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🧩 Contexte de la mission Dans un environnement complexe et exigeant, vous intervenez au sein d’une équipe SRE (Site Reliability Engineering) afin d’assurer la fiabilité, la performance et la disponibilité de plateformes critiques en production. Le projet s’inscrit dans un contexte de transformation et d’industrialisation des systèmes, avec une forte orientation vers l’automatisation, la qualité de service et l’amélioration continue. 🎯 Vos missions principales Rattaché(e) au responsable SRE, vous intervenez sur les activités suivantes : Assurer la gestion opérationnelle des applications critiques en haute disponibilité Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques (environnements Linux, Docker, Kubernetes) Gérer des environnements hybrides (Cloud & Data Center privé) Contribuer à la sécurisation des plateformes (design, configuration, implémentation) Développer et améliorer des outils liés à la production Optimiser le monitoring technique et fonctionnel des plateformes Garantir le maintien en condition opérationnelle (MCO) et la performance des systèmes Gérer les incidents, évolutions et reporting dans le respect des SLA Participer à la mise en production via des tests automatisés (unitaires, fonctionnels, smoke tests) Apporter un support technique aux équipes internes et utilisateurs Participer aux astreintes (support 24/7) 🛠️ Compétences requises ✔️ Techniques Développement (niveau confirmé) SRE / Production Engineering (confirmé) Environnements Linux / UNIX Conteneurisation : Docker, Kubernetes Outils : Git, Jenkins, Ansible / Saltstack Cloud : AWS / Azure Monitoring : Grafana, Zabbix, Nagios Scripting : Bash Notions en réseaux distribués ➕ Atouts Kubernetes (certification CKA appréciée) Java / SQL Architecture API Normes ITIL / Sécurité SI (ISO 27001) Connaissances en cryptographie / PKI

Contexte de la mission : Pour notre client dans le domaine bancaire, nous recherchons un profil de Data Scientist Tâches à réaliser : Piloter et réaliser des projets de data sciences / intelligence artificielle directement avec les métiers, sous supervision du tech lead data scientist (data préparation, modélisation, data visualisation, normes gestion de projet) Coacher des étudiants dans la réalisation de POC Réaliser des actions d’acculturation et d’animation Accompagner les métiers à la réalisation de prompt, déploiement de LLM, agents/assistants Participer à la mise en place de l’environnement technique (sous GCP notamment) et des méthodes de gestion de projet Réaliser la Maintenance en Condition Opérationnelle des cas d’usages DS/IA industrialisés Collaborer et participer activement à la vie du service et du département et à l’amélioration continue de son fonctionnement Les actions réalisées s’inscrivent dans un cadre règlementaire et normatif, tant d’un point de vue sécurité des systèmes d’information que conformité, RGPD, IA Act et éthique La mission implique également une compréhension et une traduction fonctionnelle des activités et processus bancaires, une connaissance générale des produits et services bancaires serait donc un plus Compétences recherchées : Obligatoires : · Python · SQL · Capacité à animer des ateliers, à fédérer autour des sujets Data/IA, à vulgariser pour des publics néophytes Optionnelles : · Expérience sur GCP · Expérience en chef de projet Expérience nécessaire : Minimum 5 années d’expérience en data science (ML, DL, LLM) (profil ITS : Hors grille) Langues : Français Date de démarrage : ASAP Localisation : Locaux du client situés à Corenc (Grenoble) Possibilité d’interventions hors site Client : OUI (limitée à un maximum de 40% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement) Astreintes / interventions HNO : NON Déplacements sur d'autres site client en France : OUI (Environ une fois par mois) Autre matériel requis : NON

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

🔐 Contexte & Objectifs Au sein d’une direction sécurité, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la protection des données sensibles et à la sécurisation des environnements collaboratifs . Vous évoluez dans un contexte international avec une collaboration étroite avec des équipes basées à Porto. ⸻ 🎯 Vos missions Pilotage des projets de protection des données Analyse de sécurité et gestion du RUN Déploiement et exploitation de solutions DSPM (Varonis) Sécurisation des environnements Microsoft 365 Gestion des accès et campagnes de revue Suivi des incidents et remédiation (N2/N3) Production de livrables sécurité (guides, standards) Mise en place de tableaux de bord et reporting Veille technologique sur les solutions de sécurité ⸻ 🛠️ Environnement technique Microsoft 365 / O365 Microsoft Purview Azure / Entra ID ADRMS / DKE Varonis SailPoint Splunk PowerShell / Power BI / Power Apps / Python

Au sein d’une direction dédiée à la couverture clients et à l’investissement, vous rejoignez une équipe en charge de la performance commerciale et de l’optimisation de la relation client . L’objectif est de maximiser la valeur des portefeuilles clients en combinant : analyse stratégique allocation des ressources accompagnement opérationnel des équipes commerciales Dans ce cadre, l’équipe Data & Innovation renforce ses capacités pour mettre la Data et l’Intelligence Artificielle au service du business .

Aperçu du poste Un(e) Responsable des Matières Premières expérimenté(e) est recherché(e) pour diriger une équipe de laboratoire en charge des tests et garantir que toutes les matières premières soient testées et libérées conformément aux délais de production et de livraison. Vous serez responsable de la planification et de l’anticipation des besoins en ressources (personnel, équipements, capacité) dans un environnement dynamique et réglementé GMP. Responsabilités principales Gérer et encadrer l’équipe de test des matières premières Garantir la réalisation des tests dans les délais afin de respecter les plannings de production Planifier et prévoir les besoins en ressources (personnel, équipements, capacité) Coordonner avec les équipes Qualité, Supply Chain et Production Assurer la conformité aux GMP et contribuer aux audits Exigences Solide expérience en gestion de laboratoire de contrôle qualité / matières premières Compétences avérées en management et en planification des ressources Expérience dans des environnements réglementés GMP (pharmaceutique, biotechnologie, etc.) Anglais courant (le français est un atout)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Grenoble - Corenc - Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d’une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d’usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L’activité Data / IA prend de l’ampleur côté client. L’enjeu aujourd’hui est clair : - accélérer l’appropriation de la Data et de l’IA par les métiers - transformer des cas d’usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l’écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d’usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d’usage data - accompagner l’adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d’agents / assistants 4/ Structurer l’environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l’environnement technique (notamment GCP) - l’amélioration des pratiques projets Data / IA - l’industrialisation des cas d’usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d’acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Grenoble - Corenc - Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d’une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d’usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L’activité Data / IA prend de l’ampleur côté client. L’enjeu aujourd’hui est clair : - accélérer l’appropriation de la Data et de l’IA par les métiers - transformer des cas d’usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l’écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d’usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d’usage data - accompagner l’adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d’agents / assistants 4/ Structurer l’environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l’environnement technique (notamment GCP) - l’amélioration des pratiques projets Data / IA - l’industrialisation des cas d’usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d’acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

Missions 2.1. Pilotage & gouvernance Assurer le pilotage IT du programme OFS, en coordination étroite avec la direction de programme Finance Structurer et animer les instances de gouvernance : planning, risques, arbitrages, décisions, points transverses Être le point d’entrée IT unique pour les sponsors, avec une posture solide, affirmée et crédible 2.2. Structuration du cadrage Monter rapidement sur le cadrage déjà lancé et co-construire Produire un backlog IT multi-domaines solide et aligné sur les priorités Finance 2.3. Coordination transverse Organiser et synchroniser les contributions des équipes : Safir, Architecture, Data, Risk, intégration, externe/partners Garantir la bonne articulation entre les backlogs des squads, les études de cadrage et les autres travaux du programme Identifier et résoudre les points de friction (capacités, périmètre, dépendances techniques ou organisationnelles) 2.4. Gestion des risques Identifier les risques stratégiques : exemple architecture, données, dépendances, planning, disponibilité des équipes Construire un plan d’actions robuste et assurer le suivi des arbitrages avec les sponsors 2.5. Communication & alignement Fournir un reporting exécutif clair pour : CODIR DSI, Finance, Groupe, sponsors Créer un environnement de travail fluide, aligné, transparent — tout en conservant la fermeté nécessaire au cadrage Compétences et profil attendu 3.1. Expérience indispensable Expérience avérée de direction de grands programmes stratégiques (gros projets de transfo Finance et/ou convergence vers plateformes groupe) ; idéalement à forte exposition Groupe/COMEX Expérience solide en pilotage dans une organisation agile @scale, incluant : multi-squads multi-backlogs synchronisation QAP interaction avec les rôles agiles (PO, SM, RTE, Tribe Lead) Capacité démontrée à opérer dans un environnement hybride : cadrage stratégique + delivery agile

Envie d’avoir de l’impact sur la stratégie data d’une entreprise ? Discutons-en! Je suis Laetitia de LED’RH et accompagne les entreprises sur leurs projets de recrutements IT. Dans un contexte d’accélération autour de la Data et de l’IA, je recherche un profil en capacité de structurer et de piloter des stratégies Data, pour un client du secteur du Retail. Missions principales : Définir et mettre en œuvre la stratégie DATA et IA Assurer le lien avec les équipes de la DSI, les équipes Métiers et les différents partenaires externes. Piloter l’ensemble des projets DATA et IA, jusqu’à leur mise en production Participer au comité de pilotage Data Encadrer l’équipe technique, composée de spécialistes de la Data Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des données Assurer une veille technologique et mettre en place les bonnes pratiques dans le domaine de la DATA et de l’IA.

Contexte Le Cluster lance l'étude d'un potentiel nouveau Data Lake afin de remplacer l’infrastructure legacy par une plateforme moderne, scalable et pleinement gouvernée. Le nouveau lake s’appuiera sur une architecture Medallion et intégrera les technologies suivantes : TrinoDB, Apache Iceberg, Parquet, dbt, Argo Workflows, Apache Superset, Metabase et OpenMetadata . Missions Analyse de l’existant & migration Cartographier les sources, pipelines et jeux de données actuels (legacy, SQL, fichiers plats...). Définition de la stratégie de migration vers le nouveau lake (bronze -> silver -> gold). Conception des plans de bascule tout en minimisant les interruptions de service. Architecture & ingestion Conception des couches Bronze / Silver / Gold du nouveau Data Lake avec TrinoDB, Apache Iceberg et Parquet. Création de pipelines d’ingestion (batch & near-real-time) depuis les systèmes de crédit. Modélisation & transformation Développement des modèles de transformation dans dbt : scripts SQL, tests automatisés, documentation et versionning. Harmonisation des schémas (normes de nommage, typage, PK/UK) avec les exigences du domaine crédit. Orchestration Implémentation des workflows de migration et de rafraîchissement des données avec Argo Workflows (planification, gestion des dépendances, monitoring). Self-service & visualisation Déploiement des espaces de travail Apache Superset et Metabase pour que les analystes métier puissent créer leurs propres dashboards à partir du nouveau lake. Rédaction des guides d’utilisation et accompagnement de la montée en compétence des équipes. Gouvernance, catalogue & lineage Intégration OpenMetadata pour le catalogage automatique, le suivi du lineage et la gestion des métadonnées (description, propriétaire, sensibilité). Mise en place des processus de data ownership, de versionning et de validation. Qualité & validation Implémentation, dans les modèles dbt, des tests de qualité (not-null, unicité, règles métiers spécifiques au crédit). Mise en place des indicateurs de suivi (freshness, complétude, anomalies) et des alertes automatiques. Sécurité & conformité Application des standards de sécurité du groupe (RBAC, data-masking). Contribution aux audits internes et aux revues de conformité réglementaire. Collaboration inter-équipes Travail en étroite coordination avec les équipes métiers. Participation aux cérémonies projets et aux ateliers de design.