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Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : y5kv6gj25h

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Contexte de la mission Dans un environnement IT Data du secteur de l’assurance , le client exploite une plateforme Hadoop pour le traitement de données volumineuses issues des systèmes historiques. La mission vise à maintenir, faire évoluer et structurer les flux data existants, tout en assurant leur intégration avec les usages analytiques et cloud. Missions principales Développer et maintenir des traitements de données sur environnement Hadoop Gérer des volumes importants de données métiers assurance Participer à la conception et à l’optimisation des flux data Assurer la fiabilité, la performance et la qualité des traitements Collaborer avec les équipes cloud, BI et Data Science Contribuer aux phases d’analyse technique et de conception des solutions data Stack technique obligatoire Hadoop Écosystème Big Data SQL Environnements data distribués Profil recherché Data Engineer confirmé spécialisé Hadoop Expérience en contexte de forte volumétrie et SI complexe Capacité à faire de la conception de flux , pas uniquement de l’exécution Sensibilité aux enjeux métiers et réglementaires du secteur assurance

Le ou la Responsable opérationnel(le) Data Gouvernance joue un rôle central dans l’animation, la mise en œuvre et le pilotage opérationnel de cette gouvernance, en lien étroit avec les métiers, la DSI et les acteurs data. Objectifs de la mission Assurer la mise en œuvre et le pilotage de la gouvernance des données au sein de l’organisation, en garantissant la qualité, la conformité réglementaire et la cohérence des référentiels et des flux de données. Missions principales1. Animation de la gouvernance des données Assurer le rôle de référent(e) opérationnel(le) en matière de gouvernance des données. Planifier, préparer et animer le Comité de Gouvernance Data. Contribuer à la construction, au pilotage et au suivi de la feuille de route Data. Organiser et animer les comités Qualité des Données (QDD) avec les entités concernées. Garantir l’alignement des actions entre les équipes métiers, les équipes IT et les différents rôles data. 2. Gestion des responsabilités et des rôles data Maintenir et faire évoluer la cartographie des responsabilités data (Data Owners, Data Stewards, référents IT). Coordonner les acteurs afin d’assurer la cohérence, la continuité et l’efficacité de la gouvernance des données. Accompagner la montée en maturité des rôles data au sein de l’organisation. 3. Gestion du Catalogue de Données Piloter la mise à jour, l’enrichissement et la validation du Catalogue de Données. Garantir l’accessibilité, la lisibilité et la cohérence des métadonnées. Promouvoir l’usage du catalogue auprès des équipes métiers et IT. 4. Qualité, conformité et audit des données Participer à la validation des tableaux de bord Qualité des Données (QDD). Identifier les écarts entre la modélisation logique et les implémentations physiques. Piloter les audits de conformité des référentiels de données. Contribuer à la définition, au suivi et à la priorisation des plans de remédiation. 5. Contribution à l’architecture d’entreprise Évaluer les impacts data, référentiels et flux lors des phases de cadrage fonctionnel des projets. Contribuer à la définition des architectures fonctionnelles et applicatives en cohérence avec les principes de gouvernance des données. Participer aux travaux de cartographie (domaines de données, objets métiers, dépendances entre systèmes). Modéliser ou contribuer à la modélisation des flux de données (fonctionnels, logiques et applicatifs). Appuyer les décisions d’urbanisation visant à simplifier, rationaliser et pérenniser le système d’information. Compétences requisesCompétences techniques et fonctionnelles Gouvernance des données (prioritaire) Expertise en data governance, data management et qualité des données. Maîtrise des référentiels de données, outils de catalogage, gestion des métadonnées et indicateurs QDD. Bonne connaissance des enjeux réglementaires et de conformité, notamment le RGPD. Architecture d’entreprise (complémentaire) Compréhension des principes d’architecture d’entreprise et d’urbanisation des SI (TOGAF ou équivalent apprécié). Capacité à analyser, challenger et formaliser des architectures fonctionnelles, applicatives et data. Compétences en modélisation des données, des processus métiers et des flux inter-applicatifs. Compétences comportementales Excellentes capacités de communication, avec un sens pédagogique affirmé. Aptitude à fédérer et coordonner des acteurs métiers et techniques aux enjeux variés. Rigueur, organisation, autonomie et sens du travail transverse. Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès de publics non experts. Expérience Minimum 5 ans d’expérience en Data Governance, Data Management ou pilotage de projets data. Expérience en architecture fonctionnelle ou urbanisation du SI fortement appréciée. Expérience confirmée dans l’animation de comités et la coordination d’acteurs multiples. Rattachement et interactions Rattachement hiérarchique : SDG – Stratégie Digitale et Gouvernance. Interactions principales : équipes métiers, DSI, Data Stewards, Data Owners, architectes d’entreprise, équipes projets. Profil recherché Nous recherchons un(e) professionnel(le) senior de la data, reconnu(e) pour sa capacité à structurer, piloter et faire vivre une gouvernance des données à l’échelle d’une organisation complexe. Le ou la candidat(e) idéal(e) dispose d’une solide expertise en data governance et data management, complétée par une bonne compréhension des enjeux d’architecture d’entreprise et d’urbanisation du système d’information. Il ou elle sait évoluer dans des environnements transverses, multi-acteurs et réglementés, et jouer un rôle de facilitateur entre les métiers et l’IT. Doté(e) d’un excellent sens relationnel, le ou la Responsable opérationnel(le) Data Gouvernance est capable d’animer des instances de gouvernance, de structurer des décisions collectives et d’accompagner le changement avec pédagogie et pragmatisme. À l’aise aussi bien sur des sujets stratégiques que très opérationnels, il ou elle sait prioriser, structurer et sécuriser les enjeux data à fort impact business. Mots-clés Data Governance Gouvernance des données Data Management Qualité des données (Data Quality, QDD) Catalogue de données Métadonnées Référentiels de données RGPD / Conformité réglementaire Data Owners / Data Stewards Pilotage transverse Animation de comités Architecture d’entreprise Urbanisation du SI Modélisation des données Flux de données Architecture fonctionnelle et applicative Transformation data Environnement complexe Coordination métiers / IT

ANGLAIS COURANT OBLIGATOIRE Acteur majeur du secteur du sport et de l'innovation depuis plus de 40 ans, nous réinventons constamment le marché grâce à des produits accessibles et technologiques. Notre mission est de rendre les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre via un écosystème numérique complet : coaching virtuel, expériences connectées en magasin, services de location et produits intelligents. Vous rejoindrez une équipe technique de plus de 2 500 experts (ingénieurs, product managers, data experts) répartis entre Paris et Lille, dédiée à répondre aux besoins de 500 millions d'utilisateurs. Contexte de la mission Au sein de la division Connected Sports Platform (CSP) , nous accélérons notre transformation digitale via l'implémentation de solutions IoT. L'équipe Data est au cœur de ces enjeux : elle développe les briques nécessaires à l'ingestion, au stockage et à l'exposition des données échangées entre le cloud, les appareils connectés (vélos électriques, machines de fitness, etc.) et les applications mobiles. Objectifs : Optimiser l'exploitation des données pour la BI, la maintenance prédictive, la détection d'incidents et le design intelligent. Vos responsabilités En tant que Data Architect / Engineer (Freelance) , vous accompagnerez les projets dans leurs choix architecturaux et techniques avec les priorités suivantes : Architecture : Concevoir l'architecture d'ingestion et de stockage des données IoT (directes ou via mobile). Pipeline : Construire des pipelines de données structurées et non structurées scalables. Stratégie Tech : Définir la stratégie des stacks techniques et garantir le CI/CD. Optimisation : Maintenir et refondre les datasets existants pour de nouveaux cas d'usage. Qualité & Gouvernance : Assurer la fiabilité, l'accessibilité et la confidentialité des données (Data Privacy). Standardisation : Définir les standards d'architecture et assurer l'alignement entre la vision technique et les besoins utilisateurs. Profil recherché Expérience : +5 ans en tant que Senior Data Engineer dans un environnement microservices avec échanges de données en temps réel. Expertise Technique : Maîtrise de la modélisation de données, des systèmes distribués et de l'optimisation de requêtes. Stack : Maîtrise de Python (Scala ou Java sont un plus) et des technologies Kafka et Spark . Méthodologie : Culture Agile, GIT, Code Review et Peer Programming. Soft Skills : Excellente capacité de synthèse, communication fluide et esprit d'équipe. Langues : Français courant et anglais professionnel. Le "plus" pour cette mission : Expérience sur l'environnement AWS Big Data (Lambda, Redshift, S3). Expérience confirmée sur des produits IoT ou des appareils connectés. Modalités pratiques Durée : Mission longue durée. Lieu : Paris ou Lille (déplacements ponctuels à prévoir sur Lille si basé à Paris). Télétravail : Rythme hybride (environ 2 jours de télétravail par semaine). Matériel : Choix de l'environnement de travail (Mac, Windows). Compétences clés attendues (Récapitulatif) CompétenceNiveau attenduKafka / Spark Avancé AWS (Lambda, Redshift, S3) Confirmé Data Modeling Confirmé Écosystème IoT Confirmé Data Governance Confirmé

Dans le cadre du déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative orientées usages métiers, notre client recherche un Ingénieur IA capable de concevoir et d’industrialiser des systèmes IA à partir de modèles existants (LLM, NLP, vision). La mission est full remote, avec des déplacements ponctuels, et s’inscrit dans une logique d’intégration rapide, robuste et mesurable de l’IA dans les processus métiers. Missions principales : -Concevoir et optimiser des prompts avancés et des contextes enrichis afin d’améliorer la pertinence, la robustesse et la fiabilité des réponses IA -Mettre en œuvre des stratégies de Context Engineering (gestion de contextes longs, segmentation, injection dynamique) -Concevoir des workflows IA et des chaînes de traitement (LangChain, LangGraph, LiteLLM, VLLM) -Implémenter des mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation) et gérer les données associées -Intégrer les solutions IA dans les processus métiers via API et microservices -Évaluer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, biais, robustesse, métriques) -Documenter et valider les solutions mises en place Profil attendu : -Ingénieur IA / Data / Logiciel avec moins de 3 ans d’expérience (profil Junior) -Très bonne compréhension des LLM, de leurs limites et de leurs cas d’usage -Forte appétence pour le prompt engineering, l’expérimentation et l’amélioration continue -À l’aise dans des environnements pluridisciplinaires (tech, métier, produit) -Autonome, rigoureux, curieux et créatif

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Business Analyst Plateforme Data IA. Compréhension fine des enjeux de développement de cas d'usages Data et déploiement de l'IA Gen pour les équipes du Client (développements privatifs et enjeux de communautarisation) Participer au suivi du projet d' IA Studio en appui au dispositif existant (apport d'expertise sur le choix de solutions, valeurs et contraintes d'environnement et d'architecture, participer à la feuille de route d'implémentation qui doit permettre l'ouverture des premières fonctionnalités en 2026 Capacité à anticiper, planifier les réunions nécessaires pour construction des livrables, Participation à la construction du dossier de cadrage (cadrage à terminer devant reprendre les éléments pertinents des séquences passées), aide à la construction des documents clés comex produits, ateliers PU/CR, documents préparatoires intermédiaires, échanges avec les parties prenantes des équipes du PP/PU Data et dans l'écosystème du Client (ex architecture...)/infogérant du Client en détaillant le retroplanning cadencé avec les jalons identifiés sur 2026. Connaissance plateforme Data dont SAS Viya (solution et intégration des capacités IA Gen...), Dataiku...

Responsabilités Unificateur de données : Concevoir, assembler, intégrer, nettoyer et harmoniser de grands jeux de données complexes afin de fournir des insights métier et d’alimenter des expériences de produits data. Agent de sécurité des données : Concevoir et construire des infrastructures de données fiables et scalables en utilisant les meilleures pratiques en matière de confidentialité et de sécurité pour protéger les données. Data Ops : Piloter l’ensemble de la chaîne data de bout en bout, incluant la collecte des événements, la gouvernance des données, les intégrations data et la modélisation. Responsable des données (Data Custodian) : Garantir la cohérence et la qualité de l’environnement technique et de la structure des données à travers des métriques, de la documentation, des processus, des tests de données et de la formation. Si vous possédez tout ou partie des compétences suivantes, n’hésitez pas à postuler Bonne connaissance des services de Cloud Data Warehouse. Une expérience sur Google BigQuery, Snowflake, AWS Redshift/Athena, Looker, Azure SQL DWH ou Azure Databricks est fortement appréciée. Bonne maîtrise des architectures relationnelles et Big Data, de l’entrepôt de données, de l’intégration des données, de la modélisation, de l’optimisation et des techniques d’analyse de données. Expérience dans la construction de pipelines de données de bout en bout sur des plateformes data on-premise ou cloud. Expérience concrète dans la livraison de solutions incluant des bases de données, du SQL avancé et du développement logiciel dans des langages tels que Python. Intérêt marqué et bonnes connaissances des technologies Big Data et de l’écosystème Apache (Beam, Spark, Kafka, Airflow), ainsi que des bases de données, de l’intégration, du master data management, de l’assurance qualité, du data wrangling et des technologies de gouvernance des données. Expérience des plateformes cloud publiques et des infrastructures cloud, indispensable pour le poste. Exposition aux outils ETL/ELT et de gouvernance des données. Intérêt pour les technologies et principes de l’IA et du Machine Learning. Capacité à migrer et transformer de grands jeux de données complexes issus de sources, structures et formats variés, modélisés pour supporter l’analyse et fournir des insights exploitables de qualité. Vous êtes un(e) analyste rigoureux(se) et un(e) excellent(e) résolveur(se) de problèmes, doté(e) d’un esprit de leadership intellectuel et d’une bonne compréhension des enjeux business. Vous êtes parfaitement bilingue français / anglais (poste basé à Paris). Avantages Nous nous engageons à faire vivre notre mission au quotidien, en commençant par offrir des avantages permettant à nos collaborateurs de s’épanouir : Vous bénéficierez d’un package compétitif, adapté à votre expérience, avec de réelles opportunités d’évolution. Nous avons à cœur de vous faire grandir et de vous aider à devenir la meilleure version de vous-même au sein d’une équipe de classe mondiale, composée de personnes brillantes et passionnées. Nous investirons fortement dans votre développement à travers des formations continues et un parcours de développement des compétences personnalisé. Nous valorisons l’initiative et soutenons volontiers les activités de team building ou tout type de formation enrichissante. Il n’existe pas de « sachant unique » : même si nos consultants débutent avec une dominante stratégique/business ou technique, ils sont encouragés à développer ou renforcer leur expertise et leur posture de conseil au fil des missions clients. Nos équipes RH et Staffing assurent un suivi individualisé afin d’aider chacun à devenir la meilleure version de lui-même. Inclusion & Diversité La diversité de nos équipes est au cœur de notre capacité à innover, à croître et à concrétiser notre ambition collective : aider chacun à construire son avenir. La curiosité naturelle, le respect des différences et un état d’esprit tourné vers l’apprentissage et la progression sont particulièrement valorisés.

CONTEXTE : Experience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Stratégie & transformation digitale, Chef de projet Spécialités technologiques : Intelligence artificielle, Big Data Un grand groupe souhaite accélérer un programme transverse Data & IA visant à mieux coordonner plusieurs entités internes expertes (data, IA, plateformes, industrialisation) et à renforcer la cohérence globale de la filière. Des actions ont déjà été engagées (gouvernance, premiers chantiers, animation du collectif), et le groupe veut désormais structurer davantage et passer à l’échelle : clarifier le positionnement, harmoniser les pratiques, renforcer la capacité à travailler “d’une seule voix”, et améliorer l’efficacité de bout en bout (de l’offre au déploiement). MISSIONS Objectifs de l’appel d’offre : - Renforcer l’alignement entre entités contributrices (offres, priorités, modes opératoires, gouvernance). - Accélérer les synergies opérationnelles et business (offres conjointes, réponses coordonnées, passage à des engagements plus ambitieux). -Définir/mettre à jour une roadmap 2025–2026 et sécuriser l’exécution via une gouvernance robuste. -Structurer une stratégie marketing & communication (messages, visibilité, preuves, supports), incluant une réflexion sur une architecture de marque type “marque ombrelle” + déclinaisons, sans logique de fusion. -Renforcer l’animation “collectif” et la capitalisation (veille, retours d’expérience, publications, démarche à impact / IA responsable). Rôle attendu du prestataire : -Le prestataire intervient comme pilote et facilitateur du programme, à l’interface entre direction, sponsors, et entités contributrices : -Pilotage / PMO de programme : cadrage, planification, suivi des chantiers, animation des rituels, préparation/animation des comités, gestion des actions et décisions. -Structuration de l’offre : formalisation d’une offre de service cohérente, lisible et réplicable, articulation des contributions des différentes entités. -Activation des synergies : mise en place de mécanismes concrets (process, coordination, “passage de relais”, construction d’offres croisées, consolidation des retours terrain). -Marketing & communication opérationnels : plan de communication, contenus, kits de présentation, éléments de langage, valorisation des réalisations et cas d’usage. -Rayonnement & animation de l’expertise : cadrer une dynamique de type “lab/collectif” (veille, publications, événements internes/externes, démarche à impact). Livrables attendus : -Roadmap 2025–2026 (priorités, jalons, chantiers, dépendances) + cadre de pilotage associé. -Dispositif de gouvernance : comitologie, rituels, responsabilités, tableaux de suivi et reporting. -Plan marketing & communication : objectifs, messages, cibles, canaux, calendrier, contenus. -Kit de communication & kit commercial : pitchs, trames, supports, éléments de langage, preuves, cas d’usage / retours d’expérience. -Reporting périodique (ex. trimestriel) : avancement, synergies réalisées, points de blocage, recommandations. -Synthèse annuelle : bilan, impacts, perspectives et axes de développement.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Bonjour à tous, Je recherche pour le compte d'un de mes clients, dans le secteur de la distribution B2B, un chef de projet qui va venir assurer une intégration complète des processus et outils de la société rachetée. Le profil doit nécessairement avoir DÉJÀ fait des carves-in, fusion acquisition, M&A Missions principales : 1. Pilotage global du projet d’intégration • Orchestrer et coordonner l’intégration de la société dans la chaîne de publication standard du Groupe. • Définir le plan de transformation (cadrage, étapes clés, roadmap, risques, budgets, dépendances). • Assurer la synchronisation des chantiers fonctionnels et techniques • Superviser la gouvernance de projet, le reporting et les arbitrages auprès des sponsors et directions métier/IT. 2. Cadrage fonctionnel et harmonisation des processus • Cartographier les processus actuels de publication et de gestion produit de la société en question • Identifier les écarts avec le modèle standard et des solutions • Définir les flux cibles, les modèles de données et les interfaces inter-systèmes. • Garantir la cohérence des processus métiers à travers les différents outils. 3. Coordination multi-acteurs et conduite du changement • Fédérer les équipes locales et les équipes centrales autour d’une vision commune. • Organiser et animer les comités, ateliers et points d’avancement (métier, IT, data, publication). • Accompagner les équipes dans la montée en compétence sur les outils et standards Groupe. • Anticiper et gérer les impacts humains, organisationnels et techniques liées à l’intégration. 4. Data & publication : cohérence end-to-end • Garantir la qualité, fiabilité et complétude des données produits tout au long du processus. • S’assurer de l’alignement entre les systèmes • Suivre les indicateurs de performance et d’adoption (KPI qualité data, flux, taux de publication, délais). • Travailler en synergie avec les équipes Data / BI

Si coder et explorer l’IA est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste d' Ingénieur(e) LLMOps ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Contribuer au développement, à l’intégration et à la maintenance des nouvelles fonctionnalités GenAI sur notre AI Platform Écrire des exemples d’applications LLM / Agentic / RAG / ARAG pour illustrer les capacités de la plateforme Développer des workflows CI/CD pour automatiser le déploiement des artefacts GenAI Définir et appliquer le modèle opérationnel LLMOps et veiller à sa bonne adoption Collaborer avec les équipes internes pour co-concevoir et soutenir les usages de la plateforme Participer à la veille technique et à l’évaluation de nouvelles technologies GenAI Contribuer à la maintenance, au support et à l’ amélioration continue de la plateforme

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Manager / Data Quality Lead H/F Description de la mission: Contexte & Mission L’entreprise renforce son organisation Data afin de délivrer des produits data fiables et de confiance à l’échelle du Groupe. Au sein de la Data Product Squad , l’entreprise recherche un(e) Data Manager / Data Quality Lead expérimenté(e) pour lancer et structurer le chantier Data Quality , identifié comme un point de douleur majeur et une priorité stratégique . L’objectif principal de cette mission est de construire, piloter et opérationnaliser la Data Quality , en étroite collaboration avec les Business Data Owners et la Data Engineering Squad . Objectifs clés La mission s’articule autour de quatre objectifs principaux : Identifier et structurer les Data Domains , et animer la communauté des Data Owners Définir et piloter la roadmap Data Quality , en priorisant les jeux de données et domaines à corriger en premier Mettre en place le pilotage et les outils de Data Quality , incluant les indicateurs de qualité et le reporting sur le data drift Coordonner les Data Owners et la Data Engineering Squad afin d’assurer des corrections de données efficaces et durables Responsabilités principales Identifier les Data Domains et formaliser les responsabilités (Data Owners, Data Custodians) Animer, fédérer et structurer la communauté des Data Owners Évaluer les problématiques actuelles de qualité des données et leurs impacts métiers Définir, maintenir et prioriser la roadmap Data Quality Définir les règles de Data Quality , KPI et indicateurs Déployer ou paramétrer les outils de Data Quality (monitoring, alertes, reporting, détection de dérive) Reporter l’état de la Data Quality , les risques et l’avancement auprès des parties prenantes Compétences & Expérience requises Expérience confirmée en tant que Data Manager / Data Quality Lead dans des organisations complexes Expérience de travail étroite avec des Data Owners métiers Expérience avec des outils de Data Quality (monitoring, contrôles, métriques, détection de dérive) Excellentes capacités de facilitation , de coordination et de communication Capacité à conduire le changement sans autorité hiérarchique Profil senior requis (autonome, structuré, pragmatique) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Mission Overview La mission au sein du Data office a pour objectif d'accompagner la transformation autour de la démarche des Data products et des Vues organisées métiers pour exposer et consommer la data. Cette mission est là pour accélérer le déploiement des rôles autour de la Data du producteur au consommateur. Construction d'un Kit/book de déploiement des data products auprès des producteurs et consommateurs (méthodologie, documentation …) Animation de meetings de vulgarisation (Support & CR) Préparation et organisation d'un Meet Up d'acculturation (jalon mai 2026)

Redlab cherche pour le compte d'un grand acteur public , un développeur fullstack IA Rôle Conçoit des applications end-to-end intégrant des modèles IA (ML, NLP, LLM). Profil polyvalent : front + back + intégration IA + CI/CD + cloud. Missions clés Développer interfaces front React/Vue/Angular. Concevoir API backend (Node.js, Python, Java, C#). Intégrer des modèles IA via microservices. Déployer en cloud (AWS/GCP/Azure/Outscale). Assurer tests, monitoring, Documentation détaillée Assurer une bonne qualité de code