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Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

Rattaché à l'équipe en charge des applications métiers et de la Business Intelligence, vous participez à la modernisation de la plateforme décisionnelle de l'entreprise et contribuez à la mise en place d'une architecture data moderne reposant sur les technologies Microsoft.Vous concevez, développez et maintenez les tableaux de bord et reportings destinés aux différentes directions métier. Vous assurez la création et l'évolution des pipelines de données ainsi que des environnements de stockage et de traitement associés à Microsoft Fabric.Vous participez à la migration des outils décisionnels existants vers une plateforme centralisée basée sur Power BI et Microsoft Fabric. Vous collaborez étroitement avec les équipes Data afin de garantir la cohérence, la qualité et la fiabilité des données exploitées.Vous analysez les besoins des utilisateurs, les traduisez en solutions analytiques pertinentes et veillez à l'application des bonnes pratiques en matière de modélisation, de performance et de sécurité des données. Vous accompagnez également les utilisateurs dans la prise en main des outils et assurez une veille technologique sur les innovations du marché, notamment autour de l'intelligence artificielle et des solutions Microsoft.

Nous recherchons un(e) Data Scientist & Analytics Specialist pour rejoindre notre équipe Data. À la croisée de l'analyse décisionnelle et de la modélisation avancée, vous serez responsable de transformer d'importants volumes de données brutes en leviers stratégiques et en solutions prédictives pour accompagner la croissance de l'entreprise. Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes Ce que vous ferez concrètement : 1. Data Science & Machine Learning (70%) Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique

Fiche de poste – Senior Data Engineer / Expert Dataplatform (GCP) Contexte & Organisation Le Pôle Data est structuré autour du modèle Spotify : Une Dataplatform en pleine transformation, composée de 4 experts Architectes / Développeurs GCP & BigQuery Maintenance de l'existant + évolution de la plateforme Début d'un chantier majeur de construction début 2025 (v1 en cours, forte ambition d'évolution) Outils & écosystème : GCP (Cloud Run, Cloud Function, Pub/Sub, Vertex AI, BigQuery) Airflow (orchestration) Dataform (concurrent DBT – SQL) Terraform pour le provisioning Modèle Data type médaillon Pratique Data Engineer moderne + enjeux d'observabilité / finops / sécurité Objectifs du poste Renforcer l'équipe Dataplatform avec un profil senior ayant déjà participé à la construction d'une Dataplatform et capable d'accélérer l'industrialisation des pipelines et des outils d'ingestion. Le rôle vise à : Faciliter et accélérer le travail des Data Engineers Améliorer l'expérience de construction de pipelines de données Structurer et fiabiliser l'ingestion et le transfert de données, encore peu industrialisés Apporter une expertise de haut niveau sur GCP & Data Engineering Missions principales 1. Gouvernance & Contrôle de la plateforme Assurer un contrôle global de la Dataplatform et accompagner les Data Engineers dans les bonnes pratiques d'industrialisation. Identifier les axes d'amélioration techniques et proposer des solutions robustes. Participer aux choix d'architecture technique et Data (modèle médaillon). 2. FinOps, Observabilité & Sécurité Définir et mettre en œuvre les standards d'observabilité. Garantir la performance, la robustesse et la sécurité de la plateforme. Suivre les coûts et proposer des optimisations FinOps. Automatiser le provisioning via Terraform. 3. Développement & Industrialisation Concevoir et industrialiser les pipelines : Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Airflow, Vertex AI. Contribuer à résorber la dette technique. Développer et industrialiser les briques d'ingestion et de transformation. 4. Animation & Documentation Participer à la mise à disposition de nouveaux outils et à la documentation associée. Assurer une démarche d'amélioration continue du run. Animer une équipe de Data Engineer chaque vendredi: partage de bonnes pratiques suivi des évolutions de la Dataplatform retours d'expérience et recommandations 5. Innovation & IA Apporter une vision sur l'usage de l'IA (générative et traditionnelle) pour : réduire les coûts améliorer la productivité faciliter le travail des collaborateurs Contribuer à des projets Vertex AI / ML (ambition forte vers l'IA)

Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.

Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Poste : Tech Lead Data Cloud – Azure / DatabricksLocalisation : Nantes, avec 1 jour/semaine sur site et possibilité de télétravail le reste du temps. Contexte : Au sein d'une direction Data & IA, le consultant interviendra comme Tech Lead Data Cloud sur les périmètres immobilier et véhicule, en accompagnant les équipes de développement. Missions principales : Concevoir les solutions et usages en respectant l'architecture cible. Instruire les sujets techniques complexes. Accompagner et faire monter en compétence les équipes. Garantir la qualité du delivery et le respect des bonnes pratiques. Réaliser des développements Python / Spark / PySpark / SQL. Participer aux démarches FinOps et à l'optimisation des coûts cloud. Garantir la cohérence des versions déployées en production. Assurer le support N3. Produire et maintenir la documentation technique : spécifications techniques ; modélisation ; code commenté ; tests unitaires ; tickets Jira.

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Cartographie les risques émergents et sécurise le déploiement de l'intelligence artificielle au sein du secteur financierAu sein de la filière Risques d'un acteur de référence du secteur financier, nous recherchons un(e) AI Risk Manager. Ton rôle sera hautement stratégique et structurant : tu intégreras l'ensemble des risques spécifiques induits par l'intelligence artificielle (biais, dérives, dépendance technologique, cybersécurité, opacité) au sein du dispositif global de gestion des risques du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une direction des risques d'entreprise (Enterprise Risk Management), en interface constante avec les comités de direction, les Chief Risk Officers, les équipes de conformité, la cybersécurité et les équipes de validation de modèles. Dans un secteur soumis à une forte surveillance prudentielle, tu seras le référent sur l'évaluation des risques technologiques émergents. C'est le cadre idéal pour déployer des méthodologies de cotation de risques novatrices, piloter des comités d'arbitrage et concilier appétence au risque et conformité réglementaire. Tes missions clésCartographie & Évaluation Préalable des Risques IA (Mode CADRAGE & RISQUES) : Identifier, cartographier et coter les risques inhérents aux systèmes d'IA : risque de modèle, biais de représentativité, dérive des données (drift), manque d'explicabilité, cyber-vulnérabilités et dépendance aux tiers. Classifier les systèmes d'IA selon leur niveau de criticité et de risque, en stricte cohérence avec les exigences de l'AI Act, de DORA et des recommandations ACPR. Évaluer de manière systématique les risques des nouveaux cas d'usage IA lors des phases de cadrage initial (Risk Assessment pré-lancement). Contribuer à la rédaction et à la mise à jour des politiques, normes et procédures de gestion des risques technologiques et de modèle. Pilotage des Indicateurs, Contrôle & Comitologie (Mode GOUVERNANCE & REPORTING) : Définir et suivre les indicateurs clés de risque (KRI) et fixer les seuils d'alerte opérationnels pour l'ensemble des systèmes en production. Coordonner les actions d'atténuation des risques avec les fonctions de conformité, de sécurité des systèmes d'information et de validation indépendante. Analyser les métriques de performance et de dérive via des requêtes et analyses ciblées (notions Python / SQL, outils GRC). Préparer et animer les comités des risques, et produire les tableaux de bord de pilotage consolidés (Power BI) à destination des instances de gouvernance. Ton profilFormation : Diplôme Bac+5 (Master 2, école de commerce ou d'ingénieurs) en gestion des risques, finance quantitative, économétrie, Data Science ou management des SI. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 4 à 6 ans en gestion des risques en environnement bancaire ou assurantiel (risque de modèle, risques opérationnels, risques IT ou conformité). Expertise Gestion des Risques Impérative : Parfaite maîtrise des méthodologies de cartographie, de cotation et de suivi des risques opérationnels et de modèle. Excellente connaissance des cadres réglementaires sectoriels : AI Act, DORA, recommandations ACPR, cadre MRM. Pratique des référentiels de maîtrise des risques technologiques (NIST AI RMF). Culture Technique & Outils : Bonne compréhension du fonctionnement des systèmes d'IA (Machine Learning, LLMs) et de leurs modes de défaillance. Notions d'analyse de données (SQL, Python) et maîtrise des outils de restitution (Power BI, outils GRC). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsHauteur de Vue et Esprit d'Analyse : Aptitude à évaluer les impacts croisés (techniques, juridiques, financiers, réputationnels) d'un incident algorithmique. Indépendance d'Esprit et Diplomatie : Capacité à challenger de manière constructive les choix des équipes projets tout en favorisant le déploiement business. Excellence dans la Communication : Clarté et précision lors des restitutions face aux comités des risques et instances dirigeantes. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data Snowflake / Cortex confirmé pour participer au développement et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud et de ses usages autour de l'IA. MissionsConcevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT. Développer et optimiser les modèles de données sur Snowflake. Mettre en œuvre les transformations de données avec dbt. Participer à l'intégration et à l'exploitation des fonctionnalités Snowflake Cortex et des services d'IA associés. Développer des traitements Data en Python / PySpark / SQL. Participer à la mise en qualité, au contrôle et à la sécurisation des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes Snowflake. Participer à l'industrialisation et à l'orchestration des pipelines. Contribuer aux pratiques Git / CI-CD et à l'amélioration continue de la plateforme Data. Environnement techniqueSnowflake, Snowflake Cortex, dbt, SQL, Python, PySpark, Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Git, CI/CD, Power BI.

ContexteDans le cadre d'une démarche d'amélioration continue et d'adoption pragmatique de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Consultant(e) IA & Automatisation capable d'accompagner des équipes métiers dans l'identification et la mise en œuvre de cas d'usage concrets permettant de gagner en productivité, réduire les tâches manuelles et limiter les risques d'erreur. La mission intervient dans un environnement logistique / e-commerce / e-3PL, auprès d'équipes couvrant notamment les activités Produit, Data, Support, Expérience Livraison et Relation Client. L'objectif n'est pas de lancer de grands programmes IA, mais d'identifier des quick wins à forte valeur ajoutée, de les prototyper rapidement et de les déployer auprès des utilisateurs. MissionsTravailler directement avec les équipes afin de comprendre leurs activités, processus et tâches quotidiennes. Identifier les tâches répétitives, chronophages ou sources d'erreurs pouvant être optimisées grâce à l'IA ou à l'automatisation. Proposer des solutions simples, réalistes et adaptées aux besoins des utilisateurs. Prioriser les cas d'usage selon leur valeur métier, leur faisabilité et leur ROI. Concevoir et réaliser rapidement des POC / prototypes. Mettre en œuvre des automatisations et assistants IA directement utilisables par les équipes. Connecter si nécessaire les solutions IA aux outils, données et applications existantes via API ou workflows. Tester les solutions avec les utilisateurs et les améliorer de manière itérative en fonction de leurs retours. Accompagner les équipes dans l'adoption des nouveaux outils. Mesurer les bénéfices obtenus : temps gagné, réduction des erreurs, amélioration de la productivité et de la qualité.

Rejoignez un grand groupe industriel d'envergure mondiale en tant qu'Architecte Data senior spécialisé sur Google Cloud Platform. Vous piloterez la vision architecturale et la conception détaillée d'une plateforme de données d'entreprise stratégique, en évoluant progressivement vers un écosystème robuste, performant et hautement sécurisé. Vous exercerez un rôle clé dans la transformation des données au sein de l'organisation. Votre mission consistera à faire évoluer l'infrastructure initiale de la plateforme GCP Data Hub vers une solution complète et évolutive, capable de supporter les besoins critiques de l'entreprise à long terme. En étroite collaboration avec le Product Owner, les architectes métier et l'équipe d'ingénierie, vous définirez les standards et les bonnes pratiques de gouvernance de données, concevrez des pipelines d'ingestion et de stockage hautement performants, et mettrez en place des modèles opérationnels robustes. Vous serez responsable de la cohérence architecturale de la plateforme, de l'optimisation des coûts cloud, de la conformité aux normes de sécurité strictes du groupe, et de la garantie d'une disponibilité et d'une performance optimales des données. Vous contribuerez également à l'adoption d'outils d'intelligence artificielle et d'analyse avancée, en assurant que l'infrastructure supporte les usages émergents de l'IA générative et du machine learning. Responsabilités : - Définir et valider la vision architecturale globale de la plateforme GCP Data Hub, en ligne avec la stratégie données du groupe - Concevoir des pipelines de données scalables, performants et sécurisés, couvrant l'ingestion, le stockage et la distribution des données - Établir et maintenir les standards de gouvernance, de qualité et de sécurité des données au sein de la plateforme - Piloter la mise en place d'une stratégie d'Infrastructure as Code (IaC) pour garantir reproductibilité, traçabilité et conformité - Optimiser les coûts d'infrastructure cloud tout en maintenant les niveaux de performance requis - Mettre en place et valider les mécanismes de CI/CD pour accélérer le déploiement et garantir la qualité - Collaborer étroitement avec les équipes métier, les architectes PSL et les développeurs pour concrétiser les besoins en solutions techniques - Assurer la conformité stricte aux normes de sécurité et aux politiques de gouvernance du groupe - Évaluer et intégrer les technologies émergentes, notamment les capacités d'IA générative (Google Gemini) dans l'écosystème de données - Documenter les décisions architecturales et animer la connaissance au sein des équipes techniques Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Toulouse

ContexteDans le cadre d'un ambitieux programme de transformation IT, une entreprise reconnue du secteur retail renforce sa Digital Factory afin de construire une plateforme d'entreprise moderne, sécurisée, évolutive et prête à répondre aux enjeux liés à l'intelligence artificielle. La mission consiste à piloter un chantier stratégique autour de l'exposition des capacités métiers (Business Capabilities), en étroite collaboration avec les équipes Process, Data et Architecture afin d'accélérer la transformation digitale du groupe. Vos missionsPiloter la mise en œuvre d'un programme stratégique au sein de la DSI. Définir et suivre la roadmap de livraison en garantissant le respect des engagements coûts, délais et qualité. Coordonner les différentes parties prenantes métiers et IT dans un environnement complexe et transverse. Collaborer avec les équipes Process pour identifier, structurer et prioriser les Business Capabilities. Assurer l'alignement avec les équipes Data afin de garantir une intégration fluide des données et services. Superviser les travaux fonctionnels et techniques jusqu'à la mise en production. Piloter les phases de recette et valider les livrables associés. Assurer le suivi budgétaire et le reporting auprès des sponsors et de la direction. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouvelles plateformes. CompétencesGestion de projet complexe Pilotage budgétaire Gouvernance et reporting Leadership transverse Gestion des parties prenantes Conception et transformation de plateformes digitales Gestion du portefeuille projets Connaissance des sujets liés à l'Intelligence Artificielle Expérience dans des programmes de transformation à grande échelle Connaissance des environnements retail et omnicanaux