Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d'un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d'usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d'autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l'interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d'équipes passionnées par l'intelligence artificielle et son impact concret. 🗼 Comment se passe la suite Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement, une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et/ou en fonction du besoin clients , et un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA. Les résultats de cette dernière étape sont revus par nos équipes avant toute décision.

L'enjeu : déployer de nouvelles solutions d'automatisation et d'intelligence artificielle (alertes sur retards de livraison, garde-fous sur la passation de commandes, chatbot self-service) pour gagner en efficacité opérationnelle et en qualité de service. Vous intégrez une équipe produit de 5 à 8 personnes (Lead PM, développeurs, QA, AI Engineer, Tech Lead) sur 2 à 3 projets à forte criticité. Vos missions : - Repenser les processus métier cibles au-delà de la simple automatisation, pour maximiser la valeur créée par la donnée et l'IA - Cadrer, instruire et spécifier en détail les fonctionnalités à développer - Structurer et prioriser le backlog et la roadmap produit - Piloter le delivery en lien direct avec les équipes de réalisation - Mesurer les impacts opérationnels et analyser les résultats avec les équipes Data Analytics - Garantir la cohérence transverse avec les autres produits data

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe QA, nous client recherche un Data QA Engineer pour garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des produits de données et des pipelines. Intégré(e) à une équipe Data fonctionnant en environnement Agile/SAFe, vous travaillerez en étroite collaboration avec les Product Owners, Data Engineers et équipes QA afin de définir les stratégies de test, sécuriser les livraisons et automatiser les contrôles qualité. L'objectif est d'intégrer la qualité le plus en amont possible du cycle de développement (approche Shift-Left) et de limiter les anomalies jusqu'en production. Missions principalesDéfinir la stratégie de tests sur le périmètre Data en collaboration avec le PO et les équipes Data. Concevoir et exécuter des campagnes de tests fonctionnels et de bout en bout. Vérifier la qualité, la cohérence et l'exactitude des données et des produits Data. Analyser les besoins et définir les scénarios de tests en lien avec les exigences fonctionnelles. Préparer et exécuter les tests sur des environnements Azure / Databricks. Identifier, analyser et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Contribuer à l'automatisation des tests, notamment sur les flux d'ingestion et les produits Data critiques. Travailler avec les équipes d'automatisation QA pour développer et maintenir les tests automatisés. Participer à l'amélioration continue des pratiques, outils et processus QA. Suivre les indicateurs de qualité et de couverture des tests. Contribuer au partage des bonnes pratiques au sein de la communauté QA. Environnement techniqueData : Azure, Databricks, SQL Gestion des tests : Jira / X-Ray Automatisation : Gherkin, Selenium, Appium, RestAssured API : Postman Exécution des tests : LambdaTest Monitoring / logs : Datadog Méthodologie : Agile / Scrum / SAFe Compétences techniquesIndispensables3 à 4 ans d'expérience en QA / Software Testing. Très bonne maîtrise de SQL et capacité à contrôler et analyser des données. Expérience sur une plateforme Data. Connaissance de l'environnement Azure et/ou Databricks. Maîtrise de Jira / X-Ray. Expérience en automatisation des tests avec Gherkin / Cucumber. Connaissance de frameworks tels que Selenium, Appium ou RestAssured. Expérience des tests d'API avec Postman. Nice-to-haveExpérience de LambdaTest et Datadog. Certification ISTQB. Expérience dans un environnement Agile à l'échelle / SAFe

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés. Environnement techniqueGCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash

Contexte du posteDans un environnement métier exigeant, vous interviendrez sur des sujets Data à forte valeur ajoutée. Vous piloterez des sujets Data, avec une dimension centrale portée sur la compréhension du besoin et l'analyse du modèle de données du progiciel en place, dans un contexte d'entreprise nécessitant d'aller chercher l'information. Vous jouerez un rôle clé d'interface entre les équipes techniques, les métiers et les prestataires. Missions principalesActions réalisées au quotidien Recueil des besoins métier et préparation des requêtes associées Préparation des rapports et des filtres nécessaires Recherche approfondie dans le modèle de données pour identifier les éléments pertinents En cas d'écarts constatés dans les rapports produits, recherche approfondie et justification des résultats Gestion de projet & coordination Pilotage de sujets Data dans un contexte d'entreprise avec : Faible disponibilité métier Nécessité d'aller chercher l'information de manière proactive Sensibilité relationnelle et diplomatie Data / TechniqueAnalyse et exploration de bases de données complexes Travail sur un ERP Recherche et compréhension du modèle de données Exploration des tables Extraction et structuration des données Recherche approfondie en base, compréhension fine des données Requêtage avancé Informations ComplémentairesRythme : 3 jours sur site / 2 jours de télétravail Localisation : Mission stratégique à 1h de Paris Organisation : Logistique de déplacement (train, hôtel) entièrement gérée et financée par IT-NewVision Cohésion : Trajets et séjours sur site effectués en équipe Démarrage : immédiat

Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ▪ Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ▪ La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ▪ L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ▪ L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ▪ L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement)

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Product Manager European DataHub pour intervenir chez un de nos clients, acteur majeur de l'industrie. Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation SI, notre client déploie SAP S/4HANA à l'échelle de ses activités européennes. Vous interviendrez au sein du stream Data & Visualization afin de définir le futur modèle Data & Reporting et d'accompagner les métiers dans la transition de SAP ECC vers SAP S/4HANA. 💼 Vos principales missions En tant que Data Product Manager Senior, vous serez amené.e à : Définir et spécifier le futur modèle Data & Reporting autour de SAP S/4HANA. Analyser les impacts de la transformation sur les systèmes legacy, les reportings et les solutions analytiques existantes. Accompagner les parties prenantes métier dans la définition et la mise en œuvre de leur stratégie Reporting & Analytics. Concevoir et structurer un portefeuille de Data Products, Data Models et solutions de reporting répondant aux besoins métiers européens. Organiser et animer des workshops avec les équipes métier et les différentes parties prenantes. Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels et les enjeux business. Documenter l'architecture fonctionnelle et les modèles de données. Concevoir les Business Layers / Silver Layers nécessaires à la valorisation des données. Coordonner les contributeurs Data As A Service : Data Architects, Data Engineers et BI Engineers. Évaluer la valeur des solutions proposées et contribuer à leur cadrage. Préparer les éléments de budget, planning et trajectoire Build & Run. Garantir l'alignement des solutions avec la stratégie Data & Analytics, les standards d'architecture et les principes de gouvernance du groupe.

Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé. Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.

Contexte de missionAssurer le support technique et fonctionnel de niveau 2 sur les plateformes BI et Data dans un environnement Cloud Azure. L'objectif est de garantir la disponibilité, la performance et la qualité des traitements de données et des solutions de reporting. Compétences techniques indispensablesSQL avancé Python orienté Data Azure Cloud Databricks Azure Data Factory Power BI Bases en Machine Learning Concepts de sécurité et gouvernance des données (RLS) Anglais professionnel obligatoire Missions principalesAnalyse et résolution d'incidents complexes Data/BI Support N2 sur les flux et plateformes décisionnelles Investigation des logs, erreurs et problèmes de permissions Suivi des SLA et participation aux activités de support opérationnel Collaboration avec les équipes Data Engineering, DevOps, Build, Business et Support L3 Analyse des impacts métiers liés aux incidents techniques Proposition d'améliorations continues sur les processus et outils Compétences fonctionnelles attenduesBonne compréhension des processus BI et Data Capacité à vulgariser des sujets techniques Excellentes capacités d'analyse et de synthèse Communication efficace avec des interlocuteurs techniques et métiers Expérience dans les environnements de support et de production

Rejoignez une grande maison du secteur du luxe en tant que Data Engineer GCP. Vous intégrerez une équipe moderne et ambitieuse travaillant sur l'infrastructure et l'orchestration de données critiques, dans un environnement cloud-natif structuré autour de Google Cloud Platform. Vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Votre expertise en BigQuery, Terraform et DBT sera centrale pour garantir la qualité, la scalabilité et l'efficacité des solutions d'ingestion et de transformation de données. Vous collaborerez étroitement avec les équipes data science et analytics pour fournir des données fiables et bien structurées, tout en contribuant à l'évolution de l'architecture technique et des bonnes pratiques au sein de l'équipe. Le projet s'inscrit dans une démarche d'optimisation et de modernisation de la plateforme de données, en suivant une méthodologie Agile. Vous participerez à des sprints réguliers, contribuerez à la documentation technique et serez impliqué dans les revues de code et les améliorations continues de la base de code. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT haute performance en DBT, optimisés pour BigQuery - Gérer l'infrastructure cloud (GCP) en tant que code via Terraform, en respectant les principes d'Infrastructure as Code - Optimiser les requêtes BigQuery et les modèles de données pour performance et coût - Assurer la qualité et la fiabilité des données ingérées et transformées - Documenter les architectures, les processus et les solutions mises en place - Collaborer avec les data analysts et data scientists pour comprendre les besoins métier - Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'équipe - Maintenir et monitorer les pipelines en production, gérer les incidents et les améliorations Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un(e) Ingénieur Data H/F pour intervenir chez l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'assurance, basé à Niort. Vous intégrerez une équipe DATA en charge de la construction, de la maintenance et de l'optimisation des plateformes et pipelines de données liés aux activités d'assurance vie et de finance. Vos principales responsabilités pourront être les suivantes : Analyser et préparer les données pour répondre aux besoins des métiers. Concevoir et alimenter les DataMarts via Dataiku et SQL. Participer à la modélisation des données et à la définition des KPIs. Concevoir et optimiser les restitutions et tableaux de bord via Tableau. Garantir la qualité et la fiabilité des données. Rédiger les plans de tests et assurer les phases de recette et de qualification. Challenger les solutions et participer au chiffrage des réalisations. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Participer aux évolutions et migrations des outils DATA. Vous évoluerez dans un environnement DATA à forts enjeux, au sein d'une équipe en construction et dans un contexte de transformation du modèle DATA. La mission est basée à Niort avec 3 jours de présence sur site par semaine.

Bonjour, Je suis à la recherche d'un Ingénieur Data Big Data / Snowflake : Missions principales : • Définir et concevoir l'architecture Data cible dans un environnement Cloud • Mettre en place et faire évoluer les plateformes Big Data et Snowflake • Concevoir et déployer des architectures événementielles (EDA) robustes et évolutives • Définir les standards, normes et bonnes pratiques d'architecture Data • Accompagner les équipes de développement sur les choix techniques et les bonnes pratiques • Mettre en œuvre des solutions d'intégration continue et d'industrialisation des déploiements • Participer à la conception et à l'implémentation d'architectures microservices • Optimiser les performances, la qualité et la sécurité des flux de données • Réaliser des preuves de concept (PoC) et des études d'architecture • Produire et maintenir la documentation technique, les dossiers d'architecture et les livrables d'audit • Participer à la gouvernance Data et aux évolutions stratégiques de la plateforme • Assurer un support et une expertise technique auprès des équipes projets