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Objectifs de la mission : Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs. Enjeux et rôle du consultant - Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS). - Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité. - Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques. - Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité. - Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche. Environnement & contexte : R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes. Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation. Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets. Livrables : Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering) Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops) Formalisation technique et Support à la valorisation Obligatoire : Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud. Expériences entre 7 et 9 années.

Notre client, grand acteur industriel est à la recherche de son futur Chef de projet Data (H/F) pour ses sites proche de Lyon en raison d'une transformation DATA d'envergure. Vous intervenez au sein de la Direction de la Transformation Digitale, sur le pôle Data Build, dans un contexte multi-sites et fortement transverse Vos missions : Il sera attendu que vous ayez : * Capacité à structurer un programme Data Groupe, à en assurer le pilotage, à garantir la qualité et la gouvernance. * Vision transversale : métiers, SI, data ; pragmatisme et sens de l’opérationnel. * Sens du résultat, respect des délais et des objectifs, rigueur dans le suivi. * Esprit de pilotage, leadership projet, capacité à arbitrer et prioriser dans un contexte parfois incertain. Au sein du pôle Data Build vous devrez faire : * Recueil et cadrage des besoins métiers (finance, supply-chain, marketing, commercial, …) et traduction en spécifications fonctionnelles data / SI. * Pilotage de projets Data end-to-end : MDM fournisseur, gouvernance data, data quality, catalogue data / PIM, BI. * Animation des ateliers, comités projet, COPIL / instances décisionnelles, coordination transverse métiers ↔ techniques. * Suivi planification / budget / livrables / jalons / risques / arbitrages, notamment dans un contexte “build → run”. * Coordination avec les équipes BI / IT pour les développements et intégrations. * Gouvernance des données : définition des référentiels, qualité, cohérence, conformité des process. * Reporting projet & data : suivi des KPIs, reporting aux instances de gouvernance, formalisation des livrables. * Capacité à piloter plusieurs projets simultanément, dans un cadre industriel et multi-disciplinaires.

Notre client, grand acteur industriel est à la recherche de son futur Chef de projet Data (H/F) pour ses sites proche de Lyon en raison d'une transformation DATA d'envergure. Vous intervenez au sein de la Direction de la Transformation Digitale, sur le pôle Data Build, dans un contexte multi-sites et fortement transverse Vos missions : Il sera attendu que vous ayez : * Capacité à structurer un programme Data Groupe, à en assurer le pilotage, à garantir la qualité et la gouvernance. * Vision transversale : métiers, SI, data ; pragmatisme et sens de l’opérationnel. * Sens du résultat, respect des délais et des objectifs, rigueur dans le suivi. * Esprit de pilotage, leadership projet, capacité à arbitrer et prioriser dans un contexte parfois incertain. Au sein du pôle Data Build vous devrez faire : * Recueil et cadrage des besoins métiers (finance, supply-chain, marketing, commercial, …) et traduction en spécifications fonctionnelles data / SI. * Pilotage de projets Data end-to-end : MDM fournisseur, gouvernance data, data quality, catalogue data / PIM, BI. * Animation des ateliers, comités projet, COPIL / instances décisionnelles, coordination transverse métiers ↔ techniques. * Suivi planification / budget / livrables / jalons / risques / arbitrages, notamment dans un contexte “build → run”. * Coordination avec les équipes BI / IT pour les développements et intégrations. * Gouvernance des données : définition des référentiels, qualité, cohérence, conformité des process. * Reporting projet & data : suivi des KPIs, reporting aux instances de gouvernance, formalisation des livrables. * Capacité à piloter plusieurs projets simultanément, dans un cadre industriel et multi-disciplinaires.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Lead Data Migration SAP (Qualité, MDG, Gouvernance) sur Paris Objectif du poste Sécuriser la migration des données et la gouvernance, pour éviter les risques data silencieux qui déstabilisent l’activité après go live. Missions principales • Définir la stratégie de migration (objets, règles, séquences, contrôles). • Piloter nettoyage, dédoublonnage, data quality et réconciliation. • Orchestrer extraction, transformation, chargement et validations. • Mettre en place une gouvernance data avec rôles et responsabilités clairs. Compétences et outils Compétences et outils • Data migration ERP, réconciliation, contrôles et gestion de la pression fin de projet. • Connaissance SAP MDG appréciée. • Approche pragmatique orientée qualité et continuité opérationnelle. Profil recherché • 6 ans et plus sur data migration ERP, idéalement S/4HANA. • Excellente rigueur, leadership transversal.

Cette mission est en Mi-Temps Nous recherchons deux data analyst pour une migration de modèles DBT afin de changer une partie du sourcing de la partie principale des Datamarts. Environnement & Contexte : Principalement pour les tables Client & Transactions, mais aussi d’autres modèles (Campaign, Clienteling), nous souhaitons ne plus nous sourcer sur un Datalake central, mais sur des données préparées dans un Datamart par une autre équipe, ce qui permettra de simplifier les scripts et supprimer les transformations. Il est crucial d’assurer la consistance des Data à tous les niveaux. Une analyse de gap sur les outputs principaux (Transaction, Client) a déjà été effectuée, avec un presque alignement au niveaux du nombre de record par Primary Key, mais au cours de la migration, il y aura forcément des différences relevées sur les dimensions/mesures, que vous allez devoir analyser, investiguer et remonter. Le Data Engineer aura pour mission principales : Revoir une bonne partie des modèles DBT dans notre Datamart Client qui contient environ 45 modèles finaux (et 60 modèles intermédiaires), pour modifier le sourcing (au lieu de sources brutes, se reposer sur un Datamart qui contient déjà certains indicateurs que nous préparions de notre côté) Simplifier et supprimer les transformations du script Client pour en simplifier la maintenance, et les investigations. Test de non regression sur le modele final, pour garantir que les outputs sont ISO (ou très proches, avec investigations des écarts et remontée/échanges avec l’équipe en charge du Datamart) Validation dans les outils finaux (explores/dashboards Looker) de la consistance des chiffres. Mise à jour de la documentation des modèles (SQL, Yaml, Confluence, Data Model)

Besoin urgent, nous pouvons confirmer votre intégration ce mois-ci. Objectifs principaux : Répondre aux besoins des clients internes en matière de solutions GenAI. Couvrir un large panel de métiers industriels (techniciens, ouvriers, ingénieurs mécaniques, etc.). Développer et maintenir des solutions IA scalables, industrialisables et alignées avec les enjeux business. Contribuer à l’intégration de l’IA dans les processus d’ingénierie (Engineering + AI Engineering). Rôle et responsabilités Tech Lead IA : rôle fédérateur, garant des bonnes pratiques, de l’architecture et de la vision technique. Conception d’architectures logicielles IA robustes, sécurisées et adaptées à un contexte industriel. Construction de pipelines de données et modèles IA exploitables à grande échelle. Participation active à l’intégration des solutions dans les environnements existants (IT/OT). Accompagnement des équipes techniques sur la compréhension, l’usage et les limites de la GenAI. Relation client interne & compréhension métier Identifier et analyser les besoins des clients finaux (techniciens, ingénieurs, opérateurs, etc.). Traduire les problématiques terrain en cas d’usage IA concrets et pertinents. Assurer un suivi régulier avec les parties prenantes pour affiner les besoins et proposer les bonnes solutions. Adapter les solutions aux réalités du domaine industriel et ferroviaire (sécurité, robustesse, contraintes opérationnelles). Collaboration & intégration dans l’équipe S’intégrer efficacement dans une équipe pluridisciplinaire (ingénierie, IT, data, production). Maintenir une communication fluide, transparente et pédagogique avec les équipes. Être reconnu comme un référent technique, accessible et proche des équipes. Travailler avec des collègues basés aux US, en Espagne ou dans d’autres pays (collaboration internationale).

Contexte Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’Intelligence Artificielle (IA), incluant : Industrialisation et CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes). Infrastructure et automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…). Data Engineering & Spark : Développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle. MLOps / Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, , monitoring Datadog). Collaboration transverse : Interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles. Veille et amélioration continue : Participation active à l’optimisation des pipelines et à la montée en maturité technique de l’équipe. Description de la mission Le profil sera en charge de : Maintenir et faire évoluer les pipelines d’industrialisation (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes). Participer à la mise en production et au suivi des modèles IA (Airflow, Datadog, , MLflow). Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité des environnements AWS. Contribuer au suivi de la production et aux mises en production (MCO). Participer à l’amélioration continue des outils et pratiques Data/IA. Documenter les bonnes pratiques techniques et partager les retours d’expérience au sein de l’équipe AI Experts. Compétences techniques attendues Obligatoires (Must Have) : CI/CD (GitLab) Docker Terraform Kubernetes Spark Python AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…) Souhaitables (Nice to Have) : MLflow Airflow API / FastAPI Datadog Suivi de production / MEP Autres compétences : Expérience de collaboration avec des Data Scientists Veille technologique et amélioration continue Soft Skills recherchés Esprit d’équipe et forte culture du delivery Rigueur technique, curiosité et autonomie Capacité à collaborer efficacement dans un environnement pluridisciplinaire (DE, DS, OPS, PO, DEV, staff) Sens du partage et de la documentation Livrables et responsabilités principales Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD et d’industrialisation Participer aux mises en production et au suivi des modèles IA Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité AWS Contribuer à l’optimisation continue des outils et pratiques Documenter et partager les bonnes pratiques techniques

Introduction & Résumé: Le rôle de Data Scientist est essentiel pour analyser la performance des outils de prévision au sein du département de Recherche Opérationnelle, contribuant ainsi à l'optimisation des revenus de l'entreprise. Le candidat idéal possède une connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique, ainsi que des compétences en Machine Learning et en Python. Principales Responsabilités: Le Data Scientist Junior aura pour mission de: Analyser la performance d’un moteur de prédiction lié à l’overbooking. Contribuer à d'autres moteurs de prédiction et d'optimisation dans le projet FIT (Freight Intelligence Techniques). Exigences Clés: Connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique. Compétences en Machine Learning. Maîtrise des bonnes pratiques Python. Expérience avec les outils : Spark, Python, Git, Bash, SQL. Compréhension des environnements Unix/Linux. Bon niveau d’Anglais écrit et oral. Expérience avec GCP (Google Cloud Platform). Doctorat en Mathématiques ou en Physique. (est un plus). Autres détails: Ce poste est basé à Paris et Amsterdam, au sein du département de Recherche Opérationnelle.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Product Lead Data / Directeur projet" pour un client dans le secteur des services Description 🎯 Contexte de la mission La Direction Data renforce ses équipes dans le cadre de la montée en puissance du domaine Data, Analytics & AI . Afin de garantir la qualité, la cohérence et la performance des livrables Data à l’échelle du groupe, le client recherche un Product Lead / Directeur de projet expérimenté . Placé directement sous la responsabilité du Responsable de Domaine , le Product Lead jouera un rôle clé dans la gouvernance, la stratégie et le delivery des Data Products , tout en assurant la tenue des engagements métiers et techniques. ⚙️ Rôle et responsabilités En tant que Product Lead, vous serez le garant du delivery, de la performance technique et de la qualité des composants de la ligne de produit Data, Analytics & AI. Vos principales missions : Piloter la ligne de produit Data, Analytics & AI sur les volets fonctionnels, techniques et stratégiques. Collaborer étroitement avec les Delivery Owners , Directeurs de programme et le Responsable de ligne de produit pour garantir la cohérence globale et la qualité des solutions. Contribuer à la stratégie de la ligne produit : dimensionnement des équipes, choix technologiques, modèle de coûts, sourcing et plan de delivery. Superviser la production et la maintenance des produits Data (disponibilité, performance, fiabilité). Assurer le suivi opérationnel : calendrier des évolutions, publications, roadmap technique et fonctionnelle. Définir et appliquer la politique d’industrialisation et de maintenance de la ligne de produit (qualité, CI/CD, automatisation). Accompagner et soutenir les Feature Teams dans la montée en compétence et la réalisation des objectifs. Collaborer avec les équipes agiles pour suivre les charges, les alertes et le staffing. Maintenir la documentation technique et fonctionnelle (Wiki, SharePoint, Teams). Contribuer à la pérennité technologique du patrimoine Data en réduisant la dette technique et en garantissant la conformité DSI. Assurer la coordination avec la DEXO (gestion de crise, gestion de la proximité avec les partenaires).

Notre client, spécialiste du Traitement et Analyse de données, est à la recherche de son futur Data Engineer (IA/Géospatial) (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de son activité. Intégré aux équipes du client, vous devrez : * Développer et industrialiser des pipelines et modèles IA exploitant des données géospatiales et météorologiques, dans un environnement cloud-native. ## Compétences techniques attendues * Données météo & satellites Maîtrise des formats (NetCDF, GeoTIFF, HDF5), outils Python (xarray, rasterio…), prétraitement d’images, expérience Sentinel-1/2 et données météo (ARPEGE, AROME, GFS, ERA5). * Data Engineering Pipelines ETL/ELT scalables, orchestration (Airflow, Prefect, Argo), bases de données (PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, Snowflake), optimisation des accès. * MLOps & DevOps Déploiement de modèles (CI/CD, monitoring), outils ML/Cloud (MLflow, SageMaker, Docker, Kubernetes, Terraform), AWS/Azure/GCP. * Développement logiciel Python, frameworks web (FastAPI, Django, Flask), bonnes pratiques (tests, docs, versioning).

Vous serez en charge du déploiement ainsi que du MCO/MCS de l’écosystème Cloudera (Cloudera Manager, services Cloudera Data Platform : HDFS, Vous interviendrez également sur la gestion d’une architecture Lake house , comprenant : Data Security : Apache Ranger Data gouvernance : Apache Atlas Data processing : Spark, Apache Zeppelin Data ingestion : NiFi Data analytics : Apache Impala Data lake : Hadoop, Apache Kudu Data serving : Hue Responsabilités Documenter les procédures d’exploitation et rédiger des rapports synthétiques Garantir le bon fonctionnement des services dans le respect des SLA Opérer en environnement de production en s’appuyant sur les processus ITIL (gestion des incidents, problèmes, changements) Communiquer en anglais avec les éditeurs (dont Cloudera) et les fournisseurs Automatiser les déploiements (fichiers de configuration, certificats, keystores) via Ansible Utiliser les outils DevOps (GitHub, Jenkins) pour le versionning et les pipelines Exploiter les environnements Linux et analyser les logs dans le cadre du traitement des incidents Être force de proposition concernant l’amélioration de l'exploitabilité, la robustesse et la supervision des services Participer aux réunions d’équipe, aux projets et aux différents comités, et assurer un reporting régulier Livrables attendus Dossier d’ingénierie de la plateforme Lake house Fiches et procédures d’exploitation Dossier de mise en production PV de mise en production

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.

En renfort de l’entité Solutions Data pour participer activement (Run/Build/Expertise et Accompagnement) aux sujets ci-dessous dans un environnement hybride Cloud/On-Premise (avec le On-Premise en cible) : Participer à l’élaboration du design technique des produits logiciels, Faciliter la recherche de solutions techniques, Prendre en charge une partie des dév. Accompagner les autres Dév. (Coaching, optimisation de code, …), Collaborer à l’intégration des produits dans le SI avec l’architecte data, Garantir la qualité des produits logiciels, Accompagner les directions métiers dans la réalisation de leurs cas d’usage data

Acteur majeur du luxe Le poste Développer et maintenir les modèles DBT dans l’environnement Snowflake Réaliser les tests unitaires pour garantir la fiabilité et la performance des pipelines Documenter le code et les flux de données selon les standards internes Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et BI Participer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’intégration Stack technique DBT (Data Build Tool) – confirmé (4 ans min) Snowflake – confirmé Git / GitLab CI/CD Python (pour scripting ou ingestion) DataOps / FinOps / QA (environnement du client) Modélisation : Kimball, Data Vault (bonus)

Nous recherchons quelqu’un avec de solides compétences sur SQL (notamment HIVE)..... ...... ..... ..... ..... ..... ...... ..... ..... ..... ..... ..... ... .... .. ..... ...... HADOOP (développement sur Cloudera Data Platform)...... ...... ...... ..... .. .. .. .... ..... .... .... ... ... ... Shell UNIX. ...... ....... ...... ....... ....... ..... ....... ..... ..... .... .... ....... ..... Git...... ...... ...... ...... ...... .... ..... ....... .... ... .... .... .... .... ... ... ... ... ...

La Direction des Technologies d’un grand groupe média français conçoit, opère et fait évoluer les systèmes techniques (IT et diffusion) qui soutiennent l’ensemble de ses activités. Elle travaille en étroite collaboration avec les différents métiers du groupe (publicité, contenus, antennes, production, entertainment…) et intervient sur des enjeux clés de support et de transformation digitale . Avec plusieurs centaines de collaborateurs, cette direction accompagne chaque année de nombreux projets stratégiques, innovants et à fort impact business . Le Pôle Produits Publicitaires est en charge de la conception, du développement et de la maintenance des outils de la régie publicitaire, organisés autour de 7 grands produits structurants : Commercialisation : prospection, négociation, contractualisation Offre : catalogue, tarification, inventaire, optimisation Achat : commande, valorisation, arbitrage, programmation Diffusion : gestion des créations, panachage, conducteur Gestion financière : valorisation, prévisions de chiffre d’affaires, facturation Portail client : digitalisation de la relation client BI / Data : entrepôt, consolidation et diffusion des données Dans ce contexte de forte transformation digitale , le pôle recherche un Product Owner CRM – Data Client BtoB & Prospection pour piloter des produits au cœur de la stratégie commerciale et data. Vous êtes animé(e) par les enjeux CRM BtoB , la valorisation de la donnée client et l’optimisation des process de prospection ? Vous aimez faire le lien entre vision business, besoins métiers et delivery produit dans un environnement agile et exigeant ?