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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

Plongez au cœur d’un écosystème tech international (ESN, formation & IA souveraine) et contribuez directement au rayonnement de CBX Group sur le digital, tout en soutenant nos opérations internes au quotidien. CBX Group recherche un·e Stagiaire Community Manager & Gestion Polyvalente pour accompagner sa Direction Communication & Partenariats, en lien étroit avec CBX Conseil, CBX Academy et CBX R&D & AI. Vos missions Community Management & communication digitale Animer et développer la présence de CBX Group et de ses filiales sur les réseaux Créer du contenu engageant : visuels, vidéos courtes, stories, carrousels, posts.. Planifier, organiser et suivre le calendrier éditorial (lancements, campagnes, événements, temps forts). Suivre les performances (analytics, taux d’engagement, croissance des communautés) et produire un reporting régulier. Gérer les interactions avec les communautés Participer à la coordination des événements internes et externes : webinaires, salons, interventions écoles, partenariats académiques. Aider à la préparation de supports internes : tableaux de suivi, présentations, comptes rendus, fiches projets. Appuyer la direction sur des missions transverses : sourcing de profils, suivi des formations, communication client, préparation de rendez-vous. Contribuer à la mise à jour et à l’animation de la charte de communication (visuelle & éditoriale). Participer à la création et à la mise à jour de kits partenaires / formation / corporate decks. Aider à la mise à jour du site web et des formulaires d’inscription

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Engineering Manager – Data Platform & Transformation H/F Description de la mission: L’entreprise accélère sa transformation Data & IA et structure son organisation Data autour d’un modèle opérationnel à deux squads : Data Product Squad (orientée métier et création de valeur) Data Engineering Squad (mise à disposition de la plateforme, exploitation et enablement) L’entreprise recherche un(e) Data Engineering Manager expérimenté(e) pour piloter la Data Engineering Squad durant une phase de transition critique. La mission couvre trois objectifs menés en parallèle : Lancer et structurer la future plateforme Data cible , dont le socle technologique est en cours de validation et devrait s’appuyer sur Databricks ou Snowflake sur Microsoft Azure Migrer progressivement les environnements data historiques vers la nouvelle plateforme Assurer la livraison des projets métiers et clients en cours , à la fois sur les stacks existantes et sur la nouvelle plateforme, sans perturber les opérations Ce rôle requiert un fort leadership et une excellente capacité d’exécution . Responsabilités principales Piloter et manager la Data Engineering Squad (équipes internes et partenaires externes) Être responsable de la delivery , de la capacité et de la performance opérationnelle sur les plateformes legacy et cible Garantir la fiabilité , la performance , la scalabilité et l’ optimisation des coûts Structurer et piloter le bootstrap de la plateforme Data cible Planifier et exécuter la migration progressive des stacks legacy vers la plateforme cible Sécuriser la livraison des projets métiers et clients en cours sur les deux environnements Définir et faire respecter les standards Data Engineering et les modes de fonctionnement Agir comme point de contact principal avec les équipes Data Product, Architecture et IT Accompagner et faire monter en compétence les équipes Data locales sur les stacks technologiques Data Compétences & Expérience requises Expérience avérée en tant que Data Engineering Manager / Lead dans des environnements complexes et en transformation Solide expertise en plateformes Data et en Data Engineering Expérience confirmée avec Databricks et/ou Snowflake , idéalement sur Azure Expérience du management d’équipes mixtes (internes, consultants, offshore / AMS) Bonne maîtrise des enjeux de run , de gestion des incidents et de pilotage des coûts Expérience de migration de plateformes legacy vers une plateforme cible Excellentes capacités de leadership et de gestion des parties prenantes Profil senior requis (autonome, pragmatique, orienté delivery) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Contexte : La mission interviendra en appui d’une équipe projet pluridisciplinaire (métier conformité, gestion de projets, informatique, data science) en charge de mener à bien le développement interne d’une nouvelle solution informatique performante et innovante, intégrant notamment des fonctionnalités de machine Learning et d’intelligence artificielle en ligne avec les attentes du régulateur et les standards de place les plus performants. Prestations attendues : - Elaboration de nouveaux modèles de données adaptés à la Conformité, et notamment la révision de l’approche en matière de scoring, de segmentation de la clientèle, et des seuils de déclenchement des alertes sur opérations atypiques. - Réduction des alertes non pertinentes et l’optimisation des analyses et investigations - Sélection et la validation de variables pertinentes (features engineering) pour améliorer la performance des modèles de détection - Utilisation combinée de modèles de machine learning supervisés et non supervisés pour optimiser la détection des comportements suspects et réduire les faux positifs - Choix techniques et stratégiques adaptés aux enjeux et au contexte opérationnel du groupe BRED (typologie clients, offre produits et services, entités multiples…) - Accompagnement des différentes étapes des projets informatiques de la Conformité (études & cadrage, recette, suivi comités) dans le respect des échéances imposées - Contribution à la rédaction des livrables projets (expression de besoin métier, cahiers des charges, procédures) Expérience exigée dans la Lutte Contre le Blanchiment d'argent et le Financement du Terrorisme (LCB-FT)

Accompagner les équipes industrielles dans le développement, l’intégration et l’industrialisation de solutions d’automatisation et de mécatronique répondant aux enjeux de performance, de qualité et de digitalisation de la production. L’objectif est d’assurer la conception et la mise en œuvre de systèmes automatisés robustes, évolutifs et conformes aux standards de l’Industrie 4.0 . 1. Définition de la stratégie d’automatisation Participation à l’élaboration de la feuille de route d’automatisation du site, en lien avec les équipes projet, production et maintenance. Identification des besoins techniques et des leviers de performance (sécurité, qualité, productivité). Contribution à la standardisation des solutions et des architectures de contrôle-commande. 2. Conception et développement de systèmes mécatroniques Étude fonctionnelle et dimensionnement des sous-ensembles mécaniques, électriques et de contrôle. Réalisation de prototypes et bancs d’essai intégrant capteurs, actionneurs, systèmes de commande et interfaces homme-machine (IHM). Validation des choix techniques et accompagnement des fournisseurs/partenaires. 3. Programmation et intégration d’automatismes Développement et optimisation des programmes d’automates (API/PLC) , de supervision et de robotique. Paramétrage et intégration de capteurs intelligents (vision, mesure, sécurité, traçabilité). Mise en conformité des solutions avec les standards industriels et les exigences du projet. 4. Industrialisation et mise en service Rédaction des spécifications techniques et suivi de la fabrication des équipements. Intégration sur site, mise au point, essais fonctionnels et accompagnement à la montée en cadence. Support au démarrage de la production et transfert de compétences aux équipes de maintenance et d’exploitation. 5. Formation et accompagnement Formation des opérateurs et techniciens à l’utilisation et à la maintenance des équipements automatisés. Support technique et méthodologique post-démarrage. 6. Amélioration continue et veille technologique Analyse des retours d’expérience et proposition d’axes d’optimisation des systèmes existants. Veille active sur les technologies émergentes : robotique collaborative, capteurs connectés, systèmes cyber-physiques, IA industrielle , etc.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist" pour un client dans le secteur bancaire Description 🏢 Le Contexte Pour le compte d’un grand groupe bancaire français , nous recherchons un expert en Data Science pour rejoindre une équipe pluridisciplinaire (Conformité, IT, Gestion de projet) en pleine transformation. Le groupe lance une refonte majeure de son dispositif de surveillance LCB-FT (Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme). L’objectif est de passer d’une approche traditionnelle (moteur de règles) à une solution interne innovante intégrant le Machine Learning et l'IA . 🎯 Votre Mission Au cœur de la Direction de la Conformité, votre rôle principal est de réduire significativement le taux de faux positifs et d'améliorer la capacité de détection de nouveaux schémas de fraude, tout en garantissant une explicabilité totale vis-à-vis du régulateur. Vos responsabilités principales : Modélisation & Data Science : Élaborer de nouveaux modèles de scoring et de segmentation de la clientèle. Combiner des approches supervisées et non supervisées pour détecter les comportements suspects (patterns connus et atypiques). Réaliser le Feature Engineering : sélection et validation des variables pertinentes (historique bancaire, KYC, transactions). Optimisation & Performance : Réviser les seuils de déclenchement des alertes pour optimiser le travail des analystes. Assurer la performance des modèles aussi bien en traitement Batch qu'en Temps Réel. Gouvernance & Explicabilité (Critique) : Garantir que chaque modèle produit est "auditable" et explicable (transparence des décisions, justification des variables) pour répondre aux exigences réglementaires strictes. Gestion de Projet & Accompagnement : Accompagner les phases de cadrage, recette et industrialisation. Rédiger les livrables (cahiers des charges, expressions de besoins, documentation technique). 🛠 Environnement Technique Stack principale : Python, Dataiku. Données : Historique opérations, KYC, relations clients, volumétrie bancaire standard.

Une grande organisation internationale du secteur bancaire est responsable de la production informatique à l’échelle mondiale. L’équipe DATA/IA conçoit, opère et porte l’expertise des plateformes DATA facilitant la mise en place d’architectures modernes, distribuées et hautement résilientes, tant sur site que dans le cloud. Le Data Engineering/ Expertise Big Data rejoindra l’équipe DATA/IA, actuellement composée d’une vingtaine de personnes réparties entre Paris et Singapour, et évoluera dans un environnement technique et fonctionnel riche. Les principales missions sont: Accompagner les projets dans leur migration vers des infrastructures modernes on prem et sur le cloud public : • Intervenir en assistance/expertises auprès de nos clients, obtenir leurs retours et comprendre leurs exigences • Réaliser l'étude détaillée des besoins clients en lien avec les architectes • Construire avec les CloudOps les infrastructures DATA pour le projet • Accompagnement des projets dans l'adoption de ces technologies via des workshops, formation, documentation • Paramétrer / configurer les services afin de répondre aux exigences projets • Définir la stratégies de backup et restauration • Réaliser les tests de performances, de résilience et de reprise d'activité • Implémenter le monitoring et l'alerting • Rédiger les documents d'exploitation Participer au RUN de nos services : • Gestion des demandes et incidents • Patching / Upgrade • Participation à l'astreinte de l'équipe • Amélioration continue de nos procédures/documentation Compétences recherchées : • Connaissance approfondie sur les technologies Data suivantes: Cloudera, Kafka, Spark, Flink, Nifi, AirFlow, Starburst/trino • Connaissance des Cloud Public AWS et GCP et Terraform • Connaissance des solutions Data sur le Cloud Public : AWS EMR, MSK, GCP DataProc, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Dataflow, etc. • Connaissance approfondie linux et kubernetes • Connaissance approfondie des solutions CI/CD (Gitlab, GitOps, ArgoCD, etc) • Maîtrise de langages de programmation (Scala, Java, Python…) • Travail en Agile • Anglais • Certification ITIL V4 obligatoire 3J/Semaine sur site SQY au minimum Les astreintes (HNO, etc…) : Oui La possibilité de renouvellement : Oui Type de projet (support / maintenance / implementation /…) : Implémentation

Un grand acteur du secteur bancaire développe et opère en interne une plateforme data et IA destinée à accompagner les équipes de data scientists et d’analystes dans tout le cycle de vie de leurs projets : du développement à l’industrialisation en production. Cette plateforme s’appuie sur un cloud privé on-premise et sur une stack technologique moderne et open source , fortement orientée Kubernetes . L’objectif est d’offrir un environnement stable, automatisé et performant pour la mise à disposition d’environnements de développement, le déploiement de modèles, et leur supervision en production. Dans ce cadre, l’équipe recherche un profil SRE / Ops expérimenté pour renforcer la fiabilité, la supervision et l’automatisation de la plateforme, en interaction directe avec les équipes de développement, d’architecture et d’infrastructure. Missions principales: En tant que Site Reliability Engineer / Ops , vous interviendrez au cœur de la plateforme et participerez à son évolution technique. Vos responsabilités clés : Administration et exploitation Gérer et maintenir les clusters Kubernetes on-premise Superviser les déploiements des applications et services de la plateforme Garantir la stabilité, la performance et la disponibilité des environnements Automatisation et industrialisation Développer et maintenir les pipelines d’automatisation via Terraform , ArgoCD et Argo Workflows Contribuer à la mise en œuvre et à l’amélioration des processus CI/CD Participer à la conception d’une infrastructure fiable, scalable et résiliente Supervision et observabilité Mettre en place et administrer les outils de monitoring et de logging (Prometheus, Grafana, Kibana) Créer des tableaux de bord pour suivre les performances et anticiper les dérives (drift, charge, erreurs) Participer aux actions d’amélioration continue (tests de charge, alerting, performance tuning) Support et collaboration Travailler en proximité avec les développeurs (Python, Go) pour optimiser les déploiements et intégrations Être le point de contact technique sur les sujets d’infrastructure et de fiabilité Contribuer à la définition des bonnes pratiques DevOps et SRE