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OBJECTIF Le projet est actuellement lancé avec une mise sous contrôle qualité des données critiques et des plans d’action de remédiation avec les systèmes informatiques de gestion. Le département nécessite l’expertise d’un Data Analyst afin d’améliorer l’analyse des données au sein de l’entreprise. Ce poste est essentiel pour interpréter et analyser la qualité des données clés du business et du métier, tout en collaborant étroitement avec les équipes métiers et IT. Le Data Analyst sera en charge de la mise en oeuvre des analyses pour élaborer les contrôles de qualité de données et les KPIs, d’assurer le maintien et les évolutions du Data Quality Dashboard, de participer aux plans d’action de remédiation, en collaboration avec l’équipe Data du département, et avec les responsables informatiques / métiers des applications.

Contexte du poste Dans un contexte d’accélération des usages de l’IA et d’exigences croissantes en cybersécurité et conformité réglementaire (NIS2, RGPD, AI Act, bonnes pratiques ISO/IEC 42001, 27001/27005…), l’organisation souhaite structurer et formaliser sa politique de cybersécurité appliquée à l’IA. Le Chef de projet IA / Cybersécurité jouera un rôle clé dans la définition du cadre, sa mise en œuvre opérationnelle, et l’accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principales 1. Élaboration de la politique de cybersécurité appliquée à l’IA Construire une politique cybersécurité dédiée aux projets IA (purs ou intégrant des briques IA). Définir les exigences de sécurité adaptées aux différents types d’IA (ML, LLM, modèles embarqués, services cloud, etc.). Intégrer les enjeux liés aux données (qualité, confidentialité, gouvernance, gestion des jeux d’entraînement). 2. Définition du processus de prise en compte de la cybersécurité dans le cycle de vie des projets IA Conception d’un processus de sécurité couvrant tout le cycle : idéation, cadrage, conception, entraînement, validation, déploiement, exploitation. Coordination avec les métiers, les équipes d’ingénierie, les architectes, le juridique, la data gouvernance et le RSSI. Intégration du processus dans la gouvernance projet et dans les instances existantes. 3. Rédaction du livrable de référence : “Politique de prise en compte de la cybersécurité dans les projets et produits IA” Le livrable inclura notamment : L’organisation cible et les rôles/responsabilités (Métiers, Data, RSSI, Architectes, Juridique, Achats…). Les jalons de validation et exigences à contrôler à chaque étape. Les points de contrôle cyber spécifiques aux projets IA (robustesse des modèles, attaques adversariales, données sensibles, dérives de modèle, dépendances cloud…). Les grilles d’évaluation et matrices de risques cyber appliquées à l’IA (risques modèles, risques données, risques d’exploitation). Les clauses contractuelles types pour appels d’offres et contrats incluant de l’IA : obligations de sécurité, exigences de gestion et protection des données, auditabilité et monitoring, obligations de conformité (AI Act, RGPD…), obligations en matière de gestion de vulnérabilités IA. 4. Préparation de la phase opérationnelle Préparer le passage de la politique à l’opérationnel. Former et sensibiliser les équipes (ingénierie, métiers, achats, juridique). Participer à la structuration du dispositif opérationnel et soutenir l’Expert IA / Cybersécurité. Contribuer à la mise en place des outils de suivi, audit, monitoring sécurité des modèles.

Nous recherchons un Ingénieur applicatif Niveau 2 pour assurer le support et la maintenance d’applications de contrôle de production pharmaceutique, incluant les boucles de régulation HVAC (température, humidité, pression), les systèmes d’automation & control, la gestion des alarmes, ainsi que les environnements virtualisés (machines virtuelles) hébergeant ces applications. Le poste est centré sur le support applicatif de niveau 2, l’analyse d’incidents complexes, l’optimisation des systèmes et la collaboration étroite avec les équipes de support N1, les automaticiens, les équipes infrastructure et les équipes de production. Il s’inscrit dans un cadre GMP / GxP exigeant un haut niveau de rigueur et de traçabilité.

Contexte de la mission Dans le cadre de projets d’implémentation de solutions informatiques au sein d’établissements hospitaliers en Belgique, nous recherchons un consultant pour accompagner le déploiement de logiciels métiers, principalement le Dossier Patient Informatisé (DPI) XCare de Zorgi . La mission implique des déplacements réguliers sur l’ensemble du territoire belge . Durée et démarrage Démarrage : début janvier 2026 Durée : mission couvrant l’ensemble de l’année 2026 Type de mission : consulting (freelance ou assimilé) Le consultant interviendra sur des projets d’implémentation de logiciels hospitaliers, avec les responsabilités suivantes : Analyse des besoins des utilisateurs Recueil et formalisation des besoins métier Rôle de Business Analyst auprès des équipes hospitalières Paramétrage du logiciel Configuration du DPI XCare en fonction des processus et contraintes des établissements Collaboration avec les équipes techniques et fonctionnelles Gestion du changement et accompagnement des utilisateurs Préparation et animation d’actions d’accompagnement Support à l’adoption des outils par les équipes Cette dimension représente environ 50 % du temps de la mission et est considérée comme critique pour la réussite des projets

Nous recherchons un(e) Chef(fe) de Projet Data expérimenté(e) pour piloter et optimiser les cas d’usage d’activation marketing et CRM dans un environnement riche en données utilisateurs. Vous interviendrez sur l’exploitation d’une Customer Data Platform (CDP) et sur la mise en place de projets transverses autour de la collecte, de l’activation et de la gouvernance de la donnée. Vos missions 1. Pilotage des besoins CRM & Activation Challenger les besoins métiers (Email & Push) et les traduire en projets Data. Créer et optimiser les segments d’audience, flux de données et collectes. Animer les points hebdo avec les équipes métiers. Proposer de nouveaux cas d’usage basés sur les features CDP et les nouvelles données collectées. 2. Gestion opérationnelle de la CDP Participer au run et à l’amélioration continue de la CDP. Créer et suivre les segments, dashboards de data quality & insights. Définir et maintenir les plans de marquage. Suivre la bonne implémentation de la collecte (recettes, correctifs). Rédiger et maintenir les documentations fonctionnelles et techniques. Assurer la coordination avec l’éditeur de la CDP. 3. Gestion de projets Data Animer ateliers, cadrages et comités de pilotage. Coordonner Data, Tech, Produit, CRM, RGPD, Marketing, Offres… Garantir l’avancée des projets, la qualité des livrables et les indicateurs de performance. Mesurer, communiquer et optimiser la performance des cas d’usage. 4. Documentation & Roadmap Rédiger les spécifications fonctionnelles, CR, supports projet. Contribuer à la roadmap et au référentiel de segments. Documenter les cas d’usage et leurs performances. 5. Amélioration continue & innovation Force de proposition sur les méthodologies projet (alertes, risques, arbitrages…). Proposition de nouveaux cas d’usage, collectes ou développements exploratoires.

Teksystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Missions principales : o Implémentation des composants Microsoft Fabric liés aux cas d’usage prioritaires o Conception et industrialisation de pipelines d’ingestion/traitement (ETL/ELT), APIs et modèles de données avec Microsoft Fabric o Observabilité, data quality, tests, CI/CD et documentation technique o Optimisation coûts/performance, sécurité et conformité o Collaboration étroite avec Data Analysts et équipes métiers

Contexte : Dans le cadre du renforcement de l’équipe IT Logistique, nous recherchons un Chef de Projet IT Supply Chain pour piloter des projets d’évolution du WMS et d’intégration des systèmes logistiques. Le poste nécessite une solide expertise en gestion de projets IT, une maîtrise des environnements WMS/EDI, ainsi qu’une capacité à assurer la coordination entre les équipes métiers, IT et partenaires externes. Missions principales : Gestion de projet & pilotage Développer, structurer et suivre les plans de projet pour les évolutions du WMS et les intégrations système. Coordonner la communication, la planification et l’alignement entre toutes les parties prenantes : Supply Chain, IT, prestataires, entrepôts et direction. Assurer le reporting régulier de l’avancement, des risques et des enjeux aux parties prenantes (COPROJ, comités). Identifier, analyser et mitiger les risques projets, allouer les ressources et garantir le respect des délais. Analyse & conception fonctionnelle Recueillir, challenger et traduire les besoins métiers Supply Chain en exigences fonctionnelles. Réaliser les études d’impacts, les spécifications et la cartographie des processus (BPMN). Garantir la cohérence des solutions déployées et des interfaces EDI/IT. Intégration & qualité Superviser les phases d’intégration entre le WMS et les autres systèmes : ERP, mécanisation, système transport, outils portuaires… S’assurer que les livrables, tests et recettes répondent aux standards de qualité définis. Accompagner le déploiement, la formation et l’adoption des nouveaux outils et processus par les utilisateurs. Supporter la stabilisation et l’amélioration continue des sites en RUN. Environnement technique & transversalité Travailler sur des interfaces EDI dans des environnements Fashion, Retail, Manufacturing (indispensable). Interagir avec des solutions logistiques variées : WMS, TMS, WCS, ERP, API.

Vous êtes un Data Scientist expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? Emagine vous offre l'opportunité de guider et de diriger le développement de structures et d'outils efficaces afin de créer des applications d'IA fiables et dignes de confiance dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Scientist with expertise in Gen AI and Python? Emagine has an opportunity for you to guide and lead the development of effective structures and tools to create reliable, trustworthy AI applications within a global banking environment. As part of an AI-focused emagine team working on Gen AI initiatives that leverage LLMs and advanced techniques to solve complex business problems. You will work on unstructured data from sources such as legal documents and financial trading policies, building solutions that enable accurate and reliable outcomes. Main Responsibilities Lead the design and implementation of Gen AI solutions for text-based and LLM-driven use cases. Develop Python-based tools for data ingestion, modelling, and manipulation of large volumes of unstructured data. Define effective structures and frameworks to ensure reliability and trustworthiness in AI applications. Collaborate with legal and compliance teams to process and model complex datasets. Key Requirements 5+ years of experience in Data Science including international corporate environments. Strong expertise in Python and hands-on experience with LLMs (e.g., Lama 7DB, GPT-4 API). Familiarity with vectorization, chunking, and advanced data modelling techniques. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details Work is a minimum of 3 days per week on-site (8th). Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Expert Qualité des Données sur Paris. Descriptif: En tant qu'expert Qualité des Données ServiceNow en SI, vous jouerez un rôle clé dans l'amélioration et la maintenance de l'intégrité des données au sein de notre plateforme ServiceNow. Votre ewpertise sera cruciale pour établir une fondation solide pour une meilleure gouvernance des données, essentielle à la performance et la fiabilité de nos opérations IT et R&I. Vous rejoindrez une équipe internationale existante, tout en collaborant étroitement avec diverses équipes IT et métiers de la R&I. Votre Mission & Responsabilités Clés : Identification et Cartographie des Objets ServiceNow : - Procéder à une identification exhaustive de tous les types d'objets et enregistrements critiques sur la plateforme ServiceNow impactant nos processus R&I et IT. Cela inclut, sans s'y limiter : les Groupes, les Applications, les Projets, les EPICs, les Enhancements, les Stories, les Releases, les CI (Configuration Items), les Connaissances (Knowledge Bases). - Comprendre et documenter la manière dont ces objets sont utilisés et interdépendants. Formalisation des Règles de Conformité des Données : - Définir et formaliser des règles claires et précises de conformité et de qualité des données pour chaque type d'objet identifié. Ces règles devront couvrir des aspects tels que l'exhaustivité, la cohérence, la validité et la précision des informations. Inventaire et Analyse de la Qualité des Données : - Mener un inventaire détaillé de l'état actuel des données sur ServiceNow, évaluant leur conformité par rapport aux règles établies. - Identifier les lacunes, les doublons, les incohérences et toutes les données obsolètes ou non conformes. Création d'un Dashboard de Suivi de la Qualité des Données : - Développer et mettre en œuvre dashboard dynamique au sein de ServiceNow ou via des outils de reporting. Ce dashboard devra permettre de visualiser l'état de la qualité des données, de suivre l'avancement du nettoyage et d'identifier les zones nécessitant une attention continue. - Intégrer des indicateurs clés (KPIs) de qualité des données pour une visibilité constante. - Pilotage et Suivi du Plan de Nettoyage (Clean-up) : - Élaboration d'une feuille de route pour le nettoyage des données identifiées comme non conformes ou de mauvaise qualité. - Coordonner et suivre les actions de correction avec les équipes opérationnelles et les propriétaires de données. - Assurer le reporting régulier de l'avancement du clean-up et l'efficacité des actions menées. Recommandations pour la Gouvernance et l'Amélioration Continue : - Proposer des recommandations concrètes pour l'amélioration des processus de saisie et de maintenance des données, afin de prévenir la dégradation future de la qualité. - Contribuer à l'établissement de bonnes pratiques de gouvernance des données sur ServiceNow.

Un grand groupe français du secteur des médias et du numérique recherche un Chef de Projet Data Science senior pour coordonner les initiatives data entre équipes techniques et directions métiers, afin de maximiser l'exploitation de la donnée comme levier de croissance. Missions principales : Assurer la cohérence entre les pôles Data (Technique, Intelligence, Management, Gouvernance) Être le point d'entrée pour les directions métiers (Produit, Editorial, Marketing, Publicité) Recueillir et formaliser les besoins data Animer ateliers et instances projets Produire le reporting et suivre les avancées

Nous recherchons un expert Data IT pour accompagner la migration des projets vers le Cloud interne et soutenir les équipes de développement dans l’adoption des bonnes pratiques de développement , en intégrant les enjeux de sécurité et de gouvernance des données . Il contribuera à la mise en place d’automatisation et d’industrialisation selon les principes DevSecOps , participera aux chantiers d’amélioration continue et au monitoring transverse, tout en intervenant dans les premières implémentations de solutions Gen AI appliquées à la donnée . Acteur clé de la stratégie Data France , il apportera conseil et expertise auprès des squads, animera des sessions de formation et mènera des études d’optimisation des services de l'équipe Data . Une veille technologique active et la maîtrise de l’environnement Big Data Hadoop ainsi que du développement SPARK SCALA sont indispensables pour ce poste.

Localisation : Hauts-de-Seine Expérience : 7 an et plus Mission : 1 an renouvelable Spécialités technologiques : Intelligence artificielle Big Data Description et livrables de la prestation : Contexte : Un grand groupe français 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). 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. Expertise souhaitée : - Expérience avérée en accompagnement de programmes de transformation Data & IA - Compétences en marketing stratégique, gouvernance et pilotage d’écosystèmes complexes - Capacité à travailler en contexte multi-entités et à animer la coopération interfiliales - Qualité méthodologique et lisibilité de la proposition - Dynamique, leadership - Expérience en grands groupes Mobilité : Mission Full Time hybride : 2 à 3 jours sur site

En tant que Consultant(e) Business Intelligence, vos principales missions seront : Exploitation des flux de données existants : alimentation des bases, extractions de données Maintenances correctives, évolutives et préventives sur les problématiques liées aux données mises à disposition des métiers ou des partenaires Analyse des besoins métier, appréhension du contexte des maintenances et projets ainsi que veille aux bonnes pratiques de développement Conception et développement de flux de données et/ou restitutions pour les projets à mettre en place Assurer le support de recette et les mises en production dans le respect des normes en vigueur

Data Analyste Confirmé pour une mission sur MER. Techniques : - Maîtrise du SQL, de l’indexation et de l’optimisation SQL (4 ans d’expérience minimum). - Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS (2 ans d’expérience minimum). - Modélisation de données et constitution de datamarts (4 ans d’expérience minimum). - Apache Superset (1 an d’expérience souhaitée). - COGNOS C11 (1 an d’expérience minimum). - Développement Python (2 ans d’expérience minimum). - Connaissance des ETL (SSRS, Talend). - Connaissance de Java. Contexte : Le service Modélisation des Données recrute un Data Analyst pour soutenir ses projets et la maintenance liés à la restitution et à l’analyse de données. Ce service gère le Système d'Information Décisionnel, qui repose sur un Datawarehouse alimenté par des traitements ETL et des chaînes Change Data Capture (IBM IDR, Kafka). Ce Datawarehouse est la source de données pour divers outils de reporting et de datavisualisation (Power BI, COGNOS) ainsi que pour la mise en œuvre de cas d’usage IA. Missions principales : Le prestataire agira sous la direction du responsable du service Modélisation des Données et ses missions incluront : - Projets de SI Décisionnels : Modélisation de données, conception de rapports, et assistance aux utilisateurs finaux. - Power BI : Point de contact technique pour les utilisateurs finaux et les Publishers de Power BI, réalisation de reportings complexes. - Migration de Dataplatform : Refonte de reporting COGNOS/Power BI vers Superset, refonte de chaînes ETL TALEND vers Dagster, et conception de datamarts. Projet en agilité. Le poste comporte une dimension technique importante ainsi qu’une forte composante relationnelle, nécessitant une analyse des besoins, leur validation, et le suivi en mode projet. Une sensibilité aux problématiques de gouvernance des données est également cruciale. Compétences requises : - Organisationnelles : - Suivi de projet en tant que contributeur MOE. - Collaboration avec des équipes sécurité/réseau/etc. - Techniques : - Maîtrise du SQL, de l’indexation et de l’optimisation SQL (4 ans d’expérience minimum). - Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS (2 ans d’expérience minimum). - Modélisation de données et constitution de datamarts (4 ans d’expérience minimum). - Apache Superset (1 an d’expérience souhaitée). - COGNOS C11 (1 an d’expérience minimum). - Développement Python (2 ans d’expérience minimum). - Connaissance des ETL (SSRS, Talend). - Connaissance de Java. - Savoir-être : - Capacité d’analyse : Comprendre et formuler un besoin, animer des ateliers, et identifier les impacts pour déterminer la meilleure solution. - Excellente capacité rédactionnelle. - Expérience en agilité (Kanban, Scrum). Connaissances métier : Une connaissance du monde des Titres et une expérience significative dans le secteur bancaire seraient des atouts supplémentaires, mais ne sont pas obligatoires. La mission est sur Mer (proche d'Orleans) - Mission sur le long terme

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la mise en place d'une plateforme AIOPS. Les missions sont : En tant que DataOps Engineer avec expertise MLOps, les missions sont : - Deploiement et maintenance des pipelines de données scalables et résilients (batch/streaming) en utilisant Kafka, Airflow, Kubernetes. - Industrialisation du cycle de vie des modèles ML (de l’entraînement au monitoring en production) via des pratiques MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.). - Automatisation de l’infrastructure et les déploiements (IaC avec Terraform/Ansible, CI/CD avec Jenkins/ArgoCD). - Garantie la qualité des données (testing, linéage, observabilité) et la performance des modèles (drift detection, monitoring). - Collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers pour aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Responsabilités Clés 1. Pipeline de Données & Orchestration - Développement et optimissation des pipelines Kafka (producteurs/consommateurs, topics ) pour le traitement en temps réel. - Orchestrer les workflows avec Apache Airflow (DAGs dynamiques, opérateurs custom Python/Kubernetes). - Automatisation le déploiement et la scalabilité des pipelines sur Kubernetes (Helm, Operators, ressources custom). - Gérer les dépendances entre pipelines (ex : déclenchement conditionnel, backfills). 2. MLOps & Industrialisation des Modèles - Packager et déployer des modèles ML. - Mettre en place des pipelines MLOps : - Entraînement (MLflow, Pipelines). - Testing (validation des données, tests de modèles avec Great Expectations). - Déploiement (, A/B testing). - Monitoring (drift des features/prédictions, logs avec ELK/Prometheus). - Optimisation des performances des modèles en production (latence, ressources GPU/CPU). 3. Infrastructure as Code (IaC) & CI/CD - Définition l’infrastructure en Terraform (modules réutilisables pour Kafka, Kubernetes, IBM Cloud). - Automatisation les déploiements avec Jenkins/ArgoCD (pipelines multi-environnements : dev/staging/prod). - Configuration les clusters Kubernetes (namespaces, RBAC, storage classes, autoscale HPA/VPA). - Sécurisation des accès (Vault pour les secrets) 4. Qualité des Données & Observabilité - Implémentation des tests automatisés : - Qualité des données (complétude, cohérence, schéma) - Validation des modèles (métriques, biais). - Monitorisation les pipelines et modèles : - Métriques techniques (latence, erreurs) et métiers (précision, recall). - Alertes proactives (ex : Dynatrace ou Grafana). 5. Collaboration & Amélioration Continue Participation aux rituels Agile (refinement, retro) et promouvoir les bonnes pratiques Data/MLOps. Control des équipes sur les outils (Airflow, Kafka) et les processus (CI/CD, testing). Assurance d´une veille technologique (ex : évolutions de Kubernetes Operators pour Kafka/ML, outils comme Metaflow). Collaboration avec les Product Owners pour prioriser les besoins métiers.

Rejoignez une équipe DATA/IA d’une vingtaine de personnes pour accompagner la migration des projets vers des infrastructures modernes on-prem et cloud public (AWS / GCP) ✅ Accompagner les projets dans leur migration vers des architectures modernes (AWS / GCP / on-prem). ✅ Participer à la conception et à la mise en œuvre des infrastructures Data (en lien avec les CloudOps & Architectes). ✅ Paramétrer, configurer et tester les plateformes (performances, résilience, reprise d’activité). ✅ Implémenter le monitoring et l’alerting. ✅ Rédiger les documents d’exploitation et contribuer à la montée en compétence des équipes. ✅ Participer au RUN : gestion des incidents, patching, upgrades et astreintes.