Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.
Nous recherchons un Business Analyst spécialisé en données de marché pour accompagner les équipes métier sur un environnement data exigeant. Vos missions : • Cadrer les besoins métier autour des données de marché • Rédiger les spécifications fonctionnelles • Extraire et analyser les données pour répondre aux problématiques métier • Définir et dérouler la stratégie de recette • Rédiger les tests X-Ray en Gherkin • Analyser et suivre les incidents • Collaborer avec les équipes de développement et suivre les avancées
Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.
Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.
Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.
Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.
Contexte Dans le cadre de ses transformations SAP, Merchandising, Front et Manufacturing, notre client recherche un(e) Responsable Master Data pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée Article et en faire un véritable produit fini pour les différents systèmes et métiers. Missions Garantir la qualité, cohérence et complétude de la donnée Article. Définir et faire appliquer les principes de gouvernance Master Data. Accompagner les transformations SAP, Merchandising, Front et Manufacturing. Piloter et prioriser le backlog Master Data. Rédiger les dossiers d'arbitrage et accompagner la prise de décision. Coordonner les différents acteurs métiers, IT et projets. Travailler dans un écosystème complexe : PLM, Anaplan, ERP, SAP, CEGID, PIM, WMS, outils d'assortiment. Fédérer les parties prenantes et assurer un rôle de leadership transverse.
Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.
Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de son équipe Décisionnel, le client recherche un Concepteur Décisionnel sénior H/F afin d'intervenir sur plusieurs projets liés à la conception, à la validation et au déploiement de solutions décisionnelles. La mission s'inscrit dans un environnement exigeant, nécessitant une forte autonomie, une bonne compréhension des enjeux métiers et une capacité à collaborer efficacement avec les équipes projet, métier et IT. Missions principalesResponsabilités confiées : · Piloter les phases de conception fonctionnelle et applicative confiées dans le cadre des projets décisionnels. · Rédiger les dossiers de conception applicative de la solution décisionnelle, en veillant à leur clarté, leur complétude et leur conformité aux normes internes. · Analyser les besoins métiers et contribuer à leur traduction en spécifications exploitables par les équipes techniques. · Réceptionner les développements Informatica réalisés par les équipes de développement, sans prise en charge directe du développement. · Exécuter les traitements Informatica nécessaires aux phases de validation et de recette. · Préparer, organiser et réaliser les tests de validation afin de garantir la bonne mise en œuvre de la solution. · Vérifier la bonne adéquation des tests réalisés avec les besoins exprimés, les règles de gestion et les exigences de qualité attendues. · Rédiger les documents de mise en pré-production ainsi que les scénarios de tests associés. · Participer aux validations en pré-production et en production, en coordination avec les équipes concernées. · Assurer le suivi des plannings, identifier les risques ou points de blocage et remonter les alertes de manière proactive. · Garantir le respect des normes applicatives internes, des bonnes pratiques projet et des processus de validation. · Produire un reporting régulier sur l'avancement des travaux, les anomalies détectées et les actions de correction engagées. Compétences requisesCompétences techniques· Très bonne maîtrise de l'informatique décisionnelle et des architectures BI. · Bonne connaissance des outils ETL, notamment Informatica, dans un contexte d'exécution, de contrôle et de validation des traitements. · Aisance confirmée avec SQL pour l'analyse, le contrôle de données, la qualification d'anomalies et la validation des résultats. · Capacité à comprendre les flux de données, les règles de gestion, les modèles de données et les processus d'alimentation décisionnelle. · Bonne connaissance des environnements de recette, pré-production et production. · Capacité à produire une documentation claire, structurée et exploitable par les équipes métier et IT. Compétences fonctionnelles· Connaissance du domaine de l'assurance et de ses enjeux métiers. · Capacité à analyser les besoins utilisateurs et à dialoguer avec les interlocuteurs métier. · Compréhension des exigences de qualité, de traçabilité et de fiabilité des données dans un environnement décisionnel. · Capacité à participer aux arbitrages fonctionnels et à sécuriser les phases de validation. Compétences comportementales· Autonomie, rigueur et sens de l'organisation. · Capacité à travailler en équipe projet et à coordonner plusieurs interlocuteurs. · Esprit d'analyse et de synthèse. · Bonne communication écrite et orale. · Capacité à alerter rapidement en cas de risque, d'anomalie ou de dérive planning. · Orientation qualité et sens du service.
🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡Objectif global : Expert kafka 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l'entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA 💡Responsabilités principales : Mise en œuvre son expertise sur Kafka Support, automatisation et maintien en conditions opérationnelles des plateformes Kafka Participation aux développement de l'équipe data Analytics et projet Topic As a Service Support plateforme WWW 💡Compétences communication Environnement anglophone
Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.
Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer spécialisé en Computer Vision. La mission vise à moderniser l'architecture existante, améliorer les performances d'inférence, étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images, et renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch et d'une solution de model serving telle que TorchServe. Faire évoluer les modèles de classification d'images et de détection d'objets, notamment à l'aide d'architectures YOLO. Adapter la solution à de nouvelles typologies, résolutions et dimensions d'images. Analyser et optimiser les performances d'inférence. Identifier et traiter les goulots d'étranglement liés au CPU, au GPU et aux étapes de prétraitement. Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage afin d'en faciliter l'utilisation par les équipes métiers. Industrialiser les composants Data Science en garantissant la qualité du code, les tests, le déploiement et la documentation. Accompagner l'intégration des modèles de Machine Learning dans l'architecture applicative existante. L'environnement technique comprend principalement Python, PyTorch, TorchServe, YOLO et des infrastructures GPU. Des technologies telles que PyTorch Lightning, Distributed Data Parallel, Docker, CVAT et LitServe peuvent également être utilisées.
Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de traitement, d'intégration et de transformation de données. Le profil devra disposer d'une bonne maîtrise de Python, XML et Transact-SQL (T-SQL). MissionsConcevoir et développer des flux de données et des traitements d'intégration. Développer des scripts et traitements en Python pour automatiser et fiabiliser les processus Data. Manipuler et transformer des données au format XML. Développer et optimiser des requêtes et procédures en Transact-SQL (T-SQL). Participer à la mise en place et à l'évolution des pipelines de données. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Identifier et résoudre les problématiques techniques liées aux traitements et aux flux de données. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers sur les différents projets. Environnement techniquePython, XML, Transact-SQL / T-SQL, SQL Server, ETL, Data Integration, Data Pipelines, traitement de données.
Au sein du département IT de la DSI Groupe, l'équipe data fournit aux différentes entités les applications nécessaires à leur fonctionnement. La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps et consiste à mettre en œuvre techniquement les demandes métier en lien avec les équipes de production applicative et DevOps. L'enjeu porte sur les ingestions, transformations et pipelines de données ainsi que sur les évolutions de la plateforme. Missions : - Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données - Réaliser les opérations de data prep et de transformation des données - Maintenir les outils de gestion des pipelines de données - Faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données - Adresser les demandes d'évolution de la plateforme à l'équipe DevOps - Rédiger des spécifications techniques claires et précises - Participer aux travaux dans un environnement agile Scrum - Collaborer avec les équipes IT basées à Porto - Explorer de nouvelles solutions et technologies adaptées aux besoins - Résoudre des problèmes techniques complexes liés au traitement des données Profil attendu : Data Engineer confirmé disposant d'une excellente maîtrise de GCP et des technologies de la stack data associée. Une solide expérience en BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python orienté objet, Pandas et/ou Dask, Bash scripting et Git est attendue. La maîtrise de l'anglais à l'écrit et à l'oral est nécessaire pour les échanges avec les interlocuteurs basés à Porto. Une expérience des environnements agiles, notamment Scrum, ainsi qu'une bonne capacité d'analyse et de travail en équipe sont recherchées.
Contexte : La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps. Le Data Engineer interviendra en lien étroit avec les équipes de production applicative / DevOps afin de mettre en œuvre techniquement les demandes métiers et de faire évoluer la plateforme Data. Missions principales Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Réaliser les opérations de Data Preparation et transformation. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données. Participer aux évolutions techniques de la plateforme. Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes d'évolution. Contribuer au maintien et à l'amélioration des solutions Data existantes. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Compétences indispensables Très bonne maîtrise attendue de : GCP – Google Cloud Platform BigQuery Cloud Storage SQL Python orienté objet Pandas et/ou Dask Bash scripting Git Une expérience en environnement Agile / Scrum est également attendue. Anglais professionnel indispensable à l'écrit et à l'oral Compétences appréciées / différenciantes Les technologies suivantes constituent des atouts supplémentaires : Cloud Functions – SAS – Alteryx – XLD/XLR – Control-M – Hadoop – Spark.
