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Recueil des besoins et collaboration métier Interagir avec les équipes internes pour recueillir et formaliser les besoins. Participer aux ateliers d’expression des besoins et rédiger les cahiers des charges des rapports attendus. Traduire les enjeux métiers en problématiques analytiques claires et actionnables. Analyse et valorisation de la donnée Collecter, analyser et croiser des données issues de multiples sources (bases de données SQL, annuaires, plateformes cloud, outils de ticketing, etc.). Concevoir et développer des tableaux de bord orientés décisionnel pour suivre les usages et l’adoption. Réaliser des analyses statistiques pour identifier des tendances, des axes d’optimisation et des leviers d’action. Documentation et accompagnement Rédiger les dossiers d’architecture technique liés aux cas d’usage. Documenter les tableaux de bord pour en faciliter la lecture et l’appropriation par les utilisateurs finaux. Accompagner les équipes dans la compréhension des indicateurs, des calculs et des données présentées.

Le client a mis en place une plateforme de données moderne basée sur Azure(Synapse, Data Factory, Data Lake, Power BI) pour soutenir les analyses et le reporting à l'échelle de l'entreprise. Suite à une forte expansion de l'activité, la plateforme doit désormais évoluer vers un socle de données plus évolutif, industrialisé et résilient, permettant des analyses avancées et préparant les futurs cas d'usage de l'IA. La fonction Data fonctionne selon un modèle de livraison hybride, combinant une équipe interne restreinte et des partenaires externes. Alors que l'équipe interne définit la stratégie des données, la gouvernance et la vision de la plateforme, une part importante des activités actuelles de construction (build) et d'exploitation (run) est prise en charge par des partenaires externes (AMS et livraison par projet Danc se contexte, nous recherchons, un Ingénieur de Données Azure Senior / Lead pour s'approprier progressivement la plateforme de données. Ce rôle combine l'ingénierie pratique (hands-on), l'architecture de plateforme et le leadership de livraison, avec un accent particulier sur le renforcement des compétences internes et la réduction de la dépendance vis-à-vis des partenaires externes au fil du temps Il s'agit d'un rôle transformationnel et de terrain (hands-on) , nécessitant la capacité d'opérer dans un environnement partiellement externalisé tout en menant l'industrialisation, la fiabilité et l'appropriation à long terme de la plateforme. Responsabilités clés 1. Propriété et architecture de la plateforme de données · Détenir et piloter l'évolution de la plateforme de données Azure, en définissant les normes d'architecture, les modèles de données et la feuille de route technique alignés sur les besoins de l'entreprise et les ambitions futures en matière d'analyse et d'IA. · Agir en tant qu'autorité de conception, en garantissant l'évolutivité, la performance, l'efficacité des coûts et la standardisation à travers toutes les entités et domaines de données. 2. Ingénierie des données pratique et construction de la plateforme · Concevoir, construire et optimiser des pipelines de données et des produits de données évolutifs dans Azure (Data Factory, Synapse, Data Lake), en établissant des normes d'ingénierie et des frameworks réutilisables. · Prendre directement en charge les développements critiques (pipelines complexes, optimisation des performances, composants architecturaux), tout en guidant et validant les implémentations livrées par les partenaires. 3. Gestion de l'AMS et de la livraison · Piloter et challenger le partenaire de services de gestion d'applications (AMS), en garantissant la qualité de la livraison, le respect des normes et l'amélioration continue des services. · Définir les priorités, passer en revue les livrables et piloter le transfert de connaissances afin de réduire progressivement la dépendance vis-à-vis des partenaires externes. 4. DataOps, gouvernance et fiabilité de la plateforme · Établir et faire respecter les pratiques DataOps (CI/CD, tests, surveillance, alertes) pour industrialiser et stabiliser la plateforme. · S'assurer que la gouvernance des données, la qualité des données et les normes de sécurité sont appliquées de manière cohérente dans l'ensemble de l'écosystème de données. Objectifs et résultats clés (OKR) Priorités immédiates · Monter en compétences sur la plateforme de données Azure et sécuriser le transfert de connaissances depuis les partenaires actuels. · Évaluer et rationaliser l'architecture de données, les pipelines et les outils existants. · Stabiliser et renforcer le Datahub du Groupe (Synapse, Data Lake, ensembles de données Power BI). · Soutenir les initiatives critiques en améliorant la fiabilité et l'évolutivité des pipelines de données. Objectifs à moyen terme · Développer le Datahub du Groupe avec des ensembles de données standardisés et certifiés à travers les entités. · Améliorer les performances et l'accessibilité des données pour les analyses et le reporting. · Industrialiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. · Réduire le délai de mise à disposition des données et améliorer la résilience de la plateforme. Objectifs stratégiques · Préparer la plateforme de données pour les analyses avancées et les futurs cas d'usage de l'IA. · Améliorer la qualité, la lignée (lineage) et l'accessibilité des données dans toute l'organisation. · Contribuer à l'évolution vers une plateforme de données moderne et évolutive (par exemple, Fabric, Databricks).

Mission de l’équipe : Au sein de l’équipe Capital Reporting, la mission s’inscrit dans le cadre de la finalisation du dispositif de reporting réglementaire lié à la Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). L’équipe est responsable de la production, de l’analyse et de la restitution des exigences en fonds propres associées au risque de marché, ainsi que du suivi de la conformité réglementaire et de la préparation des livrables destinés aux autorités de supervision. L’objectif est de finaliser l’implémentation du cadre de reporting réglementaire FRTB, de renforcer le dispositif de contrôle et de contribuer à la préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. Finalisation du cadre de reporting réglementaire FRTB L’équipe est responsable de l’implémentation des exigences réglementaires FRTB au sein du dispositif de reporting. Les principales activités couvrent : Analyse des templates COREP et des spécifications réglementaires afin de garantir leur intégration dans le système de reporting. Identification des besoins en données et analyse de leur disponibilité au sein des systèmes risques. Rédaction des spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions nécessaires sur les systèmes amont. Suivi des développements réalisés par les équipes contributrices et coordination des parties prenantes. Contribution à la mise en place des fichiers d’intégration et à la définition des règles de mapping. Validation de la chaîne complète de traitement des données, depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires finaux. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality L’équipe est responsable de l’amélioration continue du cadre de contrôle associé aux reportings réglementaires FRTB. Les travaux portent notamment sur : L’optimisation du plan de contrôle existant. La définition et la mise en place de nouveaux points de contrôle. La définition des indicateurs clés de risque (KRI) et des seuils associés. La construction de fichiers de contrôle et de certification des données reportées. Le suivi de la qualité des données issues des systèmes fournisseurs. L’amélioration du dispositif de monitoring et de gouvernance de la qualité des données. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire L’équipe participe activement aux dispositifs de gouvernance et aux exercices de contrôle interne. Les principales responsabilités incluent : La préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. La contribution à la formalisation des réponses aux recommandations émises par les fonctions de contrôle. La participation aux réunions de suivi et aux instances de gouvernance du programme FRTB. La rédaction et la mise à jour de la documentation projet et réglementaire. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les trois volets suivants : Finalisation du reporting réglementaire FRTB. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire. En termes de responsabilités principales attendues, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Analyser les exigences réglementaires FRTB et les templates COREP. Définir les besoins en données et rédiger les spécifications fonctionnelles. Assurer le suivi des développements et coordonner les différentes parties prenantes. Mettre en place et renforcer les contrôles associés aux reportings réglementaires. Définir les KRI et les indicateurs de suivi de la qualité des données. Réaliser les tests unitaires, d’intégration et de régression. Contrôler et valider les flux de données depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires. Contribuer à la préparation des livrables attendus dans le cadre des audits et inspections réglementaires. Organiser les réunions de suivi et rédiger les comptes rendus associés. Secteur d’activité : Banque d’investissement

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et du déploiement international de plateformes data B2B, notre client recherche un Business Analyst Data Senior capable d’intervenir à l’interface entre les équipes métiers, data, IT et produit. La mission s’inscrit dans un environnement complexe, international et orienté data, avec des enjeux de structuration des processus, de gouvernance de la donnée, de qualité des données, de reporting et d’industrialisation des usages métiers. L’objectif est d’accompagner les équipes dans la collecte, l’analyse, la formalisation et le déploiement de besoins fonctionnels autour de produits data utilisés par plusieurs entités métiers. Missions principales Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers auprès des utilisateurs. Animer des interviews, ateliers et réunions avec les parties prenantes. Comprendre et structurer des sujets fonctionnels complexes. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles, user stories et exigences système. Collaborer avec les équipes techniques pour faciliter l’implémentation des solutions. Participer à l’analyse des données, à la modélisation et à la définition des indicateurs. Identifier les points de blocage, irritants, inefficacités et axes d’amélioration. Contribuer à la documentation des processus fonctionnels et des composants applicatifs. Participer aux phases de tests, recette fonctionnelle et validation des données. Accompagner le changement : formation, support utilisateurs, onboarding des équipes locales. Veiller à l’alignement avec les principes de gouvernance data, qualité de données et architecture fonctionnelle.

L'objectif : moderniser et automatiser la prévision de chiffre d'affaires, aujourd'hui réalisée manuellement sur Excel par les équipes métier. Double enjeu : développer un modèle de prévision plus performant et explicable que l'existant ; concevoir une WebApp réellement adoptée par des utilisateurs habitués à leurs fichiers Excel Vos missions Cadrer le Problem Space : cartographier les utilisateurs, documenter les process et outils actuels, modéliser la valeur générée par l'amélioration des prévisions. Piloter la roadmap produit : structurer et prioriser les besoins métier et techniques dans Jira, construire une feuille de route itérative. Concevoir l'expérience : maquettes des parcours utilisateurs, critères d'acceptation, coordination des recettes. Animer le delivery en Agile : Daily, Sprint Planning, Refinement, Démo, Rétrospective. Déployer et conduire le changement pour assurer l'adoption. Maîtrise du Product Management (Discovery & Delivery, rituels Agile) et du Product Design (workflows, maquettes front). Bonne compréhension des enjeux data et statistiques liés à un produit basé sur du Machine Learning. Excellente communication en français, à l'écrit comme à l'oral, et capacité à embarquer des stakeholders métier et techniques. Un vrai plus manipulation de données (SQL avancé, APIs, dataviz), rédaction de specs technico-fonctionnelles, et appétence pour les coding assistants (type Gemini CLI).

🎯 Okara cherche un·e Chef de Projet Data & Urbanisation SI – Transformation MDM / RH L’enjeu : Devenir le chef d'orchestre des flux de données RH et de l'urbanisation applicative chez l'un des leaders mondiaux de la grande distribution. Dans le cadre du déploiement global d'un nouvel outil phare de gestion des ressources humaines (Workday) , l'objectif est de piloter le déploiement de nouveaux référentiels en masse selon un modèle MDM (Master Data Management) . Ton terrain de jeu ? Une équipe dynamique de 7 personnes. Tu travailleras en binôme hyper soudé (avec spécialisation et backup mutuel) pour faire le pont entre les collaborateurs RH, leur profil informatique et leurs usages dans un écosystème SI ultra-riche. Ton périmètre ? La France, mais aussi des relais IT locaux dans 24 pays ! 🚀 Ton rôle Tu es au centre de la matrice. Ton rôle combine l'analyse d'impacts techniques, la gestion de projet et une bonne dose de change management auprès de populations IT. Concrètement, la mission s'articule autour de 3 axes majeurs : Détection proactive & Analyse d'impacts (Directs & Indirects) : Cartographier le SI pour identifier les applications impactées par les modifications du référentiel RH. Tu traques aussi bien les impacts directs que les cas d’usages indirects (données relayées de la suite de gestion des identités vers une application, qui elle-même la relaye). Tu analyses les impacts avec les équipes concernées et pilotes l’avancement des chantiers d'adaptation. Cadrage & Approche MDM : Préparer le déploiement des nouveaux référentiels partout où cela apporte de la valeur. Tu identifies les use cases , estimes de manière macro les enveloppes budgétaires requises et permets la budgétisation à court terme des projets à plus long terme. Animation & Change Management IT : Créer des supports de communication, médias et guides pour rendre tes interlocuteurs IT le plus autonomes possible. Tu gères les interviews, les réunions de groupe, animes les débats d'architecture (avec l'appui d'architectes pour les cas complexes) et assures le suivi de l'avancement via des indicateurs de pilotage que tu définiras. (En bonus : tu pourras être amené·e à contribuer ponctuellement à l'animation des chantiers de qualité de la data avec les relais locaux).

📍 Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une offre Database as a Service (DBaaS) sur un environnement Cloud Privé , notre client recherche un Administrateur DBA Cloud DevOps Senior . Au sein d'une équipe d'environ 15 DBA, vous participerez à la conception, l'industrialisation et l'exploitation de plateformes de données cloud natives reposant sur Kubernetes. Vous contribuerez à la mise en place de services de bases de données automatisés, hautement disponibles, sécurisés et facilement exploitables à grande échelle. 🎯 Vos missions Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des services de données : Concevoir et développer l'offre DBaaS Déployer les moteurs de bases de données sur Kubernetes Administrer les opérateurs Kubernetes (CNPG, ECK...) Industrialiser les déploiements via Helm, GitOps et Ansible Automatiser le provisioning, les sauvegardes et les restaurations Mettre en œuvre les procédures de montée de version et de patching Garantir la haute disponibilité (HA), la réplication et les dispositifs PRA/PCA Superviser les plateformes (Prometheus, Grafana...) Participer au maintien en conditions opérationnelles (MCO) Assurer un support technique de niveau 3 Accompagner les équipes projets sur les choix d'architecture Data Participer aux projets de sécurité, conformité et gestion des accès Réaliser une veille technologique autour des solutions Cloud Native. 🛠 Environnement techniqueCloud & Container Kubernetes Helm GitOps ArgoCD OpenStack VMware Podman Morpheus Automatisation Git Ansible Terraform Bases de données Relationnelles : PostgreSQL MySQL MariaDB Oracle SQL Server NoSQL : MongoDB Elasticsearch OpenSearch Cassandra Redis Monitoring Prometheus Grafana Stockage S3 Longhorn Commvault Systèmes RedHat Ubuntu Oracle Linux ✅ Compétences indispensables Très bonne maîtrise de Kubernetes Expertise Helm Charts Expertise Git et Ansible Bonne connaissance des bases de données Expérience sur des opérateurs Kubernetes (CNPG, ECK ou équivalent) Maîtrise des architectures Cloud Native Bonne connaissance des concepts Kubernetes (PV, PVC, StorageClass, CSI) Automatisation des déploiements GitOps Infrastructure as Code Sauvegarde / restauration (PITR) Haute disponibilité Réplication PRA / PCA Diagnostic de performance des bases de données CI/CD

Contexte de la mission Artificial Intelligence is at the core of the company’s Mission and Vision 2035. Its use is rapidly accelerating across the organization and represents major transformation opportunities: simplifying and standardizing everyday actions, optimizing and enhancing individual performance, and reinventing and transforming business activities. The company aims to frame AI-related practices to ensure that its use aligns with its core values—Vitality, Generosity, Responsibility, and Authenticity—and delivers long-term benefits for the Company, People, and the Planet. The Data & (Gen)AI Center of Expertise, made up of more than 200 teammates, supports and guides the entire organization in the “AI First for All” movement, by making Data and (Gen)AI technologies accessible so that each team can locally create AI-powered solutions. Within this department, this role is an opportunity to join the “Adoption & Experience” team as a Solution Architect to support the acceleration of AI solution adoption across the company’s 100,000 teammates, while ensuring compliance with standards, a clear governance framework, and the proper integration of use cases with technological systems. The position is based at the company campus (Villeneuve d’Ascq) or in Paris. Objectifs et livrables Reporting to the Partnership squad, you will act as a high-level technical and methodological advisor for digital and business teams. You will handle complex technical deployments and provide expert consulting on Data & AI architectures to ensure the technical success of our users. You will work closely with the SWAT team which handles the vision and the architecture guidelines. You will be responsible for the following: Guide the implementation of complex Data and AI solutions within business domains ensuring architectural best practices are upheld. Deploy directly onto high-stakes projects to handle complex technical deployments, operating under specific models (Time & Materials or Fixed Price). Resolve critical technical debt for local teams and ensure sustainable skill transfer so they can master the platform autonomously. Leverage our technical stack to allow the creation of new products and capabilities for tech experts across the company. Gather continuous field feedback during deployments to proactively improve the global platform ecosystem. Requirements Strong engineering background with deep, hands-on expertise in Cloud, Data architectures, and AI solutions. Solid experience in technical consulting, solution design, or complex systems architecture. Ability to act as an authoritative technical advisor while maintaining a strong pedagogical approach for skill transfer. Fluent in written and spoken English (mandatory). Technical Proficiency: Extensive knowledge of AWS (Bedrock, S3, IAM, EKS) and GCP (Vertex, BigQuery, etc.).

Contexte : Au sein d’une direction en charge de la transformation digitale, des parcours clients et des paiements, le Product Owner est responsable de l’optimisation de la performance commerciale des canaux digitaux. Son rôle consiste à améliorer la visibilité, l’accessibilité et l’efficacité des parcours de souscription afin de maximiser la conversion et de soutenir les objectifs de croissance de l’entreprise. Missions : Identifier les opportunités de croissance sur les espaces clients connectés ainsi que sur les sites commerciaux grand public. Aligner la stratégie produit avec les objectifs business (acquisition, équipement, revenus, conversion). Concevoir, piloter et optimiser l’espace de souscription sur les canaux web et mobile. Définir, prioriser et animer le backlog produit en fonction de la valeur métier et des enjeux business. Rédiger les user stories, cadrer les besoins et assurer le suivi des développements. Coordonner les équipes UX, Data, IT, Marketing et Conformité afin de garantir la cohérence et la qualité des solutions mises en œuvre. Suivre les indicateurs de performance, analyser les résultats et piloter les actions d’optimisation continue. Accompagner le lancement et le déploiement de nouvelles offres et fonctionnalités sur les différents canaux digitaux.

Si l’Architecture Data est pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste d’Architecte Solution Data Senior ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Accompagner les métiers et la MOA dans le cadrage et l’analyse des besoins Data Concevoir et porter des solutions technico-fonctionnelles adaptées aux enjeux métiers Réaliser la modélisation des données et contribuer à l’urbanisation du SI Data Collaborer étroitement avec les chefs de projets, urbanistes, ingénieurs Data et équipes techniques Participer aux phases de recette, de tests et garantir la cohérence fonctionnelle des solutions Animer les échanges avec les différentes parties prenantes et assurer le suivi des projets Contribuer à l’amélioration continue des processus, méthodes et bonnes pratiques Data

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Le rôle du développeur senior dans ce projet consistera à concevoir et mettre en œuvre les composants suivants de la plateforme : L’ingestion des données Le traitement et la normalisation des données La distribution des données aux différents acteurs La construction et l’amélioration d’un framework commun incluant le monitoring, la CI/CD, les tests, la performance, la résilience, les pratiques de développement et la qualité du code Missions Développer et maintenir les composants de la plateforme Big Data « One Pulse » Garantir la conformité avec les frameworks internes et les directives d’architecture Collaborer avec les parties prenantes du projet afin de promouvoir les bonnes pratiques et proposer des fonctionnalités communes pour la plateforme Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’ingestion, de traitement, de normalisation et de distribution des données Construire et améliorer les frameworks liés au monitoring, à la CI/CD, aux tests, à la performance, à la résilience et à la qualité du code Outils & Environnement Ingénierie logicielle en Python : conception, tests, processus de développement Architecture et technologies Big Data Conception, modélisation et optimisation de pipelines de données dans des environnements distribués Connaissance du cloud AWS : un plus, mais non indispensable

Nous recherchons un Data Modeler expérimenté pour intervenir au sein d’un environnement bancaire international. La mission consiste à concevoir et structurer les modèles de données (conceptuels, logiques et physiques) nécessaires aux domaines Finance, Risk et Regulatory Reporting, en conformité avec les exigences réglementaires (FINREP, COREP, BCBS 239…). Responsabilités Modélisation des données Concevoir les modèles conceptuels couvrant les principaux domaines bancaires (clients, crédits, dépôts, instruments financiers, collatéraux, risques, comptabilité…). Traduire les modèles conceptuels en modèles logiques détaillés, alignés sur les taxonomies EBA/ECB et standards (BIRD…). Contribuer à la validation et à la cohérence des modèles physiques dans les environnements DWH / Lakehouse. Support au reporting réglementaire Définir les structures de données nécessaires aux reportings FINREP / COREP. Assurer la cohérence et la traçabilité des données entre Finance, Risk et Regulatory. Contribuer à la conformité BCBS 239 (qualité, complétude, exactitude, lineage). Data Warehouse & Data Governance Concevoir des modèles pour les DWH, data marts et environnements analytiques. Définir les CDE (Critical Data Elements) et contribuer aux règles de qualité. Participer à la documentation du lineage, des mappings et des impacts. Aligner les modèles avec les standards de gouvernance et les outils de catalogage. Collaboration & communication Travailler avec les équipes Risk, Finance, Regulatory Reporting, Data Architects et Data Governance. Animer des ateliers de modélisation et vulgariser les concepts auprès des parties prenantes. Fournir une expertise métier et réglementaire sur les structures de données bancaires.

Chez K-LAGAN, nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation autour de la Data, de l'IA, du développement logiciel et de la qualité applicative. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) QA Lead – Environnement BigData (H-F) pour intervenir sur un environnement à forte volumétrie de données au sein d'un projet stratégique basé en Île-de-France. 🎯 Vos missions Au sein d'équipes Data et IT, vous serez en charge de : Définir et piloter la stratégie de tests sur des environnements Big Data Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Mettre en place et améliorer les processus de validation et d'automatisation des tests Intégrer les contrôles qualité dans les pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes Data Engineering, Data Science et les équipes métiers Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques QA et Data Quality Produire les indicateurs qualité et assurer le reporting associé

Développeur Senior - Finance & Automatisation / Agentic IA Compétences MUST HAVE Expérience en environnement Finance ou Finance Corporate (critère éliminatoire) Connaissance des processus métier financiers Capacité à interagir avec les équipes métier Finance Process Automation (critère éliminatoire) Maîtrise d'outils d'automatisation (Power Automate, Zapier, n8n, ou outils custom) Conception et déploiement de workflows automatisés Agentic IA (must Have) Expérience dans le développement d'agents IA autonomes Connaissance des frameworks type LangChain, AutoGen, CrewAI, ou équivalents Capacité à concevoir des pipelines multi-agents Contexte & Environnement Client opérant dans un environnement bourse / marchés financiers Fort besoin de comprendre le contexte business pour produire des solutions pertinentes Profil capable de faire le lien entre les équipes IT et les équipes métier Finance Politique de télétravail : Hybride 2 jours sur site 2 en TT Stack technique : tous les LLM possible -