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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Platform Engineer Databricks

VISIAN
Publiée le
AI
Azure
CI/CD

1 an
Paris, Île-de-France
L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.
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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiAI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data

OGESSI
Publiée le
Agent IA
Apache Airflow
BigQuery

6 mois
La Défense, Île-de-France
AI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Le client veut s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Vous concevez et intégrez deux agents, avec une vraie exigence d'industrialisation et de mesure des gains. VOS MISSIONS 1. Concevoir et intégrer un agent "PO Data" : analyse des structures de données, identification des écarts de complétude 2. Outiller cet agent sur le lignage, la génération de spécifications fonctionnelles et l'alimentation du backlog 3. Concevoir et intégrer un agent "Data Engineer" : génération et accélération des pipelines d'ingestion et de transformation 4. Outiller cet agent sur les jointures multi-sources et la modélisation des objets métiers (OBM) 5. Intégrer les LLM à l'environnement Cloud et Data du client, en particulier BigQuery 6. Industrialiser les agents (LLMOps, prompt engineering) et mesurer les gains obtenus
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Freelance
CDI

Offre d'emploiAnalytics Engineer / Data Engineer

Okara
Publiée le
DBT
Google Cloud Platform (GCP)
Microsoft Power BI

3 ans
Lille, Hauts-de-France
🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L'enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT. Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.
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CDI

Offre d'emploiGestionnaire Paies et analyse Data F/H

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Microsoft Excel

Arras, Hauts-de-France

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Offre d'emploiGroup Data & Digital Solutions Manager (H/F) - 92/51

Mindquest
Publiée le
API
Architecture
Data analysis

3 mois
Issy-les-Moulineaux, Île-de-France
- Définir et déployer la stratégie Data & Digital Solutions du groupe. - Mettre en place et faire appliquer la Data Governance : qualité, lineage, accès, rétention, confidentialité et sécurité des données. - Piloter les projets de Data, architecture et urbanisation SI. - Définir la roadmap BI, Data Analytics, Data Warehouse et MDM. - Superviser le portefeuille applicatif : rationalisation, modernisation et évolution des solutions. - Garantir l'alignement entre les solutions IT, les enjeux métiers et la stratégie du groupe. - Piloter la disponibilité, la sécurité, l'intégrité et la performance des applications. - Définir et suivre les KPIs IT / Data et assurer la gestion des incidents majeurs. - Manager l'équipe Data & Digital Solutions : recrutement, accompagnement, montée en compétences et performance. - Piloter le budget IT, les ressources et les prestataires. - Participer aux appels d'offres/RFP et mettre en place la gouvernance des projets et opérations IT. - Assurer une veille sur les technologies et proposer des solutions innovantes. Environnement / Technologies: - Data Governance / Data Management - MDM / Data Warehouse - BI & Data Analytics - Architecture & Urbanisation SI - Architectures SaaS / On-premise - API & orchestration - ERP - Sécurité des SI - ITIL / ISO 27001 - Gestion de projets / Roadmap - Gestion de fournisseurs et RFP
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Freelance

Mission freelanceTech Lead / Senior Machine Learning Engineer - Freelance (H/F)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
CI/CD
Data management
DevOps

Paris, Île-de-France

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Freelance

Offre d'emploiData Scientist IA – H/F

STORM GROUP
Publiée le

1 mois
50k-60k €
500-550 €
75002, Paris, Île-de-France
#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.
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