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MISSIONS PRINCIPALES Sécurisation des Architectures Hybrides OT/IT/Cloud Analyser et sécuriser les architectures on-prem (SI legacy industriels/OT) en interface avec GCP Définir les mesures de sécurité sur les interconnexions OT/IT/Cloud : DMZ industrielle, segmentation, diodes, firewalls industriels, VPN Gérer les contraintes spécifiques OT : disponibilité > confidentialité, cycles de vie longs, protocoles propriétaires (Modbus, DNP3, OPC-UA), impossibilité de patcher Appliquer les référentiels OT : IEC 62443, NERC CIP si applicable Analyses de Risques DATA & IA Conduire les analyses de risques sur les pipelines de données industrielles (ingestion, traitement, exposition) : données opérationnelles critiques (production, maintenance, qualité) Analyser les risques spécifiques à l'IA : biais de données, empoisonnement de modèles, fuite de données d'entraînement, hallucinations sur données sensibles, adversarial attacks Définir les mesures de sécurité adaptées aux cas d'usage IA (OWASP LLM Top 10 2025) et aux contraintes de l'AI Act européen Accompagner les projets data et IA dans leurs choix de sécurité dès la conception Sécurité Data GCP Sécuriser les architectures data GCP : BigQuery (data access controls, VPC Service Controls), Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage (CMEK, IAM), DLP Gouverner les données : classification, traçabilité des accès, contrôle des accès aux données sensibles Assurer la sécurité des pipelines data : authentification des sources, chiffrement des flux, audit DevSecOps sur Environnements Hybrides Intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD data et ML : SAST/DAST/SCA sur des composants Python, notebooks, APIs Sécuriser les registres de modèles (MLflow, Vertex AI) et les chaînes de livraison ML Gérer les secrets dans des environnements hybrides (Vault, GCP Secret Manager)

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d'un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d'usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d'autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l'interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d'équipes passionnées par l'intelligence artificielle et son impact concret. 🗼 Comment se passe la suite Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement, une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et/ou en fonction du besoin clients , et un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA. Les résultats de cette dernière étape sont revus par nos équipes avant toute décision.

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Data Engineer GCP / BigQuery | Toulouse Nous recherchons un Data Engineer expérimenté (5 ans minimum) pour rejoindre un acteur majeur de l'aéronautique et du transport aérien basé à Toulouse. La mission s'inscrit dans un contexte d'optimisation et d'amélioration continue des plateformes de données sur l'environnement Google Cloud Platform (GCP). Le consultant interviendra principalement sur l'optimisation des développements existants, la rationalisation des repositories Git ainsi que l'amélioration des processus de gestion du code source. Une attention particulière sera portée à l'optimisation des performances BigQuery, afin de garantir la qualité, la fiabilité et l'efficacité des traitements de données à grande échelle. Dans ce cadre, le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data et DevOps afin de mettre en place les bonnes pratiques de développement, d'automatisation et de déploiement. Une solide maîtrise des outils de CI/CD (GitHub, GitHub Actions ou équivalent) est indispensable pour accompagner l'industrialisation des processus et améliorer les cycles de livraison. Informations clés : Localisation : Toulouse (3 jours sur site, 2 jours en télétravail) Démarrage : ASAP Fin de mission : 31/12/2026 (renouvelable) TJM maximum : 450 € Environnement : GCP, BigQuery, Git, GitHub Actions, CI/CD Cette mission conviendra à un profil autonome, orienté performance et optimisation des plateformes data cloud.

ContexteDans le cadre du renforcement de ses équipes digitales, Kiabi recherche un(e) Social Media & Influence Manager pour accompagner deux marques : Kitchoun (2 jours/semaine), marque dédiée à l'univers de l'enfant. Wekrew (1 jour/semaine), marque destinée aux professionnels. Le consultant sera en charge de définir et piloter la stratégie Social Media afin de développer la notoriété, l'engagement et la visibilité des deux marques. MissionsDéfinir et piloter la stratégie Social Media. Garantir le respect du brand book, de la ligne éditoriale, du ton et des formats de communication. Concevoir des contenus social-first en collaboration avec les équipes Brand. Animer, développer et fidéliser les communautés sur les réseaux sociaux. Piloter les campagnes d'influence et collaborer avec les créateurs de contenu. Assurer une veille permanente des tendances digitales et des plateformes sociales. Suivre les KPI, analyser les performances des campagnes et recommander des actions d'optimisation. Gérer le calendrier éditorial et coordonner les publications.

Rejoignez une grande entreprise du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer pour piloter l'optimisation et la sécurisation d'une plateforme d'orchestration Airflow critique. Vous piloterez une mission stratégique combinant expertise technique, architecture cloud et mentorat d'équipes dans un environnement à fort enjeu de continuité de service. Contexte de la mission Vous intégrez une équipe Data Platform au sein d'un groupe majeur du secteur automobile. La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données transactionnelles complexes à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique approfondi ayant stabilisé les fondations, la mission porte désormais sur quatre axes stratégiques : optimisation architecturale et passage à l'échelle, sécurisation et résilience de bout en bout, évaluation et migration vers une infrastructure cible mieux adaptée, et montée en compétence progressive des équipes Dev et Ops. Environnement technique Plateforme actuelle : AWS MWAA avec SQS/SNS, Secrets Manager, CloudWatch et IAM ; plus de 200 DAGs en production avec DAG Factory dynamique existante. Méthodologie : approche Agile avec cycles d'optimisation, benchmarking technique et gestion de programme structurée. Périmètre : infrastructure multi-pays, multi-environnements (Dev/Ops séparés), avec enjeux forts de performance, coûts et conformité. Responsabilités : - Optimiser et faire évoluer l'architecture d'orchestration existante : enrichissement de la DAG Factory, migration vers les Datasets natifs Airflow, optimisation des performances au parse-time et runtime, mise en place de validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) - Concevoir et implémenter une stratégie de sécurisation robuste : politique de rotation des secrets, routage d'alertes différencié par type et criticité, hardening réseau et configuration, patterns avancés de résilience (retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers) - Piloter la phase d'étude et de benchmarking des alternatives à AWS MWAA (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) en regard des contraintes métier, puis élaborer une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et plan de transition - Prendre en charge la migration vers l'infrastructure cible retenue, en garantissant continuité de service, POC validant et bascule progressive en production - Conduire le programme de formation et de montée en compétence des équipes (~10 personnes Dev et Ops), favoriser la constitution d'une méta-équipe plateforme unifiée, et accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps) - Concevoir et faire appliquer des standards techniques transverses : patterns de conception, conventions de code, processus de review et bonnes pratiques d'observabilité - Piloter le capacity planning, le tuning de...

Informations Générales TJM max : 450 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours de télétravail / semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 13/09/2027 Description de la Mission Au sein de l'équipe Data, vous intervenez en tant que Data Engineer GCP Confirmé pour concevoir, développer et optimiser les pipelines de données et l'infrastructure Cloud. Missions principales : Modéliser et structurer les données dans l'entrepôt de données Cloud. Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données. Automatiser le déploiement des infrastructures via l'Infrastructure as Code (IaC). Veiller à la qualité, à la performance et à l'optimisation des requêtes de la plateforme.

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Chef(fe) de Projet Data & Digital pour accompagner l'optimisation des dispositifs de pilotage et de reporting. La mission consistera à réaliser un audit des outils et processus existants, notamment sur les sujets de Web Analytics, indicateurs stratégiques et suivi de la performance. Le consultant analysera les besoins de l'ensemble des parties prenantes afin d'identifier les axes d'amélioration et de définir les dispositifs de pilotage adaptés. Il/elle sera ensuite chargé(e) de mettre en place les instruments de pilotage dans les outils existants, en garantissant leur cohérence avec les enjeux métiers et Data. Une forte capacité de coordination, d'analyse et de gestion de projet à l'interface entre Data, Digital et Métiers est attendue.

Data Engineers Databricks, PySpark, Python, SQL, Gitlab, Nexus, Terraform Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) 05/10/2026 Databricks, PySpark, Python, SQL, Gitlab, Nexus, Terraform Nous recherchons 2 data Engineers confirmés qui travailleront sur des cas d'usage. Les principales tâches seront: - Participer à la conception des usages suivant l'architecture définie. - Réaliser les développements en langage python/spark, - Être vigilant sur les bonnes pratiques du point de vue FINOPS - Réaliser les travaux jusqu'en environnement de production - Participer au support N3 de la production - Être force de proposition, - Documenter les réalisations. Il est nécessaire de maitriser Databricks, Python, PySpark

Nous recherchons un(e) Consultant(e) en Gestion de Configuration Industrielle / mBOM Management pour intervenir au sein d'un programme industriel à forts enjeux dans un environnement Défense soumis à des contraintes de confidentialité élevées. Profil recherché : · Expérience significative en gestion de configuration industrielle. · Bonne maîtrise de Teamcenter. · Bonne connaissance de SAP, notamment sur les données articles, nomenclatures et processus industriels. · Expérience avérée en gestion des nomenclatures industrielles (mBOM). · Maîtrise des processus de gestion des modifications (Engineering Change / Change Request). · Bonne compréhension des flux PLM ↔ ERP. · Capacité à réaliser des analyses d'impact et à accompagner les équipes métiers. · Rigueur, autonomie et sens du détail. · Toutes expériences dans les secteurs Défense, Aéronautique, Spatial ou Industrie complexe seront particulièrement appréciées. Localisation : Bordeaux. Présence sur site : 4 jours par semaine (1 jour de télétravail). Démarrage : ASAP. Durée : jusqu'au 31/07/2027 Secteur : Défense / Industrie. TJM : Selon profils

Contexte du poste Dans le cadre de la transformation de son système d'information, notre client fait évoluer sa plateforme BI traditionnelle vers une plateforme Data Big Data et souhaite accompagner cette transformation par la mise en place de nouveaux usages autour de la donnée. Au sein de la DSI, vous rejoignez une équipe dédiée aux projets BI / Data et intervenez à la fois sur le pilotage des projets, l'AMOA, la conception fonctionnelle et le suivi des solutions en production. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes métiers, les équipes Data et les prestataires externes, dans un environnement Agile. Missions principales Pilotage des projets BI / Data Réaliser les études d'opportunité et cadrer les projets avant décision Go / No Go. Piloter les projets de bout en bout : planning, budget, risques, qualité et coordination des contributeurs. Animer les comités projet et assurer le reporting auprès des parties prenantes. Coordonner les équipes métiers, techniques et les prestataires externes. Élaborer et suivre les charges projet en jours/homme. Analyse fonctionnelle et conception Data Recueillir et analyser les besoins métiers lors d'ateliers de cadrage. Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et techniques. Rédiger les expressions de besoins, spécifications fonctionnelles et User Stories. Construire et suivre le backlog produit ainsi que les sprints et releases. Participer à la définition des règles de gestion. Concevoir les Data Products : ingestion, modélisation et intégration au sein de la plateforme Data. Garantir la cohérence, la performance, l'exploitabilité et la continuité des solutions. Tests et déploiement Concevoir les scénarios et cas de tests. Réaliser les tests unitaires et d'intégration. Accompagner les métiers lors des phases de recette. Piloter les mises en production et accompagner les déploiements. Organiser la conduite du changement et, si nécessaire, former les utilisateurs. RUN et amélioration continue Assurer le maintien en condition opérationnelle des applications. Analyser les incidents et dysfonctionnements et proposer des actions correctives et préventives. Suivre et prioriser le backlog des évolutions. Assurer l'interface avec les équipes d'exploitation. Capitaliser la connaissance fonctionnelle et contribuer à l'amélioration continue des solutions. Gestion des partenaires et reporting Superviser les interventions des prestataires externes. Participer à la sélection et au pilotage des intervenants. Mettre en place des indicateurs de suivi : délais, coûts, qualité et satisfaction. Assurer un reporting régulier auprès du management. Environnement technique Data & Big Data : Kafka, Confluent Cloud, NiFi, Spark, Scala, Iceberg, Starburst, Kudu, Hadoop Data Platform : Cloudera, Databricks, Dataiku Orchestration : Airflow / Astronomer BI & Reporting : Power BI, SAP BI, Business Objects Bases de données : SQL Server, T-SQL Data Engineering : Data Warehouse, Data Mart, modélisation de données, ETL

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Data Scientist Talend / Power BI H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Vous rejoindrez un environnement Data transverse, avec pour objectif de consolider, analyser et valoriser les données afin de construire et faire évoluer des outils de pilotage, de reporting et d'aide à la décision. Vous interviendrez sur des solutions existantes à maintenir et améliorer, mais également sur la conception de nouveaux systèmes d'analyse, de prévision et de prédiction. Au cœur des échanges entre les équipes métiers, de production et les équipes techniques, vous contribuerez à transformer des données issues de sources multiples en indicateurs et analyses exploitables. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Reprendre, maintenir et faire évoluer les solutions et outils Data existants - Collecter, consolider et analyser des données issues de sources SQL et NoSQL - Concevoir et développer des flux d'intégration et de transformation de données avec Talend - Créer et faire évoluer des tableaux de bord et rapports sous Power BI - Construire de nouveaux outils de prévision et d'analyse prédictive à partir de données métier, techniques et contextuelles - Définir et suivre les indicateurs nécessaires au pilotage de l'activité et à l'analyse des performances - Participer à l'amélioration continue des solutions Data et identifier de nouvelles pistes d'exploitation des données - Rédiger la documentation technique et fonctionnelle ainsi que les procédures d'exploitation et de maintenance - Collaborer avec les équipes métiers et techniques dans le cadre d'un rôle transverse

Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 2 jours par semaine) Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. La mission consiste à intervenir en tant que Data & IA/DevOps Engineer au sein d'une équipe dédiée au développement et à l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. Le consultant participe à la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'infrastructures automatisées, tout en contribuant à l'amélioration continue des processus de déploiement et d'exploitation. Il prend en charge l'automatisation des infrastructures et des déploiements à travers des approches Infrastructure as Code, participe à la définition des architectures techniques, met en œuvre et maintient les environnements de développement, de test et de production, et contribue à la standardisation des plateformes techniques. Le consultant intervient sur la conception et l'amélioration des chaînes CI/CD, l'administration d'environnements conteneurisés, l'orchestration de services, ainsi que l'automatisation des processus de build, de test et de déploiement. Il contribue également au développement de scripts et d'outils techniques permettant d'industrialiser les traitements et services liés à la donnée et à l'intelligence artificielle. Il participe à la mise en œuvre des solutions de supervision, de monitoring, de logging et d'alerting, assure l'analyse et la résolution des incidents techniques et contribue à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la résilience des plateformes. Le consultant accompagne également la gestion des configurations, l'intégration de services et d'API, l'automatisation des flux techniques et le déploiement de pipelines de données. Il veille au respect des bonnes pratiques de sécurité, à la gestion des accès et des secrets, ainsi qu'à la conformité des infrastructures et environnements exploités. Enfin, il assure la production et la mise à jour de la documentation technique, participe aux cérémonies Agile et collabore étroitement avec les équipes de développement, d'ingénierie Data, de Data Science et les équipes produit afin de garantir la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions mises en œuvre.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

La mission s'inscrit dans le projet Disaster Recovery Plan (DRP), rattaché à la roadmap Tech Data / DCT. L'objectif est de préparer les plans de reprise pour environ 60 applications du paysage DCT. Responsabilités principales : - Comprendre l'architecture globale des applications concernées. - Analyser les modalités de reconstruction et de reprise des applications en cas de sinistre. - Interagir avec l'écosystème des architectes de l'organisation cliente. - Réaliser des entretiens avec les application managers. - Construire un plan DRP par application. - Contribuer à la formalisation documentaire autour des plans de reprise et d'architecture.

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL