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Missions principales Assurer le pilotage global de la maintenance et de l'évolution de l'application, en lien avec : la MOA ; le prestataire chargé des développements ; les équipes internes intégration / exploitation / DevSecOps ; les équipes support de la DTNUM : architecture, tests, sécurité... Principales responsabilités Pilotage de la maintenance corrective et évolutive ; Suivi du bon fonctionnement de l'application ; Suivi des actions d'amélioration des performances ; Coordination et pilotage des équipes de développement ; Animation des comités projet ; Reporting auprès de la hiérarchie et des équipes métier ; Planification et suivi des activités ; Suivi financier du projet ; Pilotage des phases de tests, audits et homologation ; Suivi des sujets sécurité, RGPD, RGAA et métrologie ; Formalisation et maintien de la documentation projet.

Le contexte : Vous rejoignez une équipe BI/Data qui délivre et opère les produits data du domaine Marketing & Ventes. Périmètre à la fois build (nouveaux usages, évolutions) et run (support, incidents, qualité de service). Environnement Azure, stack moderne, utilisateurs business exigeants et proches. Votre mission : • Concevoir, développer et industrialiser des rapports et modèles Power BI (modélisation, DAX, performance, sécurité RLS) — pas seulement de la mise en page • Développer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation (Azure Data Factory, Databricks / PySpark) • Écrire et optimiser le SQL sur des volumétries significatives • Assurer le support niveau 2/3 sur votre périmètre : analyse d'incidents, correction, communication aux utilisateurs • Participer aux rituels agiles de l'équipe (refinement, daily, revue) et à la documentation technique • Contribuer à la fiabilisation : monitoring, tests, qualité de données Le profil : Indispensable : • 3 à 6 ans d'expérience en développement BI/Data • Power BI en développement : modélisation, DAX avancé, optimisation • SQL solide (requêtes complexes, lecture de plan d'exécution, optimisation) • Databricks et PySpark en usage réel projet • Azure Data Factory (orchestration, gestion des erreurs, paramétrage) • Autonomie sur le run : savoir prendre un incident, investiguer, tenir un utilisateur informé Apprécié : • Git / CI-CD / Azure DevOps • ADLS et modèles de type médaillon / lakehouse • Anglais professionnel (échanges avec des équipes internationales) • Connaissance des données Marketing/Ventes

Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.

Nous recherchons un Business Analyst spécialisé en données de marché pour accompagner les équipes métier sur un environnement data exigeant. Vos missions : • Cadrer les besoins métier autour des données de marché • Rédiger les spécifications fonctionnelles • Extraire et analyser les données pour répondre aux problématiques métier • Définir et dérouler la stratégie de recette • Rédiger les tests X-Ray en Gherkin • Analyser et suivre les incidents • Collaborer avec les équipes de développement et suivre les avancées

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Dans le cadre d'une mission au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire et financier, nous recherchons un Analyst Technology Risk Management pour intervenir sur des sujets de gestion des risques technologiques et cyber ainsi que de contrôle de niveau 2. La mission consiste notamment à : · Contribuer à la gouvernance, aux stratégies, cadres et politiques de gestion des risques technologiques ; · Identifier, évaluer, mesurer et suivre les risques IT et cyber ; · Déterminer la criticité des actifs technologiques en coordination avec les équipes IT ; · Réaliser des contrôles de niveau 2 et challenger de manière indépendante les dispositifs mis en œuvre par les équipes IT ; · Documenter les évaluations, constats et recommandations ; · Contribuer au suivi de la conformité aux exigences réglementaires applicables ; · Produire des reportings sur les risques technologiques à destination du management ; · Accompagner les différents périmètres dans la gestion de leurs risques et le suivi des plans d'action ; · Fournir des conseils et contribuer à la diffusion d'une culture de gestion des risques.

Nous recherchons pour un acteur international, un Senior Data Engineer pour accompagner le développement et l'industrialisation de sa plateforme Data. Au sein d'une équipe Data en pleine structuration, vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux autour de la donnée, avec notamment pour responsabilités : • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables • Industrialiser et fiabiliser les pipelines existants • Participer à la mise en place d'une architecture Data moderne de type Lakehouse • Prendre en charge les pipelines de bout en bout, de la conception à la mise en production et au monitoring • Mettre en œuvre les bonnes pratiques Data Engineering / DataOps : CI/CD, tests, versioning, monitoring et gestion des incidents • Collaborer avec les Data Engineers, Data Architects, Product Managers et Engineering Managers • Documenter les flux, dépendances, transformations et procédures d'exploitation • Contribuer à l'autonomie et à la montée en compétences de l'équipe Data

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

Contexte Dans le cadre de ses transformations SAP, Merchandising, Front et Manufacturing, notre client recherche un(e) Responsable Master Data pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée Article et en faire un véritable produit fini pour les différents systèmes et métiers. Missions Garantir la qualité, cohérence et complétude de la donnée Article. Définir et faire appliquer les principes de gouvernance Master Data. Accompagner les transformations SAP, Merchandising, Front et Manufacturing. Piloter et prioriser le backlog Master Data. Rédiger les dossiers d'arbitrage et accompagner la prise de décision. Coordonner les différents acteurs métiers, IT et projets. Travailler dans un écosystème complexe : PLM, Anaplan, ERP, SAP, CEGID, PIM, WMS, outils d'assortiment. Fédérer les parties prenantes et assurer un rôle de leadership transverse.

Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.

Notre client, acteur majeur du secteur bancaire, recherche un Product Owner Data / Référentiels & Métadonnées (H/F) pour renforcer ses équipes basées à Toulouse. Dans le cadre d'un programme stratégique autour de la gouvernance de la donnée, vous prendrez en charge le pilotage d'un produit transverse dédié aux référentiels d'entreprise et aux métadonnées. Les projets étant déjà engagés, l'enjeu est désormais de structurer durablement les pratiques, les modèles de données et la traçabilité de l'information à l'échelle de l'organisation. Vos missions Intégré à une équipe d'environ 4 personnes, vous devrez : Définir et porter la vision produit autour des référentiels de données transverses. Recueillir et formaliser les besoins métiers sous forme d'US et de spécifications fonctionnelles. Animer et prioriser le backlog en environnement Agile. Contribuer à la mise en place d'une base de référence commune pour les données stratégiques de l'entreprise. Garantir la cohérence des données et des définitions métiers entre les différents systèmes. Participer à la structuration et à la gestion des métadonnées. Développer la traçabilité et la compréhension des flux de données afin de répondre aux exigences de contrôle et d'audit. Accompagner les métiers et les Data Stewards dans l'adoption des bonnes pratiques de gouvernance Data. Compétences techniques attendues Product Ownership en environnement Agile (Scrum/Kanban) Gouvernance Data Référentiels de données et gestion des métadonnées Data Lineage Modélisation de données (conceptuelle, logique, physique) Jira / Confluence Expérience sur des outils de Data Catalog, Data Governance ou équivalents Bonne compréhension des enjeux Data du secteur bancaire ou financier Connaissance des problématiques réglementaires et de qualité de données

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡Objectif global : Expert kafka 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l'entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA 💡Responsabilités principales : Mise en œuvre son expertise sur Kafka Support, automatisation et maintien en conditions opérationnelles des plateformes Kafka Participation aux développement de l'équipe data Analytics et projet Topic As a Service Support plateforme WWW 💡Compétences communication Environnement anglophone

Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.

Description de la mission Dans le cadre de l'accélération numérique et du développement des usages de l'intelligence artificielle, un acteur du secteur de l'énergie hydraulique recherche une expertise confirmée en IA, Data Engineering et Web Sémantique. Vous interviendrez au sein d'un centre d'ingénierie hydraulique engagé dans plusieurs initiatives stratégiques destinées à structurer et valoriser son patrimoine de données et de connaissances, afin d'accélérer le développement de nouveaux usages fondés sur l'IA. Les travaux portent notamment sur : La modélisation sémantique des données métiers à travers la conception de modèles d'objets métier. La construction et l'exploitation de graphes de connaissances et de vues encyclopédiques. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour extraire des entités nommées dans des corpus documentaires et réaliser des alignements de données. Le développement de solutions d'IA générative et de recherche augmentée reposant sur des approches RAG textuelles ou GraphRAG. L'intégration de données provenant de sources hétérogènes, notamment des espaces documentaires, des bases de données, des documents techniques et des applications métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Contribuer à la construction d'ontologies et de modèles sémantiques métiers. Mettre en œuvre des traitements informatiques, avec ou sans intelligence artificielle, afin de créer les instances associées aux modèles. Intervenir sur différents cas d'usage métiers, tels que des référentiels électromécaniques, des études d'autonomie de barrage, la description d'événements redoutés centraux dans les études de dangers, ainsi que des référentiels de retour d'expérience projet. Développer, en collaboration avec les utilisateurs finaux, des solutions d'IA s'appuyant sur des techniques de RAG, de recherche sémantique et de LLM. Exploiter les infrastructures internes d'IA générative, les services de RAG et les environnements de développement conversationnel disponibles. Produire la documentation technique et fonctionnelle liée aux solutions réalisées. Participer aux choix d'architecture ainsi qu'à la définition et à l'application des bonnes pratiques Data, IA et DevOps. L'environnement technique comprend notamment : Python pandas rdflib RDF OWL SKOS SPARQL LLM RAG GraphRAG Git GitLab Power Platform et Copilot Studio en complément

Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.