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🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Pilote SI Data Confirmé(e) F/H 📍 Lieu : Le Mans avec déplacements hebdomadaires sur site 🏠 Télétravail : Possible avec présence régulière au Mans 📝 Contrat : CDI, Portage, Freelance 👉 Contexte : Rejoins une grande organisation et contribue à la réussite de projets stratégiques autour de la Data. Tu interviendras au sein d'une équipe en charge des plateformes et socles Data pour piloter des projets à fort enjeu et coordonner les différents acteurs métiers et techniques. Tu auras pour missions de : Piloter des projets Data de bout en bout en garantissant les objectifs Qualité, Coût et Délais Animer et coordonner les équipes projets et les acteurs techniques Construire et suivre les plannings, les budgets et les consommés Préparer et animer les instances de gouvernance (COPIL, comités de suivi) Assurer le reporting projet et la gestion des risques Accompagner le déploiement des solutions et la conduite du changement Participer à l'amélioration continue des méthodes et bonnes pratiques de pilotage

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

Appel d'offres – Data Scientist / Analyse de la relation client Contexte et objectifs de la mission La mission vise à renforcer la connaissance client et à améliorer le pilotage de la relation commerciale à partir de volumes importants de données bancaires. En collaboration avec un interlocuteur interne, le consultant contribuera à faire évoluer les indicateurs existants et à en concevoir de nouveaux, notamment autour des sujets suivants : La répartition des usages des clients entre plusieurs établissements financiers ; La place occupée par l'établissement dans leurs opérations courantes et la gestion de leur épargne ; La domiciliation des revenus et l'analyse des flux associés. Missions principales Recueillir les besoins des équipes métier, préciser les objectifs et définir les méthodes d'analyse adaptées. Réaliser des études sur les caractéristiques des clients, leurs usages et les produits détenus : analyses descriptives, segmentation et suivi de cohortes. Étudier et modéliser les comportements afin d'identifier des leviers d'acquisition, de fidélisation et de prévention de l'attrition. Construire et fiabiliser les indicateurs nécessaires au suivi de la relation client. Évaluer la performance des modèles dans le temps, notamment au moyen de tests rétrospectifs. Contribuer à la mise en œuvre opérationnelle et à l'industrialisation des traitements dans Dataiku. Présenter les résultats aux interlocuteurs métier et aux instances de pilotage, en formulant des recommandations exploitables. Produire les livrables dans les délais convenus. Livrables attendus Supports PowerPoint présentant les analyses, les principaux enseignements et les recommandations. Restitutions auprès des équipes métier concernées. Projets Dataiku correspondant aux traitements et analyses réalisés. Documentation fonctionnelle et technique permettant la compréhension et la reprise des travaux. Environnement technique Plateforme de traitement de données à grande échelle ; Dataiku DSS ; Python et PySpark. Compétences et qualités attendues Capacité à traduire un besoin métier en démarche analytique ; Rigueur dans le traitement des données et la validation des résultats ; Aptitude à synthétiser et à présenter les conclusions ; Sens de l'organisation et respect des échéances ; Capacité à travailler en équipe ; Adaptabilité et intérêt pour l'innovation.

Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l'équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA. Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents... Et voici les tâches principales : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). - Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Contexte : Notre client est un éditeur SaaS B2B en forte croissance, engagé dans une phase de passage à l'échelle de ses opérations commerciales. Il a déployé depuis le début de l'année un CPQ connecté à son CRM pour structurer son processus Quote-to-Cash. La V1 est en production, mais sa construction s'est faite sans cadre d'architecture et elle peine à se stabiliser. Le client cherche un regard extérieur senior pour auditer l'existant, poser un diagnostic franc et définir la trajectoire vers une V2. Démarrage : dès que possible Durée : [à confirmer] Rythme : [temps plein / temps partiel, à confirmer] Localisation : [à confirmer], télétravail [à confirmer] Missions principales : Comprendre ce qui a été construit : architecture CPQ, modèle de données, catalogue produits, règles de pricing, workflows d'approbation, intégration au CRM et flux vers les systèmes financiers Conduire un audit de la V1, initialement déployée sur le périmètre new business Identifier les défauts de design et qualifier les bugs récurrents : symptômes isolés ou problème structurel Trancher sur les options : corriger en l'état, appliquer un contournement acceptable, ou reconstruire tout ou partie Évaluer la distance restante vers une version stable permettant d'itérer sereinement Formuler des recommandations et une feuille de route V2 Accompagner une équipe interne opérationnelle, en posture de conseil et de transfert de méthode

Data Analyst DENODO BI Aix en Provence • Denodo (virtualisation de données) • SQL avancé • Modélisation de données • Analyse et qualité des données • Bases de données relationnelles Appréciées • Power BI • Python • Environnements Cloud • Data Catalog / Gouvernance Data • Git et outils DevOps Contexte Dans le cadre des initiatives Data Mesh, le Data Analyst intervient sur la valorisation et l'exploitation des données métiers. Il participe à la mise en œuvre des solutions de virtualisation de données autour de la plateforme Denodo afin de faciliter l'accès, l'analyse et le partage des données entre les différents domaines fonctionnels. Missions principales • Analyser les besoins métiers et les traduire en modèles de données exploitables. • Concevoir et maintenir des vues de virtualisation de données sous Denodo. • Réaliser les analyses de données, contrôles de qualité et études d'impact. • Accompagner les équipes métiers dans l'utilisation des données. • Participer à la gouvernance et à la documentation des actifs de données. • Produire des indicateurs, tableaux de bord et reporting décisionnels. • Collaborer avec les équipes Data Engineering, Architectes Data et Product Owners. • Contribuer aux chantiers Data Mesh et à l'amélioration continue des pratiques Data. Compétences techniques attendues Indispensables • Denodo (virtualisation de données) • SQL avancé • Modélisation de données • Analyse et qualité des données • Bases de données relationnelles Appréciées • Power BI • Python • Environnements Cloud • Data Catalog / Gouvernance Data • Git et outils DevOps Profil recherché • Bac+5 Informatique, Data ou équivalent. • 3 à 7 ans d'expérience minimum en environnement Data. • Expérience significative sur des projets décisionnels ou de valorisation des données. • Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. • Esprit d'analyse, autonomie et rigueur. Livrables attendus • Vues Denodo documentées. • Jeux de données qualifiés. • Rapports d'analyse. • Documentation fonctionnelle et technique. • Recommandations d'amélioration de la qualité des données.

Nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) / Senior, disposant d'une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP), pour rejoindre une nouvelle équipe dédiée aux données clients et marketing. L'équipe intervient sur différents systèmes sources, sur une plateforme Data centralisant et valorisant les données, ainsi que sur un service dédié à la personnalisation des parcours et expériences clients. L'objectif du projet est de construire une plateforme permettant de fournir aux modèles de Machine Learning des données de personnalisation fiables, pertinentes et facilement exploitables. Dans un premier temps, vous interviendrez sur l'amélioration et la fiabilisation des données provenant de différentes sources de tracking et de données commerciales. Vous participerez ensuite au développement de la plateforme Data centrale du projet. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources. Participer à la conception et à l'évolution de la Data Platform. Contribuer au développement d'un service de contexte et personnalisation client. Préparer et enrichir les données destinées aux modèles de Machine Learning. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la conception des architectures et flux Data. Mettre en place des contrôles et bonnes pratiques de Data Quality. Collaborer avec les équipes Data, ML, Marketing et les équipes techniques. Participer aux tests, à la documentation et au déploiement des solutions. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture et des processus Data.

Dans le cadre d'un projet Data stratégique, nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data dans un environnement technique exigeant. 🎯 Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures Data robustes et scalables Piloter techniquement les développements et accompagner les Data Engineers Concevoir et industrialiser des pipelines de données Intervenir sur des architectures Data temps réel / streaming avec Kafka Développer et maintenir des solutions sur Palantir Foundry Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements Data Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement Assurer la revue de code et accompagner la montée en compétences de l'équipe Collaborer avec les équipes Data, Architecture, DevOps et métiers 🛠️ Environnement technique Indispensables : Kafka Palantir Foundry Solide expertise en Data Engineering Conception de pipelines Data Architecture Data / traitement distribué Python et/ou SQL Expérience en environnement de production Atouts : Kafka Streams / Confluent Spark / PySpark APIs / microservices CI/CD, Git, Docker, Kubernetes Cloud Expérience en lead technique ou en accompagnement d'équipe 👤 Profil recherché De formation supérieure en informatique ou Data, vous disposez d'au moins 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont une expérience significative en lead technique. Vous êtes à l'aise dans des environnements complexes et avez une forte capacité à challenger les choix techniques, concevoir des solutions robustes et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. Une expérience concrète sur Palantir Foundry et Kafka est indispensable.

ContexteLe consultant intégrera l'équipe Data & AI, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier Dashboards — visualisation et pilotage de la performance Reporting — production de rapports structurés Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier MissionsL'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un outil interne pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.

Notre cabinet accompagne un acteur majeur du secteur de l'assurance dans le pilotage de ses projets de transformation Data. Dans ce contexte, nous souhaitons identifier un Consultant / Pilote SI DATA senior capable de prendre la responsabilité de projets transverses à forts enjeux et d'en assurer le pilotage de bout en bout. L'intervention couvrira notamment : le cadrage et le pilotage des projets Data confiés ; la structuration et le suivi des plannings ; la coordination des équipes et acteurs MOE ; l'animation de la gouvernance et des différentes instances projets ; le pilotage budgétaire, des consommés et des restes à faire ; le reporting auprès des différentes parties prenantes ; l'identification et le pilotage des risques ; l'accompagnement du déploiement des solutions ; la contribution à l'amélioration des méthodes et bonnes pratiques de pilotage.

Contexte : Dans le cadre de ses activités de gestion et de traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst confirmé pour garantir la qualité, l'intégration et la bonne exploitation des données provenant de sources multiples. Le consultant interviendra notamment sur la qualification des données, leur référencement, leur normalisation et leur intégration au sein du Data Lake. Missions principales : · Garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de gestion de la donnée et à la structuration de son cycle de vie. · Superviser et intégrer des données provenant de sources multiples et de différentes natures. · Contrôler la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser les recettes et contrôles de données. · Identifier et supprimer les doublons. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. · Livrables attendus : · Données intégrées et contrôlées dans le Data Lake. · Résultats des contrôles et recettes de données. · Données qualifiées, normalisées et référencées. · Identification et traitement des anomalies et doublons. · Contribution à la documentation du cycle de vie et de la qualité des données.

Pour un acteur international de la gestion d'actifs, nous recherchons un Chef de projet MOE senior spécialisé en données de référence, pour renforcer son dispositif Data. Vous rejoindrez l'équipe qui gère plusieurs applications de Master Data Management. Ces applications alimentent et diffusent les référentiels financiers du groupe. L'enjeu principal est de connecter la plateforme de référentiels à des environnements data modernes (Snowflake, Databricks, S3, API) et de réduire les dépendances entre les applications. Le contexte est international. Vos missions Piloter et coordonner les projets qui touchent le périmètre MDM Contribuer à la conception des solutions de distribution et de partage de données Analyser les besoins métier, réaliser des études de faisabilité et proposer des simplifications Rédiger les spécifications fonctionnelles et les documents de conception, et chiffrer les charges Coordonner les équipes, suivre les plannings, organiser et animer les COPROJ et COPIL Participer à la maintenance corrective et évolutive, aux recettes et aux mises en production Produire les tableaux de bord de pilotage et de qualité Assurer le support aux utilisateurs et une veille sur les données d'actifs financiers

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Machine Learning basée à Nantes, nous recherchons un ML Engineer / Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des sujets d'industrialisation de modèles et de développement d'outils Data. Vos missions Industrialiser des modèles de Machine Learning Développer et utiliser des outils de conversion de code s'appuyant sur les LLM Créer et maintenir des librairies internes Participer à l'intégration de nouvelles librairies externes Assurer la maintenance et le support des outils de Data Science et d'industrialisation Accompagner les Data Scientists et utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils Manipuler et traiter des volumes importants de données Conditions de la mission 📍 Localisation : Nantes 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine, après une première phase de montée en autonomie d'environ 3 mois 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée 👨‍💻 Expérience : 5 ans minimum Un accompagnement sera assuré par un Chef de Projet interne pendant la mission.