installer un dispositif pérenne de RUN : gouvernance, rôles et responsabilités, fréquence des contrôles, processus d'escalade et cycle de reporting. • Accompagner les équipes dans l'appropriation des exigences DORA et dans la conduite du changement.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé, pour rejoindre une équipe transverse qui accompagne les équipes métiers et IT dans leurs projets Data et GenAI. Vous évoluerez dans un environnement cloud moderne (AWS, Databricks) et contribuerez à industrialiser des cas d'usage data à grande échelle, dans le respect de la sécurité, de la gouvernance et de la performance. Vos missions : - Concevoir et développer des solutions data en Python, avec une vraie exigence de software engineering (tests, qualité du code, bonnes pratiques) - Construire et optimiser des traitements Big Data distribués avec Spark et Databricks - Définir et faire évoluer les architectures et la modélisation des données sur AWS - Développer des outils et frameworks réutilisables pour industrialiser les cas d'usage Data et GenAI - Exposer et consommer des données via des APIs - Assurer les évolutions et corrections des développements existants, et produire la documentation d'architecture - Travailler en mode Agile avec des équipes métiers et IT, dans un contexte international Ref : O-PFFZX

Notre client dans le secteur Conseil et audit recherche un/une Consultant Data Integration IICS / SQL H/F Description de la mission : Pour le compte d'un client du secteur pharmaceutique, nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Integration spécialisé(e) Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) et SQL. Vous interviendrez au sein d'un environnement international et réglementé, sur des activités de développement, de maintenance et d'optimisation de flux de données. La mission implique des échanges réguliers avec les équipes métier, techniques et internationales. Vos missions Dans le cadre de cette mission, vous serez amené(e) à : Développer et maintenir des flux de données sous Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) ; Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes ; Implémenter les spécifications fonctionnelles fournies par le Business Analyst ; Analyser et corriger les anomalies rencontrées sur les traitements ; Optimiser les performances des flux et des traitements ; Gérer les versions et les livraisons via Git ; Assurer le suivi des tâches et des incidents dans Jira ; Rédiger la documentation technique en anglais ; Participer aux rituels et aux réunions de l'équipe projet. Profil recherché Vous justifiez d'une expérience professionnelle comprise idéalement entre 5 et 10 ans, avec une expertise confirmée en intégration de données. Les compétences indispensables sont les suivantes : Maîtrise avancée de SQL, notamment des jointures complexes, de l'optimisation et de l'analyse de performances ; Expérience confirmée sur Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) ; Capacité à travailler en autonomie et à prendre en charge les sujets confiés ; Bonne pratique de Git et Jira ; Capacité à comprendre et à rédiger de la documentation technique en anglais ; Anglais professionnel courant, à l'écrit comme à l'oral. Environnement apprécié Une expérience dans les environnements suivants sera considérée comme un atout : Domaine Supply Chain ; Secteur pharmaceutique ou environnement soumis à des contraintes réglementaires ; Contexte international ; Travail avec des équipes multiculturelles et distribuées. Compétences / Qualités indispensables : IICS, SQL, Git, Jira Compétences / Qualités qui seraient un + : • Domaine Supply Chain ; • Secteur pharmaceutique ou environnement soumis à des contraintes réglementaires ; • Contexte international ; • Travail avec des équipes multiculturelles et distribuées. Informations concernant le télétravail : Oui — 3 jours/semaine

📍 À propos du rôle: Rejoignez le pôle Data Technology d'un fonds d'investissement quantitatif majeur basé au cœur de Paris. Au sein d'une équipe tech de 6 à 7 personnes, votre rôle sera d'être le garant absolu de la disponibilité, de la fraîcheur et de la qualité des données financières qui alimentent les modèles d'investissement. Ici, zéro trader : 100 % de l'activité repose sur la recherche quantitative et l'excellence technologique. 🎯 Vos 4 Piliers de MissionSupport & Exploitation N1/N2 : Prise en charge des alertes de production, diagnostic d'incidents en direct sur les pipelines de données et résolution des dysfonctionnements. Data Quality & Reliability : Contrôle proactif de l'intégrité des flux (détection des pertes silencieuses de lignes, validation de la fraîcheur et de la cohérence de la donnée avant l'ouverture des marchés). Développement & Automatisation Python : Conception et écriture de scripts Python natifs pour supprimer les tâches manuelles récurrentes, outiller la supervision et automatiser le rejeu de données (retries). Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) : Accompagnement des mises en production et fiabilisation de l'intégration des nouvelles sources de données.