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Objectif de la mission Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagenemnet dans le cadre d'une mission en data Science. La mission consiste en: science des données, en machine learning. analyse de grands ensembles de données, du développement de modèles prédictifs et de la mise en œuvre d'algorithmes de machine learning et de LLM pour résoudre des problèmes complexes. Qualifications: - Expérience avérée en analyse de données, machine learning (random forest, SVM, k-means, PCA, …) - Excellentes capacités de communication et de travail en équipe. - Expérience avec PostgreSQL et MongoDB - Connaissance des outils de visualisation de données (powerBI) - Familiarité avec la plateforme cloud Azure - Expérience avec les LLMs Les tâches sont: - Analyse et interprétation des ensembles de données (structurées et non structurées) sur les produits et services et l’environnement de travail des collaborateurs BNP pour identification des motifs et des tendances. - Développement et mise en œuvre des modèles de machine learning et des LLM pour détection, prédiction et classification des données. L’objectif principale étant du datamining sur les tickets d'incidents des utilisateurs. - Construction et maintient des pipelines de machine learning pour les modèles d'IA/ML dans des environnements de production. - Collaboration avec les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données pour intégrer les modèles d'IA dans des applications évolutives. - Analyse et interprétation des résultats des modèles pour affiner des algorithmes et amélioration des performances

Le prestataire devra Piloter et coordonner l’ensemble du projet ( dont la MOE, Infra, OPS) Il devra être le point de contact central sur les sujets infocentres et migration cloud Il faut suivre le RUN ainsi que la performance des applications en production Il devra également accompagner les équipes dans l’intégration et la mise en production des solutions Enfin, il faudra assurer la bonne application des processus de delivery et de gouvernance projet

📋 RÉSUMÉ Le Chef de Projet Data/IA (H/F) est responsable de la planification, de l'exécution et de la livraison de projets stratégiques liés à la Data Science, au Machine Learning et à l'Intelligence Artificielle. Il/elle assure l'alignement des projets avec les objectifs métiers et la coordination des équipes techniques et fonctionnelles. 🎯 MISSIONS Définir les objectifs, le périmètre et les livrables des projets Data/IA. Établir et suivre les plannings, budgets et ressources. Coordonner les équipes techniques (Data Scientists, MLOps, Data Engineers) et les parties prenantes métiers. Identifier et gérer les risques projet. Assurer la communication et le reporting régulier sur l'avancement des projets. Garantir la qualité et la conformité des solutions livrées. 📦 LIVRABLES Plans de projet détaillés (planning, budget, ressources). Spécifications fonctionnelles et techniques. Rapports d'avancement et tableaux de bord de suivi. Solutions Data/IA déployées et opérationnelles. Documentation technique et utilisateur. Évaluations post-projet et retours d'expérience.

Je cherche pour un de mes client un Data Governance Manager – Stewardship & Adoption sur Bordeaux Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Localisation : Bordeaux Démarrage asap pour 5 mois contexte de la mission et l’équipe Chez mon client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation • approche pragmatique et orientée adoption / impact Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

Informations Clés : Intitulé du poste : System Architect Gen AI – Expert Cloud Hybride (GCP / Microsoft) Département : Direction de la Data / Pôle Architecture IA Localisation : Paris (75) Rythme de travail : Mode hybride (Présentiel obligatoire 3 jours par semaine minimum) Date de démarrage : ASAP (Urgent) Durée de la mission : Visibilité jusqu'au 31/12/2026 Budget / Tarif : 650 € - 680 € HT / jour (Selon expérience) Objectif de la mission : Sous la supervision du Lead System Architect AI, votre rôle principal sera de concevoir, de mettre en œuvre et de faire évoluer les assets d'Intelligence Artificielle Générative (Gen AI) sur une plateforme hybride GCP/Microsoft. Vous serez le garant de la cohérence technique, de la scalabilité, de la robustesse et de la sécurité des solutions d'IA Générative, tout en agissant comme référent d'excellence sur les architectures LLM. 🛠️ Missions Principales & Responsabilités Architecture Gen AI & LLMOps : Conception d'architectures découplées, scalables et sécurisées (RAG, Agents autonomes). Définition de l'architecture applicative des environnements LLM (DEV, UAT, PROD) et intégration des pipelines CI/CD via les pratiques LLMOps. Solutions "Développeur Augmenté" : Piloter et mettre en œuvre des solutions et outils d'augmentation de la productivité des développeurs par l'IA. Conception d'Architectures Robustes : Garantir la tolérance aux pannes, rédiger les contrats d'interface, développer les processus de fallback et gérer les exigences non fonctionnelles (optimisation de la latence, sécurité, fiabilité). Modèles d'Interaction et d'Ingestion : Analyser les besoins métiers, créer les modèles conceptuels pour le stockage vectoriel, optimiser la consommation des tokens LLM et mettre en place des mécanismes d'évaluation continue des modèles. Gouvernance et Dette Technique : Assurer la mise en application des principes de gouvernance de l'IA au sein du groupe et piloter activement la réduction de la dette technique. Compétences Techniques Requises : 1. Expertises Cloud Écosystèmes IA (Multi-Modèles) Environnement Google Cloud (GCP) : Agent Platform (ex-Vertex AI), BigQuery Data Agents, Gemini. Environnement Microsoft : Copilot, Copilot Studio, WorkIQ, M365 Copilot Agents. Développement & Frameworks : Python, SQL, ADK. Protocoles : A2A, MCP. 2. Architectures Cognitives & LLMOps Avancés Orchestration & Function Calling : Expérience prouvée dans le découplage de la logique métier pour faire interagir dynamiquement les agents avec le Système d'Information (code modulaire en Python, Go, etc.). Conception pour Forts Volumes : Gestion des bases de données vectorielles à l'échelle ( Vector Search ), stratégies avancées de mise en cache sémantique (réduction des coûts et de la latence) et maîtrise des architectures multi-agents (planification, réflexion). Sécurité appliquée à la Gen AI : Maîtrise des stratégies de prévention des attaques (ex: Prompt Injection , Data Poisoning ) et implémentation de filtrages stricts (OLS/RLS sémantique) pour le cloisonnement des données. Observabilité & Monitoring : Traçabilité fine des prompts, monitoring des coûts par token et diffusion des logs applicatifs vers les couches de Sécurité du SI (SIEM). Livrables Attendus : Diagrammes d'architecture cibles et cartographies techniques. Dossiers de spécifications techniques des pipelines LLMOps. Documentation des exigences et formalisation des décisions d'architecture. Supports techniques et évangélisation auprès des équipes de développement.

Data Engineer orienté gestion de la donnée , capable de prendre en charge la donnée de bout en bout : de son arrivée jusqu’à son exploitation, en garantissant sa qualité, sa cohérence et sa performance. Le poste s’inscrit dans un environnement majoritairement Microsoft , avec des enjeux forts autour de la structuration, de l’analyse et de la modélisation des données . Missions principales Gérer la donnée tout au long de son cycle de vie (ingestion, transformation, stockage, exploitation). Concevoir, maintenir et optimiser des data pipelines fiables et performants. Organiser et structurer les données via des modèles de données clairs et adaptés aux usages métier. Participer à des activités de data analysis pour assurer la qualité et la cohérence des données. Automatiser les traitements et flux de données via du scripting Python . Collaborer étroitement avec les équipes techniques et métiers , dans une logique transverse, afin de comprendre et répondre aux besoins liés à la donnée. Veiller aux bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de performance des données. Environnement technique Écosystème Microsoft (bases de données, outils data, cloud) Python (scripting, automatisation, traitement de données) Data pipelines / ETL – ELT Modélisation de données SQL Une connaissance de l’industrie des fonds / de la gestion d’actifs constitue un réel avantage.

Vous intervenez en tant que référent technique et pilote d’une équipe d’environ 5 développeurs sur une plateforme de data streaming dédiée à la collecte et au traitement de données énergétiques issues d’équipements terrain (capteurs IoT, automates, systèmes de gestion technique de bâtiments). L’objectif de la plateforme est de permettre le pilotage intelligent de systèmes de chauffage et de climatisation, en exploitant des flux de données en temps réel afin d’optimiser la consommation énergétique tout en garantissant le confort des occupants. Le contexte présente des enjeux très forts de volumétrie et de passage à l’échelle : ingestion massive de données issues de centaines de milliers d’équipements, gestion de flux continus à haute fréquence, et nécessité de garantir des traitements fiables et performants en conditions de charge. Vous évoluez ainsi sur des problématiques techniques exigeantes : partitionnement Kafka, gestion du throughput, optimisation de la latence, tolérance aux pannes, reprise sur incident, cohérence des données et supervision de pipelines critiques.

À propos du rôle Tu es Ingénieur de Production ou SysAdmin avec un faible pour l'univers de la Data ? Tu maîtrises l'administration système mais tu as envie de te spécialiser sur la gestion d'outils Data et ETL de pointe ? Nous recherchons pour l'un de nos clients le profil idéal pour rejoindre ses équipes techniques. Au sein de leur structure, tu seras le garant de la disponibilité, de la performance et de l'évolution de leurs infrastructures Data. Pas besoin d'être un Data Engineer pur jus ni un DBA expert : notre client cherche un profil système et production qui comprend la tuyauterie des outils Data. Tu ne connais pas toute la stack ? Pas de panique, le client assure entièrement ta montée en compétences sur ses technologies. Ton quotidien chez notre client Tes missions s'articuleront autour de trois grands piliers : 1. Gestion des Incidents et Support Data Analyser et résoudre les incidents côté data sur les logiciels et les flux de production. Diagnostiquer les problèmes d'accès aux bases de données via des analyses poussées sur les outils data. Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des plateformes. 2. Intégration et Administration Créer et configurer de nouvelles connexions de données (via ODBC, Alteryx, etc.). Déployer et faire évoluer les infrastructures en utilisant XLD et XLR (notamment pour Alteryx et Semarchy). Prendre en charge la maintenance, le suivi et la mise à jour des serveurs. 3. Projets et Évolution des Infrastructures Piloter le déploiement de nouvelles applications Data et l'application des patchs de sécurité. Participer activement aux chantiers de cycle de vie des applications (mises à niveau, décommissionnement de CIA, etc.).

Description du besoin : Type de prestation : Chef de projet Data Client : Secteur d'assurance Lieu de la mission : Paris 2 Durée de la prestation : 6 mois renouvelable Expérience requise : +8 ans Date de démarrage : 15/06/2026 CONTEXTE : Cette prestation vise à renforcer l’équipe Data Business Analysis au sein d’un département Data Management. Elle sera dédiée au pilotage de projets Data, avec un fort enjeu autour de l’analyse de données, et consistera à accompagner les clients internes (filiales et fonctions centrales) dans leurs projets : recueil et formalisation des besoins, conseil et orientation vers les solutions de mise à disposition des données les plus adaptées. Le département Data Management regroupe une vingtaine de collaborateurs (Business Analysts, Data Engineers, Data Scientists et experts Data Governance). Ses principales missions couvrent : La gouvernance des données L’analyse métier des données L’ingénierie des données La data science L’ensemble des use cases (Crédit, Valeur Résiduelle, Épargne, Innovation, Marketing, etc.) est géré sur une plateforme GCP. OBJECTIF DE LA PRESTATION : Dans le cadre des activités de la Data Factory, la prestation de Chefferie de projet Data aura pour missions de : Accompagner les clients internes dans leurs projets data, les aider à formaliser leurs besoins et les orienter vers les solutions de mise à disposition des données adaptées Animer la qualité des données en coordination avec les data stewards et les business owners Promouvoir les solutions de la Data Platform auprès des différentes entités et fonctions centrales Identifier des cas d’usage Data et démontrer leur valeur ajoutée métier Garantir la cohérence des projets Data Platform avec la stratégie globale et les exigences de conformité (gouvernance, sécurité, protection des données, etc.) Identifier les synergies entre projets et proposer des recommandations de mutualisation, priorisation ou arbitrage Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et produire la documentation nécessaire aux décisions et développements Piloter les projets data de bout en bout selon les axes QCD (Qualité, Coûts, Délais) dans un environnement Agile Assurer la conformité méthodologique, l’auditabilité des projets et la bonne production de la documentation associée Coordonner l’ensemble des parties prenantes : métiers, gouvernance, privacy, équipes data, architecture et IT Définir et suivre les KPI projets ainsi que les reportings d’avancement Garantir la validation métier, la formation des utilisateurs et l’adoption des solutions livrées Assurer la continuité des produits après leur mise en production

Nous recherchons un(e) Ingénieur Data Senior expert Python pour concevoir, développer et maintenir une plateforme de données robuste et performante dans un environnement entièrement on-premise. Vous interviendrez sur la mise en place de pipelines batch et temps réel à grande échelle en vous appuyant sur des technologies telles qu’Apache Kafka, Flink, Airflow et la stack ELK. Vous serez responsable de la fiabilité, de la qualité et de la résilience des traitements de données, tout en collaborant étroitement avec les équipes Data et DevOps sur les sujets d’architecture, d’industrialisation et d’exploitation des infrastructures. Le poste requiert une forte expertise en développement Python en production, ainsi qu’une solide maîtrise des environnements distribués, du streaming et des problématiques de performance et d’observabilité.

CONTEXTE DE LA MISSION Un grand compte du secteur assurance conduit un programme stratégique de transformation de la relation client autour d'un CRM Salesforce, déployé selon le Framework SAFe (agilité à l'échelle). La mission s'intègre au sein de la Team Persée, rattachée au périmètre Socle Client / Connaissance Client, dont l'objectif est de construire et mettre à disposition des différentes marques les fonctionnalités CRM mutualisées. Les enjeux prioritaires 2026 de la Team Persée sont : la sécurisation du déploiement sur une première marque, la mise en exploitation (MEV) du réseau d'une seconde marque, et la mise en œuvre d'un projet de messagerie client. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Développement Salesforce au sein d'une équipe agile SAFe (Team Persée – périmètre Connaissance Client) Conception et implémentation de fonctionnalités CRM : Apex, LWC, Aura, Flow Développement et maintenance de composants d'intégration et d'interface (Web Development) Requêtage et manipulation de données via SOQL Gestion de la visibilité et de la sécurité des accès données (profils, rôles, permission sets) Utilisation des outils de gestion de configuration et déploiement : Copado, GIT Participation aux cérémonies agiles SAFe : démos fin de sprint, PI Planning (déplacements possibles) Collaboration avec les équipes fonctionnelles et les représentants des marques LIVRABLES ATTENDUS Composants Salesforce développés et livrés (Apex, LWC, Aura, Flow) conformes aux standards de la plateforme Scripts et traitements Python selon les besoins d'automatisation Requêtes SOQL et scripts de gestion de données Configurations de sécurité / visibilité validées Déploiements assurés via Copado dans les environnements cibles Participation aux revues de fin de sprint et PI Planning

Contexte Intervention au sein d’un grand groupe, dans un environnement data orienté innovation, visant à accélérer la mise à disposition de données et de produits data enrichis par l’IA. Enjeux : ingestion, valorisation et accessibilité des données pour différents usages analytiques et digitaux. Description Conception et mise en œuvre de pipelines de données robustes (collecte, stockage, exposition). Analyse des besoins métiers et proposition de solutions techniques adaptées. Automatisation des déploiements dans une logique de production. Contribution à des ateliers produits et amélioration continue des outils et processus data. … Livrables Pipelines industrialisés et automatisés. Amélioration de la qualité des données (préparation, enrichissement, monitoring). Mise à disposition de données gouvernées et exploitables. Documentation et standardisation des flux et traitements.

Vos missions sont les suivantes : Accompagner la modernisation de l'environnement data aujourd'hui basé sur MyReport et de nombreux fichiers Excel. Mettre en place une architecture plus fiable et automatisée pour centraliser et structurer la donnée. Participer au choix de la future plateforme data et aux premières étapes de son implémentation. Construire les premiers flux de données (ETL/ELT) et organiser les modèles de données. Produire des tableaux de bord fiables pour le comité de direction et les équipes métiers. Améliorer la qualité, la cohérence et la disponibilité de la donnée. Préparer l'arrivée de cas d'usage IA (prévisions, automatisations).

Objectifs et livrables Dans le cadre du lancement de notre nouveau projet, nous recherchons une prestation de Data Engineer senior pour concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données dans un environnement serverless exigeant. Le prestataire Data Engineer senior doit être capable de produire, mais aussi de comprendre les enjeux métier, de cadrer les sujets en amont, de faire les bons choix de conception et de diffuser son savoir-faire au sein de la squad. Missions principales : Concevoir et développer des pipelines de données en Python Implémenter des traitements batch et des orchestrations via Azure Durable Functions Manipuler des données volumineuses, notamment au format Parquet Mettre en place des validations de schémas et des contrôles de qualité de données Assurer l’intégration avec des APIs externes Participer à la modélisation et à l’optimisation des bases Azure SQL Mettre en œuvre l’observabilité de la solution : traces, métriques, logs Industrialiser les déploiements via CI/CD • Garantir la qualité et la sécurité du code Contribuer à l’analyse des besoins et au cadrage des sujets avant implémentation Porter une réflexion de conception sur les choix techniques, les compromis et la maintenabilité Utiliser l’IA comme un levier d’ingénierie concret : accélérer l’exécution, explorer des options, challenger des choix, améliorer la qualité et gagner en efficacité, sans déléguer la réflexion ni baisser le niveau d’exigence Partager ses pratiques, expliciter ses choix et contribuer à la montée en compétence de la squad Travailler efficacement dans un environnement international, y compris en anglais sur des sujets techniques et de conception Profil recherché : Capable de comprendre rapidement les enjeux métier et de les traduire en solutions robustes et pragmatiques Capable de penser le problème avant de se focaliser sur l’implémentation Doté d’une vraie expertise d’ingénierie et de conception, au-delà de la seule maîtrise d’un langage, d’un framework ou d’une version spécifique Capable d’utiliser les outils d’IA de manière avancée, critique et pertinente, et non comme un simple générateur de code Proactif, précis et honnête sur ses capacités, ses limites et les risques associés à ses choix Capable de produire de la synthèse utile à la décision Attiré par l’immersion dans les sujets, le partage, la transmission et le travail transverse Compétences requises : Langage : Python Cloud : Expérience des Azure Functions, notamment Durable Functions v2 Capacité à récupérer et exploiter des données depuis différentes sources Azure : Data Lake, Blob Storage, Azure DB Data processing: Pandas Polars PyArrow Langues : Bon niveau d’anglais, permettant de participer de manière autonome à des échanges techniques et de conception, à l’écrit comme à l’oral La valeur attendue réside aussi dans la capacité à comprendre les enjeux, concevoir les bonnes solutions, utiliser l’IA avec discernement, expliciter les choix et faire progresser l’équipe. Compétences demandées PYTHON - Expert POLARS - Confirmé PYARROW - Confirmé PANDAS - Confirmé Fonctions Azure - Expert Niveau de langue Anglais - Courant

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation et d’optimisation des activités liées à la gestion des risques, nous recherchons un Consultant Data Risk / Data Analyst Senior afin d’accompagner les équipes métiers et techniques sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Animation de workshops avec les équipes métiers et techniques Conception et mise en place de tableaux de bord dynamiques et indicateurs de pilotage Automatisation du backtesting des modèles et des règles d’octroi via Python Analyse, fiabilisation et exploitation des données de risque Contribution à l’amélioration continue des processus et outils décisionnels Production de reportings et restitution des résultats aux parties prenantes Compétences requises Excellente maîtrise de Python Très bonne maîtrise de Tableau pour la datavisualisation Maîtrise de Dataiku avec certification impérative Bonne connaissance des problématiques Risk / Data / Modélisation Expérience en automatisation et industrialisation des traitements Capacité à animer des ateliers et interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques Profil recherché Consultant Data / Risk avec expérience significative sur des environnements complexes Forte capacité d’analyse et de synthèse Autonomie, rigueur et excellent relationnel Expérience en environnement bancaire ou financier appréciée Mission à forte visibilité avec enjeux stratégiques autour de la performance, de l’agilité et de la transformation des dispositifs de gestion des risques.