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Contexte Dans le cadre du renforcement de ses capacités data, une grande organisation internationale mène un programme de transformation visant à améliorer la fiabilité des données, accroître l’automatisation et renforcer la gouvernance des données. La mission s’inscrit dans une démarche globale d’industrialisation des pratiques de qualité des données, de réduction des contrôles manuels et d’adoption de technologies avancées pour soutenir la prise de décision métier. L’expert interviendra comme référent senior en qualité des données , en collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers. Responsabilités Évaluer les pratiques existantes en matière de qualité des données et réaliser un diagnostic de maturité Définir et mettre en œuvre des règles de qualité, des contrôles et des processus de validation tout au long des pipelines de données Concevoir des processus automatisés de surveillance, d’alerting et de remédiation des incidents liés à la qualité des données Contribuer à la définition d’un cadre de qualité des données scalable ainsi qu’à la feuille de route de déploiement Exploiter des techniques avancées, y compris des approches basées sur l’IA, pour optimiser les contrôles et la détection d’anomalies Assurer la documentation, le transfert de connaissances et l’alignement avec les équipes et parties prenantes internes Profil recherché Expérience significative en qualité des données, gouvernance des données et pratiques de validation Solide maîtrise des plateformes data, environnements de traitement et d’analytics Expérience dans la conception de contrôles automatisés, de tableaux de bord de monitoring et de KPI Capacité à traduire les besoins métiers en règles de qualité mesurables Bonne connaissance des environnements data modernes et/ou cloud Excellentes compétences en communication, avec une capacité à collaborer efficacement avec des interlocuteurs techniques et métiers

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des modèles de données cliniques et de recherche via openEHR, FHIR et des modèles relationnels. Vous collaborerez avec les équipes cliniques, chercheurs et data stewards afin de formaliser les besoins métiers en modèles de données réutilisables, tout en garantissant leur alignement avec les standards internationaux de santé et les politiques de gouvernance data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes data engineering pour assurer l’implémentation en production des modèles au sein des repositories cliniques et data warehouses, tout en contribuant à la gouvernance, à la documentation et à l’évolution des standards de données de santé de l’organisation.

🧩 Contexte de la mission Dans un environnement complexe et exigeant, vous intervenez au sein d’une équipe SRE (Site Reliability Engineering) afin d’assurer la fiabilité, la performance et la disponibilité de plateformes critiques en production. Le projet s’inscrit dans un contexte de transformation et d’industrialisation des systèmes, avec une forte orientation vers l’automatisation, la qualité de service et l’amélioration continue. 🎯 Vos missions principales Rattaché(e) au responsable SRE, vous intervenez sur les activités suivantes : Assurer la gestion opérationnelle des applications critiques en haute disponibilité Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques (environnements Linux, Docker, Kubernetes) Gérer des environnements hybrides (Cloud & Data Center privé) Contribuer à la sécurisation des plateformes (design, configuration, implémentation) Développer et améliorer des outils liés à la production Optimiser le monitoring technique et fonctionnel des plateformes Garantir le maintien en condition opérationnelle (MCO) et la performance des systèmes Gérer les incidents, évolutions et reporting dans le respect des SLA Participer à la mise en production via des tests automatisés (unitaires, fonctionnels, smoke tests) Apporter un support technique aux équipes internes et utilisateurs Participer aux astreintes (support 24/7) 🛠️ Compétences requises ✔️ Techniques Développement (niveau confirmé) SRE / Production Engineering (confirmé) Environnements Linux / UNIX Conteneurisation : Docker, Kubernetes Outils : Git, Jenkins, Ansible / Saltstack Cloud : AWS / Azure Monitoring : Grafana, Zabbix, Nagios Scripting : Bash Notions en réseaux distribués ➕ Atouts Kubernetes (certification CKA appréciée) Java / SQL Architecture API Normes ITIL / Sécurité SI (ISO 27001) Connaissances en cryptographie / PKI

Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un Data Engineering (IA/ML) - Sénior H/F Descriptif de la mission: Data Engineering (IA/ML) - Sénior Contexte et objectif de la mission : La mission s’inscrit au sein d’une entité technologique d’un grand groupe de gestion d’actifs, responsable de la conception, du développement, de la commercialisation et du maintien de solutions technologiques pour l’industrie de l’épargne et de la gestion d’actifs. La prestation interviendra sur le socle Data/IA, en lien étroit avec l’équipe d’ingénierie de production afin d’assurer le support à l’échelle. Le consultant n’aura pas la charge de l’exploitation quotidienne, mais devra être capable d’intervenir sur des problèmes concrets, de structurer les pratiques, d’outiller les équipes et de garantir la robustesse et la scalabilité des solutions en place. Le besoin vise un profil à la fois opérationnel et capable de conseil. Missions principales : Expertise opérationnelle sur les plateformes Data/IA • Challenger et améliorer concrètement les plateformes d’orchestration et de requêtage distribué : diagnostic des problèmes de performance, optimisation des configurations, revue des patterns d’utilisation • Concevoir et optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement de données basés sur Spark : performance des jobs, gestion des volumétries, stratégies de partitionnement et formats de stockage • Intervenir directement sur les évolutions techniques pour accompagner la montée en charge : volumétrie, nombre d’utilisateurs, complexité des pipelines • Contribuer à la gouvernance technique par la pratique : établir des standards à partir de cas concrets et documenter les décisions techniques • Évaluer et prototyper l’intégration de nouveaux composants dans l’écosystème : formats de stockage, outils de catalogue, moteurs de calcul Industrialisation et scalabilité : • Industrialiser les pipelines Data et IA/ML avec un objectif de fiabilité, observabilité et reproductibilité, en mettant en œuvre directement les solutions • Concevoir et implémenter les patterns de déploiement et d’exploitation à l’échelle en collaboration avec les équipes support et l’équipe d’ingénierie de production • Mettre en place les mécanismes de monitoring, d’alerting et de capacity planning adaptés aux workloads Data/IA • Structurer le support de niveau 3 et accompagner l’équipe de production sur le support de niveaux 1 et 2 Accompagnement et montée en compétence : • Conseiller et accompagner les équipes de développement et de data science dans l’utilisation optimale des plateformes • Assurer un rôle de référent technique opérationnel au sein de l’équipe, par l’exemple et le pair-working • Participer à la veille technologique et réaliser des POCs sur des évolutions pertinentes pour l’écosystème Data/IA Environnement fonctionnel : • Plateformes Data & IA/ML • Plateformes Kubernetes on-premise et Cloud servant de socle d’hébergement • Outils DevOps : intégration continue, déploiement, observabilité • Projets de R&D visant à moderniser le SI • Accompagnement des initiatives IA/ML du groupe • Outils de monitoring du SI Environnement technique : • Data / Orchestration : Dagster, Trino, Apache Spark, Hive, Delta Lake, Iceberg, Superset, OpenMetadata • IA / ML : workloads IA/ML sur Kubernetes, outils MLOps • Hébergement : Kubernetes on-prem et Azure, Docker • DevOps / Observabilité : ArgoCD, Jenkins, Grafana, Prometheus, Sysdig • Langages : Python, Go • Versioning / Stockage : GitLab, Artifactory, S3

Missions Dans le cadre de vos fonctions, vous serez amené(e) à intervenir sur une plateforme DATA critique, en assurant son bon fonctionnement et son amélioration continue. À ce titre, vous allez être amené(e) à : • Assurer le RUN et l'exploitation d'une plateforme DATA critique, en garantissant sa disponibilité, sa performance et sa stabilité au quotidien. • Analyser et résoudre les incidents liés aux traitements et aux pipelines de données, en identifiant rapidement les causes et en mettant en place des actions correctives adaptées. • Améliorer la supervision existante et contribuer à la fiabilisation du RUN, notamment via la mise en place d'outils de monitoring, d'alerting et de bonnes pratiques d'exploitation. • Participer aux tests et au déploiement des évolutions techniques, en veillant à la qualité, à la non-régression et à l'intégration fluide dans l'environnement existant. • Documenter les incidents et capitaliser sur les retours d'expérience, afin d'améliorer en continu les processus, les procédures et la connaissance globale de la plateforme. • Collaborer étroitement avec les équipes DATA et applicatives, en favorisant la communication, le partage d'information et la résolution transverse des problématiques. Référence de l'offre : kcd9qi161r

Missions 2.1. Pilotage & gouvernance Assurer le pilotage IT du programme OFS, en coordination étroite avec la direction de programme Finance Structurer et animer les instances de gouvernance : planning, risques, arbitrages, décisions, points transverses Être le point d’entrée IT unique pour les sponsors, avec une posture solide, affirmée et crédible 2.2. Structuration du cadrage Monter rapidement sur le cadrage déjà lancé et co-construire Produire un backlog IT multi-domaines solide et aligné sur les priorités Finance 2.3. Coordination transverse Organiser et synchroniser les contributions des équipes : Safir, Architecture, Data, Risk, intégration, externe/partners Garantir la bonne articulation entre les backlogs des squads, les études de cadrage et les autres travaux du programme Identifier et résoudre les points de friction (capacités, périmètre, dépendances techniques ou organisationnelles) 2.4. Gestion des risques Identifier les risques stratégiques : exemple architecture, données, dépendances, planning, disponibilité des équipes Construire un plan d’actions robuste et assurer le suivi des arbitrages avec les sponsors 2.5. Communication & alignement Fournir un reporting exécutif clair pour : CODIR DSI, Finance, Groupe, sponsors Créer un environnement de travail fluide, aligné, transparent — tout en conservant la fermeté nécessaire au cadrage Compétences et profil attendu 3.1. Expérience indispensable Expérience avérée de direction de grands programmes stratégiques (gros projets de transfo Finance et/ou convergence vers plateformes groupe) ; idéalement à forte exposition Groupe/COMEX Expérience solide en pilotage dans une organisation agile @scale, incluant : multi-squads multi-backlogs synchronisation QAP interaction avec les rôles agiles (PO, SM, RTE, Tribe Lead) Capacité démontrée à opérer dans un environnement hybride : cadrage stratégique + delivery agile

Au sein d’une direction dédiée à la couverture clients et à l’investissement, vous rejoignez une équipe en charge de la performance commerciale et de l’optimisation de la relation client . L’objectif est de maximiser la valeur des portefeuilles clients en combinant : analyse stratégique allocation des ressources accompagnement opérationnel des équipes commerciales Dans ce cadre, l’équipe Data & Innovation renforce ses capacités pour mettre la Data et l’Intelligence Artificielle au service du business .

Vous êtes passionné(e) par la data et les enjeux d’architecture dans un environnement retail ? Vous souhaitez intervenir sur des sujets structurants autour de la modélisation, de la qualité et de la gouvernance des données ? Cette opportunité est faite pour vous ! Vos missions : · Concevoir et faire évoluer les modèles de données en lien avec les différents contextes métiers. · Définir et structurer les indicateurs clés de performance (KPI) ainsi que les règles associées. · Formaliser les concepts métiers, attributs et règles de qualité au sein des outils de gouvernance. · Analyser la cohérence et la conformité des données (APIs, datasets) avec l’architecture définie. · Réaliser le data lineage et documenter les flux de données. · Rédiger les dossiers d’architecture et accompagner les équipes sur les sujets data. · Contribuer aux pratiques de gouvernance et d’amélioration continue autour de la donnée. Localisation : Lille (59)

Dans le cadre d’un projet innovant de transformation data, nous recherchons un(e) Business Analyst pour accompagner le déploiement d’une solution basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux utilisateurs d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL générées automatiquement. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & data product Gestion des requirements & user stories (Agile Scrum) Contribution au backlog et aux releases Validation des modèles de données & qualité des données Participation aux tests fonctionnels & QA Coordination avec PO, équipes data & métiers 👉 Mission au cœur des enjeux Data & IA Générative appliquée au business .

🔐 Contexte & Objectifs Au sein d’une direction sécurité, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la protection des données sensibles et à la sécurisation des environnements collaboratifs . Vous évoluez dans un contexte international avec une collaboration étroite avec des équipes basées à Porto. ⸻ 🎯 Vos missions Pilotage des projets de protection des données Analyse de sécurité et gestion du RUN Déploiement et exploitation de solutions DSPM (Varonis) Sécurisation des environnements Microsoft 365 Gestion des accès et campagnes de revue Suivi des incidents et remédiation (N2/N3) Production de livrables sécurité (guides, standards) Mise en place de tableaux de bord et reporting Veille technologique sur les solutions de sécurité ⸻ 🛠️ Environnement technique Microsoft 365 / O365 Microsoft Purview Azure / Entra ID ADRMS / DKE Varonis SailPoint Splunk PowerShell / Power BI / Power Apps / Python

Vous êtes passionné(e) par la data et les enjeux d’architecture dans un environnement retail ? Vous souhaitez intervenir sur des sujets structurants autour de la modélisation, de la qualité et de la gouvernance des données ? Cette opportunité est faite pour vous ! Vos missions : · Concevoir et faire évoluer les modèles de données en lien avec les différents contextes métiers. · Définir et structurer les indicateurs clés de performance (KPI) ainsi que les règles associées. · Formaliser les concepts métiers, attributs et règles de qualité au sein des outils de gouvernance. · Analyser la cohérence et la conformité des données (APIs, datasets) avec l’architecture définie. · Réaliser le data lineage et documenter les flux de données. · Rédiger les dossiers d’architecture et accompagner les équipes sur les sujets data. · Contribuer aux pratiques de gouvernance et d’amélioration continue autour de la donnée. Localisation : Lille (59)