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Le client digitalise son processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement ses fournisseurs. Périmètre fonctionnel (IA) : Déploiement de 3 agents intelligents : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA/marge) et contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et alertes. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres et mandats. Intégration : Connexion obligatoire à l'écosystème Data Carrefour (Darwin, CPO, Apoline). Roadmap : S1 2027 : Socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet des agents IA. Must Have ● Expertise en Machine Learning & Optimisation : Solide expérience dans la création de modèles prédictifs et d'algorithmes d'optimisation de la performance (idéalement en pricing ou promotion) ● Data Modeling : Capacité à structurer des modèles de données pour alimenter des agents IA (input agents, référentiels produits) ● Maîtrise de l'IA Générative et du NLP : Capacité à concevoir des workflows agentiques pour l'analyse de messages, la génération de réponses et l'interaction automatisée avec des tiers Nice to have ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d’apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d’analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning ● Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar ● Appliquer les principes d’observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles ● Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run ● Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code ● Assurer la maintenance et l’évolution des applications et modèles existants ● Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum Exploitation de BigQuery et Looker Studio pour la visualisation data ● Connectivité étendue : Capacité à développer des connecteurs robustes avec l'écosystème interne/externe

Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d’industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l’échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d’usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l’architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l’échelle de l’organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d’action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d’une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms

Contexte Dans le cadre de l'évolution d'une application web stratégique déjà déployée auprès de plusieurs milliers d'utilisateurs, nous recherchons un Chef de Projet Applicatif RUN & BUILD pour accompagner les activités de maintenance et d'évolution de la solution au sein d'une équipe Agile. Vos missions RUN Qualifier et suivre les anomalies. Réaliser les recettes et valider les correctifs. BUILD Participer au cadrage des besoins métiers avec les parties prenantes. Animer des ateliers de recueil et de définition des besoins. Challenger les expressions de besoins afin de garantir leur pertinence. Rédiger et affiner les User Stories . Découper les besoins métiers en User Stories exploitables par l'équipe de développement. Suivre les échanges avec le centre de services. Tester les User Stories, réaliser les tests de non-régression et valider les nouvelles fonctionnalités. Data Garantir la cohérence des données sur votre périmètre. Veiller à la qualité de la modélisation des données réalisée par les équipes de développement. Environnement technique Architecture Microservices Front-end : Angular Back-end : Node.js Base de données : MongoDB Kubernetes Microsoft Azure MongoDB Atlas GitLab Jenkins

Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation Data & IA d'un grand groupe international, les équipes en charge de la stratégie et des analyses économiques s'appuient sur un Data Office pour structurer, fiabiliser et valoriser les données afin d'accompagner les métiers dans leurs prises de décision. Face à une croissance des besoins autour de la Business Intelligence, de l'automatisation et de l'intelligence artificielle, le consultant interviendra sur des sujets mêlant développement, maintenance, gouvernance des données et accompagnement des utilisateurs. Objectifs et livrables Business Intelligence Relancer et sécuriser les développements prioritaires. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord répondant aux besoins des métiers. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions de reporting. Traiter les demandes en attente et assurer la transition progressive vers un mode de maintenance. Maintenance & Fiabilisation Maintenir, faire évoluer et documenter les applications et scripts existants développés en Python. Améliorer la robustesse et la qualité des flux de données. Superviser et sécuriser les futurs agents d'intelligence artificielle. Garantir la fiabilité des traitements et des résultats mis à disposition des utilisateurs. Data & Intelligence Artificielle Piloter les initiatives Data & IA à travers un backlog priorisé. Identifier, qualifier et structurer les cas d'usage IA, générative ou analytique. Définir les principes de gouvernance des futurs agents IA. Élaborer une feuille de route et prioriser les demandes afin d'assurer une capacité de réalisation cohérente.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📑 Freelance / Portage - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Nantes - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour accompagner l’un de nos clients, acteur majeur dans son domaine d’activité, dans l’exploitation et l’évolution de ses plateformes data. 💻💼 Votre rôle : Vous intégrerez une équipe data en charge de la valorisation et de l'exploitation des données. Vous participerez au développement et à l'évolution de solutions décisionnelles, depuis l'alimentation des données sur Hadoop jusqu'à leur restitution via des outils de Data Visualisation, afin de répondre aux besoins métiers et d'accompagner la prise de décision. Au quotidien, vos missions seront les suivantes : Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers Concevoir et développer des solutions décisionnelles adaptées aux enjeux de l'entreprise Développer et maintenir les flux de données et traitements d'alimentation sur l'environnement Hadoop Concevoir et faire évoluer les tableaux de bord et reportings sous Tableau Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données Réaliser les tests et assurer la validation des développements Documenter les réalisations et les processus mis en œuvre Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions Assurer le support et le traitement des incidents de niveau 3 Participer à l'amélioration continue des outils et des pratiques de l'équipe Environnement technique : Hadoop (écosystème Big Data) Java Tableau

Contexte Notre client recherche un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intégrer une équipe Data internationale. Objectif du poste Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données ainsi que les modèles analytiques nécessaires à la création de datasets fiables, performants et industrialisés. Vous serez garant(e) de la qualité, de la cohérence et de la maintenabilité des solutions data mises en œuvre. Missions principales Participer à l’intégration des données au sein du Data Hub. Développer et maintenir les pipelines d’ingestion et de transformation. Concevoir et implémenter des datasets de référence (SSOT). Développer et maintenir les datamarts métiers. Concevoir des modèles de données robustes et évolutifs. Développer des transformations complexes en SQL et dbt. Créer et maintenir des procédures stockées et scripts d’automatisation. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DataOps. Participer à l’automatisation des déploiements. Contribuer à l’amélioration continue des processus de Data Quality. Assurer la documentation technique et la maintenabilité des développements. Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, les Data Analysts et les Data Product Managers. Participer aux cérémonies Agile (Scrum). Comprendre et challenger les besoins fonctionnels. Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation des données.

L'objectif : moderniser et automatiser la prévision de chiffre d'affaires, aujourd'hui réalisée manuellement sur Excel par les équipes métier. Double enjeu : développer un modèle de prévision plus performant et explicable que l'existant ; concevoir une WebApp réellement adoptée par des utilisateurs habitués à leurs fichiers Excel Vos missions Cadrer le Problem Space : cartographier les utilisateurs, documenter les process et outils actuels, modéliser la valeur générée par l'amélioration des prévisions. Piloter la roadmap produit : structurer et prioriser les besoins métier et techniques dans Jira, construire une feuille de route itérative. Concevoir l'expérience : maquettes des parcours utilisateurs, critères d'acceptation, coordination des recettes. Animer le delivery en Agile : Daily, Sprint Planning, Refinement, Démo, Rétrospective. Déployer et conduire le changement pour assurer l'adoption. Maîtrise du Product Management (Discovery & Delivery, rituels Agile) et du Product Design (workflows, maquettes front). Bonne compréhension des enjeux data et statistiques liés à un produit basé sur du Machine Learning. Excellente communication en français, à l'écrit comme à l'oral, et capacité à embarquer des stakeholders métier et techniques. Un vrai plus manipulation de données (SQL avancé, APIs, dataviz), rédaction de specs technico-fonctionnelles, et appétence pour les coding assistants (type Gemini CLI).

Principales missions : Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes - Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel. - Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d’infrastructure. - Gestion des incidents. - Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine. Le prestataire devra apporter une expertise senior en architecture Data & IA afin de concevoir une architecture cible intégrant les composants autour de la logique Data Mesh, pouvant s'appuyer notamment sur les briques Microsoft du Groupe, la marketplace, data sharing, knowledge management et gouvernance IA. La prestation devra couvrir la définition des patterns d’intégration, identifier les liens avec l'agentique, sources de données, référentiels, APIs, workflows et marketplace ; la sécurisation des accès, décisions et actions ; ainsi que la construction d’une trajectoire pragmatique, industrialisable et alignée sur les cas d’usage métier. Les compétences recherchées couvrent - l’architecture data et agentique, - Copilot Studio et l’écosystème Microsoft, - le data sharing, les data products, la logique de Data mesh, les notions de data product et data contract. - la gouvernance Data + Knowledge + AI, - la sécurité, l’auditabilité, - le risk assessment IA, Soft skills • Capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles • Aisance dans les phases de test, d’itération et d’amélioration de la qualité des résultats

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

🎯 Okara cherche un·e Chef de Projet Data & Urbanisation SI – Transformation MDM / RH L’enjeu : Devenir le chef d'orchestre des flux de données RH et de l'urbanisation applicative chez l'un des leaders mondiaux de la grande distribution. Dans le cadre du déploiement global d'un nouvel outil phare de gestion des ressources humaines (Workday) , l'objectif est de piloter le déploiement de nouveaux référentiels en masse selon un modèle MDM (Master Data Management) . Ton terrain de jeu ? Une équipe dynamique de 7 personnes. Tu travailleras en binôme hyper soudé (avec spécialisation et backup mutuel) pour faire le pont entre les collaborateurs RH, leur profil informatique et leurs usages dans un écosystème SI ultra-riche. Ton périmètre ? La France, mais aussi des relais IT locaux dans 24 pays ! 🚀 Ton rôle Tu es au centre de la matrice. Ton rôle combine l'analyse d'impacts techniques, la gestion de projet et une bonne dose de change management auprès de populations IT. Concrètement, la mission s'articule autour de 3 axes majeurs : Détection proactive & Analyse d'impacts (Directs & Indirects) : Cartographier le SI pour identifier les applications impactées par les modifications du référentiel RH. Tu traques aussi bien les impacts directs que les cas d’usages indirects (données relayées de la suite de gestion des identités vers une application, qui elle-même la relaye). Tu analyses les impacts avec les équipes concernées et pilotes l’avancement des chantiers d'adaptation. Cadrage & Approche MDM : Préparer le déploiement des nouveaux référentiels partout où cela apporte de la valeur. Tu identifies les use cases , estimes de manière macro les enveloppes budgétaires requises et permets la budgétisation à court terme des projets à plus long terme. Animation & Change Management IT : Créer des supports de communication, médias et guides pour rendre tes interlocuteurs IT le plus autonomes possible. Tu gères les interviews, les réunions de groupe, animes les débats d'architecture (avec l'appui d'architectes pour les cas complexes) et assures le suivi de l'avancement via des indicateurs de pilotage que tu définiras. (En bonus : tu pourras être amené·e à contribuer ponctuellement à l'animation des chantiers de qualité de la data avec les relais locaux).

Dans un environnement de transformation data, l’équipe construit et maintient des plateformes et produits data permettant de répondre aux besoins métiers tout en s’intégrant à une architecture groupe basée sur des standards modernes (Snowflake, cloud, data governance). Missions principales Concevoir des architectures data scalables (Raw / Curated / Consumption) Développer et optimiser des pipelines ETL/ELT Construire des modèles de données (star schema, data marts, KPI) Mettre en place des workflows Airflow et transformations dbt Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des données (RBAC) Optimiser les performances et les coûts (notamment Snowflake) Collaborer avec les équipes métiers et BI

Contexte Mission sur un applicatif sensible lié à la gestion et au suivi des victimes dans le cadre de dispositifs interministériels. L'application est suivie par plusieurs administrations et fait partie des projets stratégiques de l'État. Le consultant intervient comme interface entre les équipes métiers, les équipes techniques et les différentes parties prenantes du projet. MissionsPilotage projet Coordonner les équipes de développement. Assurer le suivi des livrables. Organiser et animer les réunions projet. Suivre les plannings et les priorités. Identifier les risques et proposer des plans d'action. Product Ownership Recueillir les besoins métiers. Formaliser les expressions de besoin. Rédiger les User Stories. Prioriser le backlog. Participer aux recettes fonctionnelles. Accompagner les utilisateurs. Coordination Faire le lien entre les métiers et les équipes techniques. Assurer la communication avec les différentes parties prenantes. Produire les reportings et tableaux de bord d'avancement. Participer aux comités projet. EnvironnementMéthodes Agile Scrum Kanban Cycle en V (souvent encore présent dans les ministères) Outils Jira Confluence Teams Excel PowerPoint Contexte Secteur public Ministères Environnements sensibles Multiples interlocuteurs

Le rôle du développeur senior dans ce projet consistera à concevoir et mettre en œuvre les composants suivants de la plateforme : L’ingestion des données Le traitement et la normalisation des données La distribution des données aux différents acteurs La construction et l’amélioration d’un framework commun incluant le monitoring, la CI/CD, les tests, la performance, la résilience, les pratiques de développement et la qualité du code Missions Développer et maintenir les composants de la plateforme Big Data « One Pulse » Garantir la conformité avec les frameworks internes et les directives d’architecture Collaborer avec les parties prenantes du projet afin de promouvoir les bonnes pratiques et proposer des fonctionnalités communes pour la plateforme Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’ingestion, de traitement, de normalisation et de distribution des données Construire et améliorer les frameworks liés au monitoring, à la CI/CD, aux tests, à la performance, à la résilience et à la qualité du code Outils & Environnement Ingénierie logicielle en Python : conception, tests, processus de développement Architecture et technologies Big Data Conception, modélisation et optimisation de pipelines de données dans des environnements distribués Connaissance du cloud AWS : un plus, mais non indispensable

Contexte du Projet : Le projet "Verbatim Unlock" vise à transformer les retours clients (verbatims) en insights actionnables via l'Intelligence Artificielle. Notre objectif est de doter nos équipes opérationnelles et stratégiques d'outils performants pour analyser et comprendre en profondeur l'expérience client. Mission Principale : En tant que Data Engineer BI & Vizualisation, vous serez le pont entre les données brutes, les modèles d'IA complexes et les utilisateurs finaux. Votre mission sera de concevoir, développer et déployer des solutions interactives et performantes, qu'il s'agisse de tableaux de bord ou d'applications dédiées, permettant l'exploration visuelle des insights verbatims. Vous garantirez que nos données deviennent des leviers de décision concrets et immédiatement exploitables. Responsabilités Clés : Développement d'applications interactives : Concevoir et construire des applications data sur Streamlit pour offrir des interfaces utilisateur sur-mesure et riches, permettant l'exploration des outputs des modèles d'IA et la découverte d'insights sur l'expérience client. Visualisation de données avancée : Au-delà des applications, développer des tableaux de bord interactifs sur Tableau pour des analyses spécifiques, garantissant clarté et pertinence. Modélisation et transformation des données avec dbt : Collaborer avec les Data Engineers pour définir et implémenter des pipelines de transformation des données en utilisant dbt. Vous serez responsable de la modélisation des données dans Snowflake pour les rendre optimales pour la visualisation et l'utilisation dans les applications. Optimisation des performances : Garantir la rapidité et la fiabilité des requêtes et des chargements de données dans les interfaces utilisateur, en tirant parti des capacités de Snowflake . Gestion et optimisation des ressources cloud : Surveiller et analyser l'utilisation des ressources de calcul et de stockage, notamment sur Snowflake , afin d'optimiser les coûts sans compromettre la performance ou la qualité des services. Conception UI/UX : Appliquer les meilleures pratiques d'expérience utilisateur (UX) et d'interface utilisateur (UI) pour créer des applications et dashboards intuitifs, ergonomiques et engageants. Définition des exigences techniques : Spécifier les prérequis techniques pour le passage en production des solutions développées (performance, sécurité, évolutivité).

Mission de l’équipe : Au sein de l’équipe Capital Reporting, la mission s’inscrit dans le cadre de la finalisation du dispositif de reporting réglementaire lié à la Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). L’équipe est responsable de la production, de l’analyse et de la restitution des exigences en fonds propres associées au risque de marché, ainsi que du suivi de la conformité réglementaire et de la préparation des livrables destinés aux autorités de supervision. L’objectif est de finaliser l’implémentation du cadre de reporting réglementaire FRTB, de renforcer le dispositif de contrôle et de contribuer à la préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. Finalisation du cadre de reporting réglementaire FRTB L’équipe est responsable de l’implémentation des exigences réglementaires FRTB au sein du dispositif de reporting. Les principales activités couvrent : Analyse des templates COREP et des spécifications réglementaires afin de garantir leur intégration dans le système de reporting. Identification des besoins en données et analyse de leur disponibilité au sein des systèmes risques. Rédaction des spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions nécessaires sur les systèmes amont. Suivi des développements réalisés par les équipes contributrices et coordination des parties prenantes. Contribution à la mise en place des fichiers d’intégration et à la définition des règles de mapping. Validation de la chaîne complète de traitement des données, depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires finaux. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality L’équipe est responsable de l’amélioration continue du cadre de contrôle associé aux reportings réglementaires FRTB. Les travaux portent notamment sur : L’optimisation du plan de contrôle existant. La définition et la mise en place de nouveaux points de contrôle. La définition des indicateurs clés de risque (KRI) et des seuils associés. La construction de fichiers de contrôle et de certification des données reportées. Le suivi de la qualité des données issues des systèmes fournisseurs. L’amélioration du dispositif de monitoring et de gouvernance de la qualité des données. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire L’équipe participe activement aux dispositifs de gouvernance et aux exercices de contrôle interne. Les principales responsabilités incluent : La préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. La contribution à la formalisation des réponses aux recommandations émises par les fonctions de contrôle. La participation aux réunions de suivi et aux instances de gouvernance du programme FRTB. La rédaction et la mise à jour de la documentation projet et réglementaire. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les trois volets suivants : Finalisation du reporting réglementaire FRTB. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire. En termes de responsabilités principales attendues, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Analyser les exigences réglementaires FRTB et les templates COREP. Définir les besoins en données et rédiger les spécifications fonctionnelles. Assurer le suivi des développements et coordonner les différentes parties prenantes. Mettre en place et renforcer les contrôles associés aux reportings réglementaires. Définir les KRI et les indicateurs de suivi de la qualité des données. Réaliser les tests unitaires, d’intégration et de régression. Contrôler et valider les flux de données depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires. Contribuer à la préparation des livrables attendus dans le cadre des audits et inspections réglementaires. Organiser les réunions de suivi et rédiger les comptes rendus associés. Secteur d’activité : Banque d’investissement