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Vos missions : Répondre aux appels d'offres en analysant les besoins et en proposant des solutions techniques adaptées et innovantes. Piloter l'ingénierie de solutions complexes : rédaction des mémoires techniques, présentations et soutenances clients. Garantir la maîtrise des risques, des coûts et de la qualité afin de sécuriser la réussite des projets. Coordonner les expertises internes et externes nécessaires à la conception et au déploiement des solutions. Assurer une veille technologique proactive pour anticiper les évolutions du marché. Encadrer et accompagner la montée en compétences d'une équipe technique d'environ vingt personnes. Être l'interlocuteur privilégié des Directions Générales, des DSI et des partenaires stratégiques (Cisco, Aruba, Huawei, Fortinet, Palo Alto…). Contribuer à la stratégie commerciale en apportant une vision à la fois technique et business. Superviser les dossiers CIR, de leur création à leur phase d'expérimentation.

Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Dans le cadre du développement de solutions data à l’échelle de l’entreprise, nous recherchons un Data Engineer Senior. Vous interviendrez sur la conception et la mise en œuvre de solutions de data warehouse, en manipulant de grands volumes de données structurées et non structurées. Vous collaborerez étroitement avec les architectes data et les équipes métier afin de traduire les besoins en solutions techniques robustes et performantes. Missions principales Traduire les besoins métier en spécifications techniques Développer des flux ETL (outils natifs type TPT, SQL et outils tiers comme DBT) Rédiger et optimiser des requêtes SQL complexes et scripts shell Concevoir et développer des pipelines de données (batch et streaming) Mettre en place des solutions d’ingestion de données à faible latence Définir et implémenter des processus d’intégration dans l’environnement IT Superviser les performances et recommander des optimisations Rédiger et maintenir la documentation technique Interagir avec les clients pour affiner les besoins Supporter les équipes projet et delivery

ATTENTION LE POSTE EST UN POSTE DE DATA ARCHITECT Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme HRDP (Ressources Humaines): 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

Expert Dataiku DSS - Bordeaux COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation CONTEXTE Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Dans le cadre de projets d’infrastructures critiques, la mission consiste à concevoir et définir des solutions techniques en réponse aux besoins métiers en matière de réseaux et de sécurité, notamment au sein d’environnements datacenter. Elle implique la rédaction de documents d’architecture de haut niveau (HLD), la qualification de nouvelles solutions matérielles et logicielles en laboratoire, ainsi que le maintien et l’évolution d’un catalogue de produits de référence. Le rôle inclut également la gestion de la relation avec les fournisseurs, la veille technologique, et l’accompagnement des équipes de mise en œuvre afin de garantir la cohérence, la performance et la pérennité des architectures déployées.

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Architect pour accompagner nos clients grands comptes. Responsabilités Concevoir et faire évoluer l'architecture globale de la plateforme de données Définir les standards et bonnes pratiques de modélisation Accompagner les équipes techniques dans leur mise en œuvre Assurer la cohérence entre les besoins métier et les choix techniques Veiller à la sécurité et à la conformité des architectures (RGPD, ISO 27001)

Contexte de la mission : Viveris accompagne les grands acteurs du secteur bancaire dans leurs programmes de transformation métier et IT, avec une forte dimension data et décisionnelle. Dans ce contexte, nous recherchons un Administrateur / Data Architect SAP BusinessObjects (SAP BO BI) pour intervenir sur un chantier stratégique de la Data Factory. Vous intégrerez l'équipe Solutions BI et participerez à l'administration, l'optimisation et l'évolution des plateformes décisionnelles basées sur SAP BO, au coeur des usages data des métiers. Votre rôle consistera notamment à garantir la performance, la disponibilité et la gouvernance des environnements BI, tout en accompagnant les équipes dans l'architecture et l'évolution des solutions décisionnelles. Ce poste vous permettra d'évoluer dans un écosystème data exigeant, sur des sujets à fort impact métier, aux côtés d'équipes expertes engagées dans la valorisation de la donnée. Responsabilités : * Assurer le suivi opérationnel des plateformes SAP BO BI 4.3 ;Prendre en charge l'assistance de niveau 2 et 3 des multiples plateformes SAP BO BI 4.3 ; * Proposer des solutions d'optimisation des rapports ; * Participer aux différents projets à venir de conversion des univers, de pointage des WebI vers ces univers, de migration à terme vers SAP BO BI 2025 ; * Faire évoluer l'outillage pour industrialiser la gestion des plateformes (Scripting, Datamart de supervision/audit).

🚀 Expert Data Quality / Architecte Data - Azure & IA 📍 Paris | 💼 Mission longue | 🌍 FR / EN 🎯 Contexte Nous recherchons un expert Data Quality senior pour intervenir sur une plateforme data Azure à fort enjeu métier (finance / asset management) . L'objectif : structurer, automatiser et industrialiser la qualité des données , tout en exploitant les nouvelles capacités de l'IA . 🧩 Votre mission Vous interviendrez comme référent Data Quality / Architecte , avec une vision bout‑en‑bout : 🔍 Auditer l'existant et définir une stratégie Data Quality cible ✅ Concevoir et déployer des règles de qualité (complétude, cohérence, unicité, fraîcheur…) ⚙️ Automatiser les contrôles, rejets fonctionnels, alertes et workflows 📊 Mettre en place le monitoring, le reporting et les KPI de qualité 🤖 Intégrer l' IA pour : générer des règles de qualité détecter anomalies et dépassements de seuil faciliter les contrôles en langage naturel 🧑‍🤝‍🧑 Travailler avec les équipes IT et métiers et assurer le transfert de compétences 🛠️ Environnement technique Microsoft Azure Data Platform (Data Lake, Data Factory, Synapse, Purview) PySpark / SQL Power BI (exposition des KPI qualité) Data Governance & Data Quality frameworks 👤 Profil recherché 🎓 Bac+5 (école d'ingénieur ou équivalent) 🧠 7 à 12 ans d'expérience en qualité des données / data management 🏦 Expérience en finance / banque / asset management appréciée 🏗️ Profil Lead / Architecte , autonome et structurant 🌍 Français et anglais professionnels 🌟 Pourquoi cette mission ? Enjeux data critiques et visibles au plus haut niveau Plateforme Azure moderne Forte ambition autour de l'IA appliquée à la Data Rôle clé avec impact stratégique 📩 Intéressé(e) ? Envoyez‑nous votre profil ou échangeons rapidement.

Modèles conceptuels de données par contexte métier Dossier de de conception de KPI Analyse de la conformité des API et Data Set Compétences techniques Modélisation de données - Expert - Impératif Modélisation de KPI - Confirmé - Important Collibra - Confirmé - Souhaitable Data governance - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée ATTENTION LE POSTE EST UN POSTE DE DATA ARCHITECT Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme Ressources Humaines: 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

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

Responsabilités principales : Pilotage Technique : - Définir et faire respecter les bonnes pratiques de développements, de versioning et d'industrialisation des flux data - Réaliser les revues de code, assurer la cohérence et la robustesse technique des traitements - Participer à la conception des architectures cibles en lien avec les architectes data et les équipes DSI. - Contribuer à l'amélioration continue des performances et de la stabilité des pipelines Conception et industrialisation : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, de transformation et de diffusion des données (ETL/ELT) - Mettre en œuvre les solutions d'orchestration et d'automatisation - Participer à la migration des flux SAS vers des solutions modernes (ex : Snowflake) - Veiller à la documentation, à la supervision et au monitoring des traitements Encadrement et accompagnement : - Accompagner techniquement les data engineers dans leurs développements et leur montée en compétence - Promouvoir les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, test, observabilité, monitoring) - Faciliter les échanges entre les équipes data, architecture, sécurité et métier Gouvernance et qualité : - Contribuer à la mise en place des standards de qualité, de traçabilité et de sécurité des données - Collaborer avec le Data Quality Officer sur les sujets de contrôle d'alerting - Participer à la mise en place de mécanismes de data lineage et de gestion des metadonnées Expérience : Expérience sur des architectures cloud data (idéalement GCP) Expérience confirmée dans l'industrialisation et la mise en production des pipelines data Langages et outils : - Obligatoires : Python, SQL, Spring Batch - Data platform : GCP, Snowflake (bonne connaissance apprécié) - ETL/ELT : XDI - CI/CD & Infra : Gitlab, Docker, Terraform, Kubernetes Architectures : - Architecture Data Moderne (Data Lake/House, Data Mesh, ELT Cloud etc) - Performance et optimisation des flux - Sécurité, gouvernance et qualité des données - Supervision et observabilité

Contexte: Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les metiers du Groupe. Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps Automatisation autour des APIs des infrasturcutres, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Environnement technique: - Docker / Kubernetes / OpenShift / Cloud / Bare Metal - Programmation en python - Shell scipting - GPU Computing Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, kaniko, keycloak, ansible, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow

Appel d'offres : Recrutement d'un Data Architect pour l'équipe Ressources Humaines Nous recherchons un Data Architect expérimenté pour renforcer notre équipe Ressources Humaines. Le candidat retenu aura pour mission principale d'assurer la cohérence, la conformité et la qualité de nos données RH en intégrant les meilleures pratiques de data architecture au sein de notre organisation. Compétences requises : Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier Identification des événements métier en fonction du contexte Définition et formalisation des Business Terms , Business Attributes et Business Events dans Collibra Définition des Indicateurs Clés de Performance (KPI) par contexte métier Définition des règles de qualité pour les Business Terms Analyse de la conformité des APIs avec la data architecture Analyse de la conformité des Data Sets avec la data architecture Réalisation du data lineage pour assurer la traçabilité des données Rédaction de dossiers d'architecture data en réponse aux demandes métier exprimées dans le cadre de plans trimestriels Participation active à la démarche de data governance Objectifs de la mission : Le candidat devra élaborer et maintenir une architecture data cohérente, facilitant l’exploitation et la conformité des données RH, tout en assurant leur qualité et leur conformité aux exigences métiers. Il sera également responsable de formaliser et documenter les modèles conceptuels de données, tout en participant à la gouvernance des données pour garantir leur intégrité et leur conformité aux réglementations en vigueur. Profil recherché : Vous êtes doté d’une solide expérience en architecture data, notamment dans un contexte RH ou administratif. Vous maîtrisez les outils de gestion des métadonnées tels que Collibra, et avez une bonne compréhension des enjeux liés à la conformité des API et des Data Sets. Vos qualités analytiques, votre capacité à documenter précisément et votre esprit de collaboration seront essentiels pour mener à bien cette mission. Modalités : Les candidats intéressés sont invités à soumettre leur proposition détaillée, comprenant leur méthodologie, leur expérience pertinente et leur tarification, dans le respect des délais fixés par cet appel d’offres. Nous restons à votre disposition pour toute information complémentaire et vous remercions de l’intérêt porté à cette opportunité stratégique au sein de notre organisation.

Missions Notre client, un groupe bancaire, recherche un Chef de projet flux data et migration SI (H/F) afin de piloter et mettre en place avec une filiale les flux de données entre son SI et le nouvel outil de consolidation financière Groupe en mode SaaS. Le consultant devra suivre, piloter et mettre en œuvre le chantier de mise en place de flux entre l’écosystéme de notre Client et l’outil SaaS cible. Les tâches peuvent se résumer ainsi : - Pilotage et suivi de projet : Cadrage de l’adaptation des flux SFTP dans le cadre d’un changement d’outil de consolidation Collaborer avec les Architectes data et les équipes développement/intégration pour la conception des flux et des jobs Piloter le planning de migration des flux (pilot, pré-prod, prod) et les fenêtres de bascule Suivre la mise en place des NAS avec l’infogéreur - Mise en oeuvre : Ecrire / coder des scripts en PowerShell (niveau de complexité moyenne) Documenter l’architecture et les flux Documenter le fonctionnement et le processus