Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Project Manager with Digital Banking Operations and Artificial Intelligence AI We are seeking a Project Manager with Digital Banking Operations and Artificial Intelligence (AI) Projects experience to join our Client a bank based in Central London. This is a full-time role located in London, with flexibility for some remote work. As an AI project manager, you be responsible for overseeing and managing the implementation of AI projects within our digital banking operations. You will collaborate with cross-functional teams to define project goals, develop project plans, allocate resources, track progress, and ensure timely and successful delivery of projects. Experience and Qualifications Previous experience in project management, preferably within the banking or financial services industry Strong understanding of digital banking operations and Artificial Intelligence AI technologies Proven track record of successfully delivering complex projects on time and within budget Excellent communication and interpersonal skills, with the ability to effectively collaborate with cross-functional teams Strong problem-solving and decision-making abilities Knowledge of agile project management methodologies Experience with data analysis and reporting Ability to adapt to changing priorities and work well under pressure Project management certification (e.g., PMP) is a plus Bachelor's degree in a relevant field Areas to Consider 1. Customer Service Enhancement Chatbots and Virtual Assistants : Deploy AI-driven chatbots to handle routine inquiries, provide 24/7 support, and reduce wait times. Sentiment Analysis : Use AI to analyze customer feedback and sentiment from various channels to improve services. 2. Fraud Detection and Prevention Real-Time Monitoring : Implement AI algorithms to detect and flag unusual transactions in real-time. Predictive Analytics : Use machine learning models to predict potential fraud based on historical data and behavioural patterns. 3. Loan Processing Automation Credit Scoring : AI can evaluate creditworthiness more accurately by analyzing a wider range of data points. Document Verification : Automate the verification of documents submitted for loan applications, speeding up the approval process. 4. Personalized Banking Services Customer Insights : Leverage AI to gain insights into customer behaviour and preferences, allowing for personalized product recommendations. Marketing Campaigns : Use AI to target customers with tailored marketing campaigns based on their transaction history and preferences. 5. Risk Management Risk Assessment : AI can analyze market trends and economic indicators to provide early warnings about potential risks. Compliance Monitoring : Automate compliance checks and monitoring to ensure adherence to regulations and reduce the risk of non-compliance penalties. 6. Operational Efficiency Process Automation : Use robotic process automation (RPA) to handle repetitive tasks such as data entry, account reconciliation, and report generation. Workflow Optimization : AI can optimize workflows by identifying bottlenecks and suggesting improvements. Implementation Strategy Assessment : Evaluate the current state of digital banking operations and identify areas where AI can add value. Pilot Projects : Start with pilot projects to test AI applications in a controlled environment. Scalability : Ensure that AI solutions are scalable and can handle increasing volumes of data and transactions. Employee Training : Train staff on AI tools and their applications to ensure seamless integration. Continuous Improvement : Regularly update AI models and algorithms based on new data and evolving business needs. Challenges and Considerations Data Quality : Ensure high-quality data for accurate AI predictions and analysis. Regulatory Compliance : Stay compliant with financial regulations while implementing AI solutions. Customer Trust : Maintain transparency in AI-driven decisions to build and maintain customer trust. Integration : Seamlessly integrate AI with existing banking systems and processes. The main emphasis of this position to is harness the data from a variety of data tables at the bank and collate a Data Lake from which to extract a variety of AI reports to increase the banks customer strategy. By strategically implementing AI in these areas, a Digital Banking Operations Manager can greatly improve the efficiency, security, and customer satisfaction in digital banking operations. The position will be hybrid 3 days a week in the office. The salary is negotiable depending on experience but probably in the range £80K - £120K plus benefits. Do send your CV to us in Word format along with your salary and notice period.

Je recherche un Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst). ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier. Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe . Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Ce que tu dois faire concrètement Définir la nouvelle stratégie de gestion des images Docker : nommage, versionning, registre (stockage), cycle de vie, scanning de vulnérabilités, etc. Implémenter cette stratégie : mettre en place les outils, pipelines et processus retenus Intégrer tout ça dans la plateforme DevSecOps existante pour que les opérations de CI fonctionnent avec ce nouveau système En résumé : Repenser et mettre en place la façon dont mon client gère ses images Docker dans ses usines logicielles, en respectant les contraintes de sécurité d'un grand groupe bancaire. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Le problème à résoudre La façon dont les images Docker (les "boîtes" contenant les environnements d'exécution des applications) sont gérées doit être repensée : probablement parce que l'existant pose des problèmes de sécurité, de maintenabilité, de performance ou de standardisation. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international

Au sein de la squad, vous contribuerez à la conception, au développement et à la maintenance de solutions décisionnelles sous Micro Strategy , ainsi qu'à l'analyse et à la valorisation des données au service des métiers. Vos missions: Participer aux études d'impact et au recueil des besoins métiers ; Réaliser des analyses de données et accompagner les métiers dans l'exploitation de leurs indicateurs ; Concevoir et développer la couche sémantique ; Développer des rapports, dossiers et tableaux de bord sous Strategy ; Réaliser les tests unitaires ; Optimiser les performances des restitutions ; Assurer la maintenance corrective et évolutive des solutions existantes

Data Centre Strategy & Offering Manager You will work across business, technology, sales, delivery, and partner organisations to create compelling offerings that align with market demand and long-term business growth. The position is ideal for an experienced technology strategist with a strong background in Data Centre solutions, portfolio management, and go-to-market strategy. Data Centre Strategy & Offering Manager Responsibilities Define and deliver the UK Data Centre strategy, vision, and roadmap. Develop compelling Data Centre value propositions and service offerings. Manage the full lifecycle of Data Centre offerings from concept through to retirement. Develop go-to-market strategies that drive customer demand and business growth. Work closely with internal technology teams, partners, and global stakeholders to align portfolio strategy. Lead portfolio transformation initiatives to support future business objectives. Enable sales and delivery teams with the knowledge, tools, and collateral required to position offerings successfully. Promote Data Centre capabilities through engagement with customers, partners, vendors, and industry analysts. Monitor market trends and emerging technologies to ensure the portfolio remains competitive and relevant. Data Centre Strategy & Offering Manager Skills and Experience Extensive experience developing Data Centre strategy and technology offerings. Must have Go-To-Market experience within the development of Data Centre Offerings. Extensive expertise in attraction to sell the development offerings. Proven experience within a global systems integrator or Data Centre specialist organisation. Strong portfolio management and product lifecycle. Deep understanding of Data Centre technologies, including AI, High Performance Computing (HPC), Quantum, and cloud infrastructure. Strong commercial awareness with the ability to translate strategy into business outcomes. Excellent stakeholder management skills across senior business, technology, partner, and vendor communities. Experience leading cross-functional initiatives within large enterprise environments. Strong analytical, strategic thinking, and problem-solving skills. Experience working within multinational or global organisations. To apply, please send your CV by pressing the apply button. Due to high volume of applications, only shortlisted CVs will be contacted. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT en CDI (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks , dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt . Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Contexte Dans le cadre de l'accélération de la transformation Data et de l'industrialisation des usages analytiques, nous recherchons un Product Owner Data Alteryx pour accompagner la mise en œuvre de la roadmap de la plateforme Alteryx et piloter le développement des cas d'usage métiers autour de l'automatisation et de la valorisation des données. Le Product Owner interviendra à l'interface entre les équipes métiers, les équipes Data et les équipes techniques afin de garantir l'adéquation des solutions développées avec les besoins des utilisateurs et les objectifs stratégiques de l'entreprise. Missions : Pilotage de la roadmap Alteryx Participer à la définition, à la priorisation et au suivi de la roadmap de la solution Alteryx. Recueillir, challenger et formaliser les besoins métiers liés aux usages Data et analytiques. Identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus grâce à Alteryx. Assurer l'alignement entre les priorités métiers et les capacités de la plateforme. Gestion du backlog produit Construire et maintenir le backlog produit. Rédiger les User Stories et définir les critères d'acceptation. Prioriser les demandes en fonction de la valeur métier et des contraintes techniques. Animer les cérémonies Agile (backlog refinement, sprint planning, démonstrations, rétrospectives). Coordination des équipes Coordonner les échanges entre les équipes métiers, Data Engineering, BI et IT. Suivre l'avancement des développements et lever les éventuels points de blocage. Organiser les phases de recette fonctionnelle et accompagner la mise en production des workflows. Gouvernance et adoption Participer à la définition des standards de développement et des bonnes pratiques Alteryx. Contribuer à la gouvernance de la plateforme et à la gestion des droits d'accès. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la solution. Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et les supports de formation.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Data Engineer sur Vélizy. Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses capacités data, le client souhaite renforcer son équipe Data Engineering afin de : Construire et industrialiser des pipelines de données Structurer des architectures Data Lake / Data Warehouse modernes Améliorer la qualité, la performance et la scalabilité de la plateforme data Accompagner les équipes métiers dans l’exploitation des données Le consultant interviendra en collaboration étroite avec les équipes produit, plateforme, et métiers réparties à l’international. Environnement Fonctionnel & Technique ETL / ELT : Talend, SSIS, Azure Data Factory Base de données : SQL Server (Database Engine, SSIS, SSAS) Data Platform : Data Lake, Data Warehouse, Data Marts Outils : Power BI (PBIRS), dbt Technologies complémentaires : Trino, MinIO (ou équivalent) Cloud (nice to have) : GCP (BigQuery, GCS, Dataproc) CI/CD : Azure DevOps, GitLab Architecture : Medallion architecture Missions principales Data Engineering Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT Implémenter des mécanismes de chargement (full / delta / historique) Optimiser les performances des traitements et requêtes SQL Assurer la qualité et la fiabilité des données Data Architecture Concevoir des Data Lakes, Data Warehouses et Data Marts Modéliser des jeux de données complexes répondant aux besoins métiers Participer à la mise en place d’architectures modernes (medallion, distributed query) Data Integration Intégrer des données via API, fichiers et autres mécanismes d’ingestion Assurer l’interopérabilité avec les systèmes sources Collaboration & Agile Travailler avec Product Owners, équipes techniques et métiers Participer au cadrage des besoins (data discovery, data scoping) Appliquer les méthodologies Agile Industrialisation & CI/CD Mettre en place des pipelines CI/CD pour les déploiements Maintenir des standards de qualité (tests, documentation, versioning) Livrables Composants data développés et déployés (code source) Documentation technique et fonctionnelle Modèles de données documentés Rapports d’audit et de contrôle qualité Rapports de tests et validation Transfert de compétences et support Compétences requises Techniques Très bonne maîtrise SQL (optimisation, tuning) Expertise Microsoft Data Stack (SSIS, SSAS, SQL Server) Expérience en ETL/ELT et modélisation data Bonne connaissance des architectures Data modernes Expérience avec dbt Connaissance des moteurs distribués (Trino ou équivalent) CI/CD (Azure DevOps ou GitLab)

Cette mission consiste à piloter et coordonner l’ensemble du périmètre de gestion des données dans le cadre du déploiement d’une plateforme de gestion d’actifs auprès de clients internationaux. Le consultant sera responsable de la collecte, de la validation et de la qualité des données de référence, de l’animation d’ateliers clients, de l’identification des besoins fonctionnels et du suivi des actions de mise en œuvre avec les équipes métiers et IT. Il assurera également le reporting des projets, la formation des utilisateurs, le support post-déploiement et contribuera à l’amélioration continue des processus grâce à l’automatisation, l’intelligence artificielle générative et le développement d’agents IA destinés à optimiser les activités récurrentes.

Contexte : Dans le cadre de ses obligations réglementaires, le client recherche un Data Analyst pour intégrer et traiter des demandes spécifiques dans un outil métier, en lien avec les réglementations DORA et SNP (Sécurité des Moyens de Paiement). Client : Banque / Assurance Poste : Data Analyst Expérience : 5 ans minimum Démarrage : 01/08 Durée : 3 mois Localisation : Full télétravail Missions Analyser, qualifier et intégrer des demandes spécifiques dans l'outil métier. Analyser et interpréter des données liées aux exigences réglementaires. Produire des livrables analytiques destinés aux équipes métier, conformité et juridique. Collaborer avec les équipes métiers, juridiques et conformité en environnement 100 % télétravail. Participer à la documentation et au suivi des traitements réalisés. Compétences techniques Minimum 5 ans d'expérience en Data Analysis. Très bonne maîtrise de : SQL Excel avancé Power BI (ou outil BI équivalent) Expérience dans le secteur Banque / Assurance indispensable. Bonne connaissance de : DORA SNP (Sécurité des Moyens de Paiement) Des notions juridiques ou réglementaires sont un réel plus.

Responsable de projet métier IA — Secteur Banque · Consultant Freelance · Paris EN UN COUP D'ŒIL Secteur : Privé — Banque / Services financiers Type de mission : Freelance Durée : 3 mois renouvelables (objectif +6 mois) Démarrage : 1er juillet 2026 Localisation : Paris — présentiel 5j/semaine Niveau : 6 à 8 ans d'expérience Le projet Un acteur bancaire de premier plan engage la dernière ligne droite d'un projet de traitement automatisé des emails entrants (mise en production fin juin), tout en ouvrant un chantier structurant sur l'IA : cadrage d'un orchestrateur de flux, exploration des agents IA avec des partenaires technologiques de référence (Mistral, Dust), et pilotage de POVs en mode innovation. Vous intervenez en tant que chef de projet métier au croisement du delivery opérationnel et de la transformation IA, avec un rôle clé dans la gouvernance et l'acculturation des équipes. Vos missions Finalisation projet emails entrants Piloter la clôture du passage en mode RUN jusqu'à la mise en production fin juin Superviser recette, validation et boucles de feedback Cadrage IA & orchestration des flux Définir le périmètre IA sur la distribution des flux Cadrer la phase suivante : agents IA pour le traitement des tâches Pilotage des POVs agents IA (si Go) Organiser les ateliers avec les partenaires technologiques (Mistral, Dust, Rizlum) Cadrer 1 à 3 cas d'usage et leurs apprentissages associés Piloter les POVs en mode innovation Déploiement & suivi opérationnel Superviser la conception, l'intégration et le déploiement des solutions Mettre en place le monitoring, la maintenance et les mises à jour Gérer les aspects sécurité et confidentialité des données Gouvernance & reporting Suivre budget, planning et KPIs ; identifier et mitiger les risques Produire les reportings et préparer les instances de gouvernance Communiquer avec les parties prenantes techniques et métier Acquisition directe Mener des entretiens ciblés et rédiger les notes d'opportunité associées La stack Gestion de projet (méthodes agile / cycle en V) Connaissance de Mistral, Dust ou Rizlum Expérience projets IA / IA générative Expérience en contexte bancaire ou financier Pilotage d'équipes pluridisciplinaires Certifications projet (PMP, Prince2…) Gouvernance projet : budget, planning, KPIs, risques Culture data science / ingénierie IA Animation d'ateliers métier et technique Communication avec interlocuteurs tech et non-tech

Contexte : Pour l'équipe « ENVIRONNEMENTS », recherche d'un Expert technique environnements hors-production confirmé. L'activité de l'entité est organisée sur les 3 piliers suivants : 1. Environnements : Fournir et maintenir les environnements hors production nécessaires aux différents niveaux de tests 2. Données : Peupler ces environnements avec des jeux de données représentatifs 3. Déploiements : Orchestrer/Automatiser et gérer le déploiement des composants applicatifs. MISSIONS : - Intégration d'applications complexes dans le domaine Linux principalement - Expertise control-M dans le cadre d'une refonte du process de gestion des batch datahub hors-production - Maintenances / incidents sur ZOS, Windows et linux. - Concevoir, développer et tester l’industrialisation des procédures d’exploitation - Spécifier la nouvelle méthode de mise à jour des chaines d’exploitation - Participer à l’implémentation des procédures de sécurité applicatives quel que soit les plateformes (ZOS, Unix, Windows) - Consolider et fournir l’ensemble des consignes d’exploitation et de reprise - Garantir le respect des normes et standards définis dans les modes opératoires - Accompagner et suivre les premières exploitations - Concevoir et rédiger un plan d’intégration global pour tous les environnements hors-production - S'assurer en phase d’homologation que la couverture de tests effectués au cours du projet répond aux exigences de qualité d'E&D (performance, charges, continuité de services, …) - Développement les scripts ou JCLs pour réaliser les traitements Batchs - Réaliser les déploiements sur les environnements de tests - Optimiser les procédures d’exploitation - Développer et maintenir les normes de développement et d’exploitation. S'assurer que la fourniture et le support du service répondent aux standards de l’entité et responsable de la bonne mise en œuvre des améliorations de ce service. Intégration dans une équipe d’experts de la gestion d'environnements motivée, engagée et résolument tournée vers le client. Travail de manière transverse et cohérente pour l’ensemble des clients d’E&D, dans le respect des stratégies de gestion des environnements Hors-Production .

Vous intervenez sur un projet data pour un grand compte, dans un environnement moderne orienté Data Lake et Data Warehouse. Vous prendrez en charge le développement, les tests et la maintenance de composants data, en assurant qualité et fiabilité des livrables. Développement : - Concevoir et développer des composants data avec Python et SQL - Participer à la structuration, l'optimisation et la documentation des environnements Data Lake / Data Warehouse - Contribuer au design et à la maintenance des pipelines de données - Effectuer la revue croisée des développements de l'équipe Tests et recette : - Élaborer et exécuter des jeux d’essais, tests unitaires et d’intégration - Identifier, analyser et traiter les anomalies - Vérifier la conformité des livrables et rédiger des rapports de tests Maintenance et amélioration continue : - Assurer le maintien en conditions opérationnelles des pipelines - Participer à la résolution des incidents de production - Contribuer à la fiabilité et à l’amélioration des solutions data Environnement technique : - AWS S3, Kubernetes, Dataiku, Starburst, Python, SQL - Outils souhaités : Spark, dbt, Airflow Modalités : - Poste basé à Paris (Ile-de-France) - Télétravail partiel possible

Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme PDP (Product Digital Platform), qui équipe les métiers autour de la centrale d'achat (Relation fournisseur, Gérer les prix, les gammes et les produits, etc.) : Data architecture * Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier. * Identification des évènements métier par contexte métier. * Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra. * Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier. * Définition des règles de qualité des Business Terms. * Analyse de la conformité des API avec la data architecture. * Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture. * Réalisation du data lineage. * Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan * Participation à la data governance de la plateforme