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CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

AI Engineer – Agentic Systems Description du poste Conception et développement de systèmes d’agents IA basés sur des LLM, capables de raisonner, planifier et interagir avec des outils externes dans des workflows multi-étapes. Responsabilités principales Concevoir et développer des systèmes agentiques basés sur des LLM pour des cas d’usage complexes Mettre en place des pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour l’accès à des données structurées et non structurées Implémenter des stratégies de raisonnement avancées (ReAct, multi-step reasoning) Développer des mécanismes de tool calling et d’intégration d’APIs externes Gérer la mémoire des agents (court terme / long terme) pour améliorer la cohérence et la performance Optimiser les performances via des techniques de prompt engineering et d’optimisation itérative (DSPy, reflective prompting) Orchestrer des workflows multi-agents avec des logiques de planification et d’exécution Collaborer avec les équipes produit et techniques pour intégrer les agents dans des systèmes existants Stack technique Frameworks : LangChain, LangGraph, DSPy Concepts : RAG, ReAct, agent orchestration, prompt engineering, reflective optimization Modèles : APIs LLM (type OpenAI API ou équivalent) Langages : Python (principal), JavaScript/TypeScript (optionnel) Profil recherché Expérience en développement d’applications basées sur des LLM Bonne compréhension des architectures d’agents IA et des systèmes distribués Capacité à concevoir des workflows complexes et autonomes Maîtrise du prompt engineering et des techniques d’optimisation Esprit analytique et orienté résolution de problèmes

Dans le cadre de la phase 2 de construction de sa plateforme Data Groupe, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data. L’objectif est de consolider le socle technique existant, d’industrialiser les pipelines et de contribuer aux projets d’ingénierie Data & IA, tout en assurant le Run des assets déjà en production. 🎯 Missions principales 🔹 Build – Data Platform Participer à la construction et à l’évolution de la plateforme Data Concevoir et développer des pipelines de données Réaliser des POC et spiker le backlog Contribuer aux choix d’architecture en respectant les standards définis Optimiser les requêtes Amazon Redshift (point clé de la mission) 🔹 Run – Exploitation Assurer le maintien en conditions opérationnelles Superviser les traitements Garantir la performance et la stabilité des assets 🔹 Contribution IA Participer aux projets d’AI Engineering Collaborer avec les squads Data Métier Être force de proposition sur les solutions techniques 🔹 Optimisation des coûts Maîtriser les coûts des services cloud (dimension FinOps importante) 🛠 Environnement technique☁ Cloud AWS (Redshift, RDS, Lambda, SQS, SNS, API Gateway…) GCP 💾 Data & Big Data SQL / NoSQL Data Warehouse Spark / Hadoop / HDFS Scalabilité & clustering ⚙ Dev & DevOps Python APIs (FastAPI / Flask) Airflow Docker Terraform GitLab CI/CD Linux Git (code review, merge request) 📊 Outils analytiques (bonus) Tableau Dataiku Alteryx

Missions du Chef de projet Innovation IA : - Intervention sur l’ensemble du cycle de vie des projets : collecte et étude du besoin, cadrage, ateliers, bêta-tests, prototypage, etc. - Pilotage des projets : suivi de l’avancement des projets, des tâches à réaliser, coordination des équipes internes et externes. - Réalisation de tests IA : PoC et tests de solutions internes et externes d'IA pour répondre aux impératifs du développement de l’IA du quotidien et des supports - Animation des réunions projets : gestion et animation des réunions de suivi projets, favorisant la coordination et la communication entre les équipes et les décideurs. - Interface métier : être en mesure de coordonner l’intégralité des actions à mener pour assurer la réussite du projet, dans la mesure où elles concernent plusieurs directions ou département - Suivi des indicateurs de performance et amélioration continue : suivi et production de bilans récapitulatifs sur les statistiques et l'adoption des solutions, analyse des KPIs fonctionnels et techniques, fournitures d’éléments et d’information au responsable pour arbitrage des mesures à mettre en œuvre le cas échéant - Intégration des actions nécessaires de formation, d’acculturation et de communication dans le dispositif FAC de CorT-ex. Ex : production de tutos vidéo ou écrits pour la prise en main d’outils, de fonctionnalités ou de technologies, proposition de plan d’acculturation et de communication pour répondre aux enjeux des phases de tests et de pré-déploiement - Rencontres & partenariats startups : à la demande du responsable, prise en charge et organisation du dialogue qui pourrait s’avérait pertinent / productif avec des partenaires publics ou privés, internes comme externes : startups, éditeurs de solutions IA, Médias Francophones Public, Union Européenne de Radiotélédiffusion, grands groupes, laboratoires de recherche et monde de l’enseignement. Exemples de livrables Les livrables attendus dans le cadre du présent marché spécifique sont par exemple : · Indicateurs de suivi projet pour tous les sujets engagés · Supports de présentation des projets · Analyse du besoin / comptes-rendus de réunion · Supports de communication

Dans le cadre d’un projet Data sous environnement Microsoft Azure, nous recherchons un Data Engineer disposant d’une expérience significative sur Azure Databricks (Python). Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’optimisation de traitements data au sein d’une plateforme moderne. Il participera à la mise en place de pipelines de transformation et à l’intégration des flux dans l’écosystème Azure. Les principales responsabilités incluent: Développement de notebooks Azure Databricks en Python / PySpark Conception et optimisation de pipelines de transformation Intégration avec Azure Data Factory Contribution aux sujets de gouvernance via Unity Catalog Participation aux déploiements et bonnes pratiques d’industrialisation (Terraform)

Dans le cadre du développement d’un nouveau système de détection automatisée d’objets d’intérêt sur des images satellites, nous recherchons un développeur back-end Python expérimenté. Ce projet stratégique vise à concevoir une nouvelle plateforme indépendante de l’application historique existante, avec une attention particulière portée à la robustesse et à la scalabilité de l’architecture dès les premières phases. Vous interviendrez au sein d’une petite équipe de développement composée de trois ingénieurs, dans un contexte où les choix techniques et l’architecture du système auront un impact structurant pour les évolutions futures de la solution. Les principales responsabilités incluent la conception et le développement d’API REST en Python (FastAPI), la modélisation et l’optimisation de bases de données — principalement PostgreSQL — ainsi que la structuration des fondations techniques d’un système destiné à monter en charge. Vous participerez également à l’automatisation des déploiements via des outils de conteneurisation et de CI/CD, et contribuerez à la mise en place de tests automatisés et à l’amélioration continue de l’architecture applicative

🎯 Objectif global Concevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d’enrichir et d’améliorer un système de recommandation à fort impact business. 📦 Livrables attendus Développement d’algorithmes ML opérationnels Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement Documentation technique associée Mécanismes d’explicabilité des modèles Recommandations d’optimisation et d’industrialisation 🚧 Contraintes du projet Forte exigence de performance et de robustesse Nécessité d’explicabilité des algorithmes Intégration dans un écosystème data existant Collaboration transverse avec équipes produit et techniques 🧠 Missions principales1. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative) Identifier les technologies pertinentes pour les cas d’usage recommandation Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier 2. Conception & Expérimentation Concevoir des Proof of Concept (PoC) Développer des MVP robustes Tester et comparer différentes approches algorithmiques 3. Analyse de données & Modélisation Explorer et analyser des datasets complexes Identifier patterns et signaux exploitables Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation 4. Explicabilité & Qualité Mettre en place des mécanismes d’interprétabilité Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes Documenter les choix techniques et les performances 5. Collaboration & Intégration Travailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data Participer à l’intégration des modèles dans les plateformes existantes Contribuer à l’amélioration continue des solutions IA 🌍 Langues Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un(e) Team Leader Data Engineering qui, sous la responsabilité du Head of Engineering Logistique, sera responsable de l'équipe Data Engineering dédiée à la plateforme C-Logistics. Véritable référent technique et manager opérationnel, vous agirez comme facilitateur, coach technique et moteur de la performance de l'équipe, en s'appuyant sur les principes du Lean management. Vous contribuerez à la mise en oeuvre d'une plateforme data performante, fiable et scalable, en étroite collaboration avec le Product Manager et les équipes métiers. À ce titre, vos principales responsabilités seront : -Piloter et accompagner l'équipe Data Engineering -Optimiser les processus de delivery et d'industrialisation des pipelines data -Identifier, analyser et résoudre les causes racines des incidents de production -Favoriser l'autonomie, la collaboration et la montée en compétence de l'équipe -Garantir la performance, la fiabilité et la scalabilité des solutions data -Assurer l'alignement des solutions techniques avec la vision produit -Contribuer à l'amélioration continue des pratiques techniques et organisationnelles Périmètre Le poste couvre : -La production et la gestion des données et KPI pour les collaborateurs de la filiale C-Logistics -Le partage de données avec les autres filiales du groupe -Le partage de données avec les clients B2B Environnement technique : Vous évoluerez dans un environnement data moderne comprenant : -Snowflake -SQL -Talend -DBT -Kafka -Python -Power BI Outils utilisés : -Jira -Confluence Équipe : Vous encadrerez une équipe composée de : 4 Data Engineers et 1 Lead Developer

Contexte de la mission MH IS&T a lancé la mise en œuvre d’un outil d’ Integrated Business Planning (IBP) : Kinaxis Maestro . Il s’agit d’un programme de transformation , et non d’un simple projet d’implémentation IT. Une équipe Core Solution et une équipe Data & Integration travaillent en parallèle, en collaboration avec les équipes métiers et l’intégrateur, afin de construire la solution. Dans ce contexte, recherche un IT Data & Integration Manager pour renforcer l’équipe en place. Cette personne sera responsable de : piloter et gérer la mise en œuvre de l’ensemble des flux de données, assurer la coordination avec les équipes internes (IT et métiers), travailler avec l’intégrateur, superviser les différentes tâches et équipes pour garantir le respect : du périmètre, de la qualité, des délais, intervenir également en exécution opérationnelle (pas uniquement en pilotage). Rôle côté intégration Pour l’équipe d’intégration, cette personne devra : fournir les spécifications nécessaires : APIs transferts de fichiers L’équipe Data & Integration est responsable de la mise en place des flux entre : les systèmes et la solution Kinaxis Maestro Ces flux doivent être construits : selon l’architecture définie selon les spécifications produites par cette personne Rôle côté Data (mode Agile) Cette personne agira également comme Product Owner des produits data , avec les responsabilités suivantes : Faire le lien entre besoins métiers et données Prioriser les sujets Définir les règles de transformation des données Activités principales : Recueillir les besoins et spécifications (outil : Jira) Prioriser et suivre les sprints Participer aux cérémonies Agile Contexte SI Plusieurs systèmes doivent être connectés à Kinaxis Maestro : SAP ECC SAP Business One Anaplan Outil de budget etc. La connexion se fait via la Kinaxis Integration Layer , où l’intégrateur implémente les règles de transformation. Objectifs et livrables Responsabilités clés Piloter les spécifications fonctionnelles du stream Data & Integration Garantir le respect de l’architecture cible Garantir le respect des bonnes pratiques et standards S’assurer que la solution d’intégration : est optimisée est stable couvre les besoins Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et technique Adopter une approche design-to-run pour faciliter le passage en RUN Missions principales Pilotage du stream Data & Integration Définition de la stratégie de sourcing des données Choix de la stratégie d’ingestion : utilisation ou non de la plateforme data arbitrage entre attentes métiers et contraintes techniques Alignement fonctionnel / technique sur les référentiels transverses : Produits Clients Pilotage de la delivery du stream Participation aux réunions projet Reporting d’avancement et gestion des risques Point de contact principal pour l’intégrateur sur les sujets data Coordination & cadrage Identifier les besoins data avec les équipes métiers Traduire ces besoins en spécifications Collaborer avec les équipes IT internes et l’intégrateur Stratégie technique Définition des environnements : dev staging production Définition de la stratégie de test : données nécessaires planning organisation des tests Mise en œuvre des flux Organisation des extractions et intégrations depuis les systèmes Travail avec l’intégrateur sur les règles de transformation Construction de la couche d’intégration Pilotage des phases projet Mise en place des flux Conversion des données Tests unitaires Tests de masse UAT Mise en production Passage en RUN Automatisation des interfaces Qualité & amélioration Capitalisation documentaire : scripts de test schémas d’architecture règles data Challenge des choix techniques Recommandations d’amélioration Collaboration avec l’Enterprise Architect Mise en place du monitoring des interfaces Définition de KPI Compétences demandées Compétences techniques Connaissance Supply Chain → Avancé GCP BigQuery → Expert Anglais courant (oral et écrit) → Expert Expérience Product Owner data → Expert Gestion de systèmes complexes → Expert Capacité à vulgariser des sujets complexes → Expert Expérience API / fichiers / retry / delta → Expert Connaissance ERP (SAP ECC, SAP B1, S/4 Hana) → Expert Architectures distribuées / ELT / ETL → Expert Expérience secteurs FMCG / Retail / Luxe → Expert MS Office 365 → Expert Expérience architecte data fonctionnel / lead stream data → Expert Communication & organisation → Expert Axway, GCP, design patterns → Avancé Design d’API & protocoles d’intégration → Expert Français → Expert Méthodologie Agile → Expert 🎯Ce besoin est : senior hybride : Architecte + PO + Delivery Lead orienté : intégration SI complexe data flows coordination multi-équipes 👉 Ce n'est pas juste un besoin de Data Engineer. 👉 Il faut quelqu’un qui a déjà : piloté un stream data Travaillé avec intégrateur Déjà fait du SAP + data + API

La mission consiste à : Définir une stratégie process data Identifier et formaliser les process critiques Structurer une cartographie cohérente et maintenable Définir une stratégie de maintenance des process dans le temps Profil recherché : Profil senior , capable de : Parler à des niveaux senior management Porter des sujets de change management Embarquer des communautés hétérogènes Compétences clés : Expertise avérée en cartographie de process Définition et gouvernance de process critiques Mise en place de frameworks de process management Forte capacité de pédagogie et d’accompagnement au changement Natixis est ouverte à des profils hors banque , notamment : • Industrie • Aéronautique • Automobile perçus comme plus matures sur la rigueur et l’industrialisation des process. Outils • iGrafx utilisé aujourd’hui • Étude d’autres outils (Harris, etc.) • Pas de dépendance forte à un outil Enjeux humains et organisationnels • Existant côté OPS, mais adhésion inégale • Process owners nommés, mais engagement variable • Difficulté à embarquer : Le Front (peu sensible aux sujets process) Les Risques (contraints par le réglementaire mais peu structurés) Le rôle inclut fortement : L’animation de communautés (≈ 20 personnes) La démonstration de valeur concrète La création de liens entre OPS, Front et Risques

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Chef de Projet/ Data - Success factor à IDF Compétences (1 à 3) : • Gestion de projet 2 • Conception de test 2 • analyse de données 3 • rédaction de contrat d’interface 2 définition de stratégie de recette 2 • Coordination d’acteur 2 • excel 3 • Administration fonctionnelle de Success factor module EC 3 • Outil de requêtage de base de données 3 • Supervision des traitements batch 2 Missions : Stabilisation des interfaces EC => • Analyse et correction des erreurs. • Suivi quotidien des flux (API, IC, middleware). • Mise en qualité des échanges de données. Optimisation des flux SF ? middleware => • Audit des interfaces existantes. • Simplification et amélioration des mappings / règles. Accompagnement à l’implémentation de nouvelles interfaces => • Rédaction des specs techniques. • Coordination IT / middleware. • Tests et support post go-live.

Responsabilités principales : Intégration & interopérabilité Concevoir, développer et maintenir les flux d’intégration entre les différents systèmes (ERP, CRM, e-commerce, logistique…) Assurer la cohérence et la fluidité des échanges de données entre les applications Participer à l’architecture des solutions d’intégration Développement & maintenance Développer et faire évoluer les traitements d’intégration via Talend Écrire, optimiser et maintenir des requêtes complexes en PL-SQL Garantir la qualité, la performance et la robustesse des flux Qualité & gouvernance de la donnée Assurer la fiabilité, l’intégrité et la traçabilité des données Mettre en place des contrôles et outils de monitoring Diagnostiquer et corriger les anomalies Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et IT Participer aux projets de transformation digitale et d’évolution du SI Contribuer aux bonnes pratiques et à l’amélioration continue

Data engineer Spark Nantes La Squad Socles-Data a pour missions : • Le MCO de la plateforme Data Hub actuelle (DH V1). • La co-construction des nouvelles offres Data managées du nouveau Data Hub (DH V2) avec l’IT Groupe : o Prototypes, o Bêta-tests, o Pilotes, o Instanciation, o Homologation…etc. • La définition des normes, bonnes pratiques, guidelines pour simplifier/accélérer les futurs portages applicatifs sur Data-Hub V2. • Gouvernance opérationnelle. • La migration des Uses-Cases existants vers le Data-Hub V2 dans le Cloud privé BNPParibas. • Facilitage de l’usage des services Data. • Assurance du support et l’accompagnement des usagers des socles-Data. • Fournissement de l’expertise. Objectifs et livrables Les tâches sont: Data ingénieur : • Codage et testage des composants logiciels. • Formalisation des cas d’usages. • Conception et mise en œuvre des flux d’intégration de données. • Optimisation de la performance et la qualité logicielle. • Apport du support technique. • Bonne maitrise de l’écosystème Data / Java / SQL / Cloud. • Notions dans d’autres langages de programmation (Python, Scala) et connaître le fonctionnement des bases de données (SQL, NoSQL). Technologie Langage Niveau Starburst (Trino) SQL Moyen Astronomer Airflow Python Moyen Spark 3 Java (Scala selon vos applications) Avancé Cloud (Kubernetes, COS(S3), Vault) Bas DevOps (Gitlab, Jenkins, ArgoCD, Ansible) Go, Yaml Bas Log As a Service (elk) Moyen Java Moyen SQL Moyen Python Moyen Scala (selon vos applications) Moyen Compétences demandées Compétences Niveau de compétence SCALA Confirmé Apache Airflow Confirmé APACHE Confirmé

Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

CONSULTANT BI DATA EXPERT SSIS SQL SERVEUR AZURE DEVOPS Expérience ciblée : PLUS DE 10 ANS Compétences impératives - Compétences techniques : Conception / Modélisation BI (Flux & modèles de données) Expériences significatives sur la mise en place complète de projets BI Data ETL (conception, modélisation, réalisation) et sur le RUN en environnement Full Microsoft (SSIS, SQL Server : Modélisation, procédures stockées, optimisation SQL, etc.). Connaissance et mise en œuvre de la suite Microsoft AZURE DEVOPS (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD). Anglais professionnel courant - Compétences organisationnelles Expérience significative sur l'implémentation de projets BI d'intégration de données (datawarehouse & datamarts) Avoir la capacité de mener des mini-projets en autonomie tout en étant accompagné par un(e) maitrise d'ouvrage et/ou le métier. Capacité à s'organiser, à s'adapter sur les priorités, à synthétiser l'état d'avancement de ses activités et à remonter les alertes si besoin. - Compétence(s) appréciée(s) : Outils de reporting BI : TABLEAU, IBM Cognos, Power BI Habitué aux relations avec des partenaires offshore Certifications sur la suite MSBI - Descriptif détaillé de la mission : Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. - Environnement technique de la mission : Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Date début de mission : ASAP Durée estimée de la mission : longue - 3 mois (renouvelables)

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟Scrum Master Data & IA 📍Lieu : Niort 🏠 Télétravail : 2 jours par semaine 📝Contrat : CDI, Freelance, Portage 👉 Contexte client : Nous recherchons un Scrum Master spécialisé Data & IA pour accompagner l’un de nos clients majeurs du secteur de l’assurance, basé à Niort. Dans un contexte de transformation digitale avancée et de montée en puissance des usages Data/IA, tu rejoindras une organisation en mode produit, articulée autour d’environnements agiles matures (Scrum, SAFe). Ton rôle sera central pour accélérer la délivrance , renforcer la dynamique agile des équipes et garantir un delivery fluide, orienté valeur, sur des projets Data, Analytics et Intelligence Artificielle. Tu auras pour missions de : Garantir le respect des pratiques Scrum et promouvoir les valeurs agiles. Animer l’ensemble des cérémonies : Daily, Sprint Planning, Review, Rétrospectives. Faciliter la collaboration entre Data Scientists, Data Engineers, Product Owners et équipes métiers. Accompagner les équipes dans la compréhension et l’intégration des flux data, des modèles IA/ML et de la chaîne analytique. Aider à la priorisation des sujets avec une approche orientée valeur, ROI et usages opérationnels. Contribuer à la fluidité du delivery pour des produits tels que : modèles prédictifs, NLP/LLM, automatisation IA, cas d’usage data métier. Lever les irritants organisationnels et techniques pour fluidifier la production. Suivre et faire progresser les indicateurs d’équipe : vélocité, qualité, DORA metrics, etc. Coach agile auprès des équipes et des parties prenantes métier. Partenaire du Product Owner pour clarifier le backlog, préparer les sprints, sécuriser le périmètre. Contribuer à la cohésion, la motivation et la montée en compétence de l’équipe.