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CONTEXTE Dans le cadre de l’équipe Architecture Solutions SI de la Direction Stratégie SI Architecture et Cloud, En tant qu’Architecte Solutions SI / Expertise Data Modélisation : MISSIONS - Organiser et suivre l’accompagnement nécessaire des projets dans la définition de leur architecture de solution, en lien avec la stratégie et processus métier d’une part et les objectifs de rationalisation et d’alignement du SI d’autre part, et dans le respect du cadre d’architecture. - Définir, promouvoir, enrichir et suivre la bonne mise en œuvre opérationnelle du cadre normatif de constitution du SI. - Réaliser la modélisation fonctionnelle des objets Métiers dans le cadre du Modèle Fonctionnel . L'architecte avec son expertise sur les couches Data / Modélisation prends en charge les travaux associés au MF (Modèle Fonctionnel) correspondant à la modélisation fonctionnelle des objets Métiers définis depuis le MOM (Modèle Objets Métiers), en lien le DataOffice ou les Direction métiers. Dans le cadre des demandes projets, l’architecte définit le MF, met à jour la cartographie dans Mega HOPEX et peut être amené à accompagner les équipes de réalisation/développement dans la définition des MLD, Modèles logiques de données, déclinés depuis le MF (et potentiellement en support technique DBA Etudes, avec le MPD) Le MF, et ses déclinaisons, sont la base de l’ensemble des modèles de données des applications métiers et DataHub.

Expert Data Engineer GCP — Tilt Migration data Migration d'une dataplateforme legacy vers un socle full GCP pour un client. Vous portez spécifiquement la migration des pipelines, modèles et traitements data. Contexte plateforme data en binôme avec un autre expert GCP. Même niveau d'exigence, même capacité à tout couvrir, un partage des référents. Missions - Porter pipelines et modèles data legacy sur BigQuery / Dataplex, avec tests de parité et non-régression. - Arbitrer les politiques de partitioning, clustering, coûts BigQuery. - Écrire et compléter les modules Terraform du socle. - Contribuer aux DAG Composer et au cut-over sans double run. - Poser et transmettre les standards qualité data (fraîcheur, volumes, tests). Stack (maîtrise attendue sur l'ensemble) BigQuery, SQL avancé, Python, Terraform, GCS, IAM GCP, Airflow / Composer, Git, CI/CD. Exposure Dataplex, Mulesoft, Fivetran, dbt.

Au sein d’une direction data en pleine transformation pour un acteur majeur du conseil et de l’audit, vous rejoignez une équipe stratégique dont l'objectif est de passer d'une gestion de la donnée "support" à une vision "Data as a Product" . En tant qu' Architecte Data Fonctionnel , vous êtes le chef d'orchestre de la valeur. Votre mission consiste à concevoir les fondations des premiers produits data de l'organisation. Vous ne vous contentez pas de dessiner des flux ; vous concevez des actifs de données réutilisables, fiables et à forte valeur ajoutée pour les métiers. Vos principales missions : Conception & Stratégie : Définir l'architecture fonctionnelle des Data Products (modélisation, lignage, interopérabilité) en cohérence avec la stratégie globale. Binôme Product : Travailler main dans la main avec les Product Owners (PO) et Product Managers (PM) pour traduire les besoins business en spécifications techniques actionnables. Gouvernance & Qualité : Garantir que chaque produit respecte les standards de qualité, de sécurité et de conformité, tout en facilitant son adoption par les utilisateurs finaux. Acculturation : Porter la vision "Data Product" auprès des équipes techniques et métiers pour favoriser une culture orientée résultat et efficacité.

La mission consiste à : Accompagner les interlocuteurs métier Piloter les projets de mise en place de flux Data Produire l'ensemble des livrables en accord avec la méthodologie Documenter et industrialiser Compétences attendues : Expériences significatives en chefferie de projet autour de la DATA Bonne maitrise technologique Pilotage de plusieurs projets simultanés Animation de réunions projets et suivi de plan d'action Animation d'acteurs internes et externes Mission basée sur la métropole lilloise avec télétravail partiel

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Groupe industriel en croissance cherche un DSI à temps partagé. Lyon / multi-sites France + Pays-Bas — 8 entités — 50 M€ de CA — Contexte LBO. Les fondations SI sont posées : ✅ Sage X3 en production depuis 2024 ✅ OroCommerce déployé début 2025 ✅ Power BI avec Fabric et data lake en cours de structuration Le chantier reste ouvert : ▶ Migration M365 ▶ Réseau WAN groupe ▶ Consolidation des filiales encore sous Sage 100 / Cegid ▶ Facture électronique avant fin 2026 ▶ Cybersécurité ▶ Plan de continuité d'activité Le tout dans un contexte de build-up actif. Ce groupe a besoin d'un DSI qui sait travailler sans armée, qui parle aux DG comme aux équipes terrain, qui pilote des prestataires sans en dépendre, et qui rend l'IT lisible pour des décideurs non techniques.

Nous recherchons un Data Engineer pour industrialiser un prototype d’application existant. Le projet implique une forte dimension infra et scalabilité , avec l’objectif de passer d’un prototype à une architecture robuste, maintenable et industrialisée. Le candidat interviendra également sur des sujets de refonte de la codebase et de préparation du déploiement en infrastructure as code . 🎯 Missions principales Industrialiser un prototype d’application data en environnement SaaS Revoir la codebase existante pour anticiper les enjeux de scalabilité Concevoir et mettre en place une architecture data robuste et évolutive Participer à la mise en place d’une approche Infrastructure as Code Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables Travailler sur des problématiques d’architecture cloud et d’industrialisation Collaborer avec des interlocuteurs techniques (profil très orienté tech) 🛠 Stack technique Cloud : AWS (GCP apprécié mais non obligatoire) IaC : Terraform Orchestration : Airflow Langage : Python Environnement : SaaS / Data Engineering / Infra scalable

Missions Contrôle quotidien de la production (morning check) : En cas d’incident et/ou de retard sur les traitements et/ou les flux, s’assurer que les bonnes équipes prennent en charge le problème et que les entités sont informées dans les meilleurs délais. D’autres environnements peuvent être inclus dans cette supervision, mais la priorité reste la production. Suivi du cycle de vie des incidents de production avec les filiales, avec déclenchement d’escalade si nécessaire : Communication régulière auprès des entités pour assurer une bonne visibilité sur l’évolution des incidents. Support aux différentes équipes dans le diagnostic et la résolution des problèmes liés aux données. Préparation de rapports : incidents, événements majeurs, et propositions d’amélioration des tableaux de bord de supervision. Gestion des demandes d’infrastructure (bases de données, stockage, flux, ordonnancement, supervision, etc.) sur les différents environnements : Responsable du suivi des changements (monitoring, reporting, communication). Coordination des livraisons (toolchain CI/CD) pour les environnements de pré-production et de production, après validation des phases de test par les entités. Analyse des changements à effectuer en production et formulation de recommandations. Analyse et évaluation des incidents opérationnels afin d’optimiser les actions correctives et préventives des équipes filiales. Promotion d’une culture d’apprentissage continu et d’amélioration au sein de l’équipe. Outils IT Bonne connaissance de : Gestion des processus ITIL ServiceNow JIRA Maîtrise des éléments suivants : Logiciel Dremio (SQL) Monitoring & alerting : Dynatrace, ELK (Kibana, Grafana) Cycle de vie de développement logiciel (SDLC) Principes et rituels Agile Toolchain CI/CD (Gitlab, Jenkins, DBT…) Orchestrateurs : Autosys, Airflow, Reflections Unix (Shell) En option / appréciés : Réseaux de production (VIP, proxies, firewalls, micro-segmentation…) Outils de DataViz : Tableau, Power BI Stockage : HDFS, S3, Iceberg, Parquet

Dans le cadre du développement de solutions innovantes à forte valeur métier, nous recherchons un Développeur Back-End Senior orienté Intelligence Artificielle pour rejoindre une Dev Factory IA . Vous interviendrez sur la conception et le développement d’applications intégrant des composants data et intelligence artificielle , au sein d’équipes pluridisciplinaires composées de développeurs, data engineers, data scientists et experts métier . Votre mission consistera à concevoir, développer et industrialiser des services applicatifs et des briques d’intelligence artificielle , dans un environnement technique exigeant en matière de performance, scalabilité et fiabilité . Vos missions Développement Back-End et IA Concevoir et développer des API REST et/ou GraphQL robustes, sécurisées et performantes Implémenter des services d’exposition de modèles d’intelligence artificielle (inférence, scoring, prédictions) Développer des traitements data répondant aux besoins métiers Architecture applicative et data Participer à la définition des architectures applicatives et data/IA Concevoir des solutions scalables, modulaires et maintenables Appliquer les bonnes pratiques d’architecture logicielle (SOLID, séparation des responsabilités) Gestion des flux de données Traiter et exposer des données issues de différentes sources : bases de données relationnelles bases NoSQL APIs externes pipelines de données Garantir la qualité, la traçabilité et la performance des flux Intégration et mise en production des modèles IA Intégrer les modèles développés par les équipes data Mettre en production des services d’inférence Gérer les versions des modèles et suivre leurs performances Anticiper les problématiques de dérive des modèles Industrialisation et CI/CD Contribuer au dépôt GitLab Participer aux revues de code Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD Automatiser les processus de tests et de déploiement Qualité et tests Développer des tests unitaires, d’intégration et de performance Garantir la fiabilité et la stabilité des services applicatifs et des composants IA Sécurité applicative et data Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité : authentification autorisation chiffrement protection des données sensibles Collaboration agile Participer aux rituels Scrum Collaborer avec les équipes data, front-end, produit et DevOps Documentation et amélioration continue Documenter les architectures, APIs, pipelines data et processus de déploiement Contribuer à la veille technologique et à l’amélioration des pratiques de développement

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son Center of Expertise Data Governance , notre client recherche un Data Governance Specialist pour intégrer l’équipe “Expertise”. Cette équipe joue un rôle transverse clé et intervient sur : la structuration des standards de gouvernance data l’industrialisation des pratiques la résolution des problématiques rencontrées par les équipes métiers et data (Digital Units) La mission s’inscrit dans un environnement data platform avancé , avec des enjeux forts autour de : Data Catalog Data Quality AI Governance Data Contracts Objectifs de la mission 1. Data Catalog (Collibra) – Configuration & amélioration produit Concevoir et implémenter des solutions dans Collibra Configurer l’outil (workflows, administration, évolutions spécifiques) Recueillir et prioriser les besoins utilisateurs Valider et implémenter les spécifications fonctionnelles 2. Intégration dans l’écosystème data Participer à l’intégration du Data Catalog avec la Data Platform Concevoir les flux d’échange de métadonnées Développer et maintenir les connecteurs (API, crawling, etc.) Collaborer avec les équipes architecture Gérer l’interaction avec le support éditeur 3. Gouvernance & transformation Contribution au programme Data Contracts Participation aux sujets stratégiques : AI Governance Framework Trust AI Data Quality by Design Environnement technique Data Catalog : Collibra Data Platform : Databricks Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Intégration : APIs, connecteurs, metadata exchange Data Quality : Metrics Store / framework interne Compétences attendues Must have Data Governance (confirmé) Data Catalog (idéalement Collibra) Intégration data / metadata / APIs Databricks (avancé) dbt (avancé) Apache Airflow (avancé) Nice to have Expérience sur des programmes de Data Contracts Connaissance des enjeux AI Governance Expérience en environnement data platform à grande échelle Soft skills Capacité à travailler en transverse Bon relationnel avec équipes métiers et techniques Approche structurée / orientée solution Capacité à gérer des sujets complexes

● Maîtriser DataForm pour la transformation et l’orchestration des données. ● Travailler sur des environnements Data et Cloud, notamment GCP. ● Exploiter BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes de données. ● Manipuler et analyser les données en SQL. ● Utiliser DataForm pour structurer les pipelines data. ● Gérer des fl ux temps réel avec Pub/Sub. ● Automatiser les workfl ows data via GitLab CI/CD et Docker Compose. ● Travailler sous Linux et en ligne de commande. ● Versionner le code avec Git. ● Collaborer en environnement agile (Scrum). - Expériences (au moins 2 ans) sur des projets intégrant DBT 1 JOUR SUR SITE

Dans le cadre du renforcement de l’équipe décisionnelle, nous recherchons une prestation spécialisée dans la restitution et l’analyse de données sous Qlik afin d’accompagner les métiers dans la construction, l’évolution et l’optimisation de leurs tableaux de bord. Principales missions Accompagnement des métiers dans l’expression des besoins et participation aux phases de recette fonctionnelle. Analyse des sources, modélisation décisionnelle et conception des applications Qlik. Développement, évolution et maintenance de tableaux de bord QlikView et/ou Qlik Sense . Mise en forme, datavisualisation et valorisation des données pour faciliter l’aide à la décision. Contribution à l’optimisation des performances : modèles de données, scripts de chargement, organisation des applications. Documentation fonctionnelle et technique, participation aux travaux d’industrialisation. Support, diagnostic et résolution d’incidents sur les applications de restitution.

Contexte de la mission: Dans le cadre du développement de nos activités data et de la montée en puissance de nos plateformes analytiques, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, construire et optimiser les pipelines de données alimentant nos applications métiers, nos plateformes analytiques et nos modèles d'intelligence artificielle.Vous rejoindrez une équipe Data pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Architectes) et interviendrez sur toute la chaîne de traitement de la donnée : ingestion, transformation, structuration, optimisation, industrialisation et monitoring. Vos responsabilités: Vous serez en charge de: - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT) - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse) - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation

Contexte de la mission : Notre client, un acteur majeur dans un secteur exigeant, mène un programme de transformation globale incluant la Supply Chain, la Production et les processus financiers critiques. Ce projet s’appuie sur un cœur SAP S/4HANA intégré à des solutions de planification financière, d’achats, de reporting et de gestion bancaire. Nous recherchons un Chef de Projet Senior SAP S/4HANA Finance pour piloter la conception, le déploiement et l’évolution des modules financiers (FI/CO, Trésorerie, Gestion d’actifs, Reporting), en garantissant l’alignement avec les standards et les meilleures pratiques. Missions principales : Architecture fonctionnelle : Analyser, concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités financières dans l’écosystème SAP, en synthétisant les besoins métiers complexes. Comparer les solutions alternatives et formuler des recommandations argumentées pour la direction. Déploiement et feuille de route : Participer à la définition de l’architecture fonctionnelle et de la stratégie des modules financiers. Contribuer aux déploiements du modèle SAP Core, en coordonnant et validant les livrables des prestataires IT. Ateliers et collaboration : Animer des sessions de conception, démonstrations, prototypages, tests et formations avec les utilisateurs métiers et les équipes IT. Traduire la vision stratégique en solutions exécutables, avec une documentation claire pour la direction. Intégration et cohérence : Collaborer avec les autres architectes et analystes pour assurer l’intégration et la cohérence des processus financiers. Encadrement technique : Guider l’équipe de développement dans la configuration et l’implémentation des solutions, selon les standards produits.