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#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une équipe Market Data au sein d'un acteur majeur des services financiers, nous recherchons un Consultant / Ingénieur Études & Développement Neoxam DataHub – Market Data. L'équipe est en charge de la collecte, de la normalisation, de la gestion et de la distribution de données de marché provenant notamment de fournisseurs tels que : Bloomberg SIX Financial WM Daten Mission Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'évolution de solutions liées à Neoxam DataHub. Il contribuera notamment à la mise en œuvre des demandes métiers et assurera le suivi des évolutions jusqu'à leur mise en production.

Ta mission sera de Garantir la robustesse du data contract registry (Aurora + Python fastAPI) Monitorer et prendre des actions proactives de management Assurer le support et l'accompagnement tournant sur les outils de l'équipe (S3, Glue, Unity Catalog, data contract registry) Restituer dans le datalake les metadonnées de nos produits Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques proposées au sein de l'équipe Participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Gouvernance automatisée (Data contract registry, access management, metadata management) Etroite collaboration avec les staff engineer de la plateforme pour le développement de nouvelle features (ADR)

Contexte de la mission Dans le cadre de l'évolution de son écosystème CRM, notre client recherche un Chef de Projet Transverse Salesforce capable de piloter des projets IT de bout en bout et de coordonner les différents acteurs métiers et techniques. Vous interviendrez sur un environnement Salesforce multi-cloud comprenant Sales Cloud, Experience Cloud, Field Service et Marketing Cloud, ainsi que sur les sujets d'intégration et de circulation des données via Azure Data Factory. Votre rôle sera de garantir la bonne réalisation des projets, du cadrage jusqu'à la mise en production, en assurant le respect des délais, des budgets, de la qualité et des engagements. Vos principales missions Pilotage et gestion de projets Recueillir et analyser les besoins métiers. Définir le périmètre, les objectifs, les budgets, les ressources et les plannings. Piloter les projets de bout en bout et suivre les engagements. Identifier les risques, anticiper les difficultés et gérer les plans d'action. Coordonner les équipes internes et les prestataires. Coordination Salesforce et Data Piloter les évolutions de l'écosystème Salesforce : Sales Cloud, Experience Cloud, Field Service et Marketing Cloud. Coordonner les interactions entre les différentes solutions CRM. Superviser les projets d'intégration de données via Azure Data Factory. Assurer la cohérence des flux de données et des interfaces avec les systèmes partenaires. Travailler en étroite collaboration avec les architectes et les équipes techniques. Recette et mise en production Définir et coordonner les stratégies de recette. Organiser les tests fonctionnels et les tests de bout en bout. Suivre les anomalies et garantir leur résolution. Préparer et coordonner les mises en production. Piloter la phase de stabilisation et le transfert aux équipes de support. Gouvernance et reporting Animer les comités projet et comités de pilotage. Assurer le suivi des budgets, des délais, des risques et des dépendances. Produire des reportings réguliers à destination des parties prenantes. Préparer les arbitrages et alerter sur les éventuels écarts.

Dans le cadre d'un projet Data à forte dimension technique, nous recherchons un consultant expérimenté (H/F) capable d'intervenir sur des environnements de données complexes. 🎯 Vos missions : Développement et optimisation de traitements PL/SQL Conception de scripts et traitements Python Manipulation, transformation et contrôle de données Optimisation des performances et fiabilisation des traitements Analyse des incidents et correction des anomalies Participation aux évolutions des applications et flux Data

Dans le cadre de projets de transformation digitale et de valorisation de la donnée client, notre client recherche un Consultant Adobe Confirmé pour accompagner des grands comptes dans la conception, le déploiement et l'évolution de leurs plateformes Data et Marketing. Le consultant interviendra sur des projets d'envergure, avec une forte dimension technique et une vision transverse des environnements digitaux. MissionsPiloter et coordonner les projets impliquant les équipes Design, Marketing et E-commerce. Participer à la conception, à l'intégration et à l'évolution de plateformes Customer Data Platform (CDP) et Data Cloud. Mettre en œuvre et optimiser les solutions de l'écosystème Adobe, notamment les outils de Marketing Automation et Adobe Journey Optimizer. Assurer la coordination des différentes étapes des projets, de la conception technique jusqu'au déploiement. Collaborer avec les équipes techniques et les interlocuteurs projets pour garantir la cohérence des solutions déployées. Intervenir sur des environnements complexes et à grande échelle, en lien avec les équipes internes et les partenaires.

Pour un éditeur juridique de référence, nous recherchons un Expert Data & Retrieval qui rejoindra l'équipe « AI Service ». L'équipe construit les services d'IA générative qui s'appuient sur un très large fonds de contenus juridiques et éditoriaux. Vous prendrez en charge toute la partie amont de la chaîne RAG : de l'ingestion des contenus à la pertinence des résultats. Vos missions : Concevoir et industrialiser l'ingestion des contenus éditoriaux (XML, PDF, HTML) : parsing, normalisation, enrichissement en métadonnées. Définir les stratégies de chunking, d'embeddings et d'indexation à grande échelle, avec réindexation incrémentale et versioning des index. Mettre en place la recherche hybride (BM25 + vectoriel), la fusion des résultats (RRF) et le reranking. Mesurer et améliorer la pertinence (recall@K, nDCG, MRR, jeux d'évaluation). Gérer le cycle de vie des données : mises à jour, suppressions, cohérence entre sources et index. Jouer le rôle de référent technique : choix d'architecture, revues de code, accompagnement de l'équipe

Spécialiste Systèmes et Processus Finance (Finance System & Process Analyst). Le poste est centré sur la gestion des référentiels taxes (outils et processus fonctionnels) et la maintenance du paramétrage fiscal au sein des outils finance. L'objectif est d'assurer la conformité, la qualité des données et l'optimisation des flux et outils fiscaux afin de maîtriser le processus de la taxe de bout en bout (end-to-end). Activités et tâches principales : accompagnement et suivi des projets avec animation fonctionnelle, animation des outils sources en cas de flux non intégrés, collaboration quotidienne avec le PM et les autres FSS impactées pour garantir la maintenance des outils ; maintenance du référentiel fiscal et des outils de reporting, support et suivi des tickets, développement et mise à jour des reportings, contrôles d'intégrité des reportings ; accompagnement à la création d'un référentiel unique en collaboration avec le Delivery Owner (DO) / Chef de Projet et suivi du processus de changement de TVA ; accompagnement des entités locales pour intégrer leurs demandes, conseil sur la mise en place de processus comptables conformes et travaux de rapprochement en collaboration avec les équipes data finance. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand environnement bancaire, nous recherchons un Data Engineer / Data Lake Developer expérimenté pour renforcer une équipe IT Data et accompagner le déploiement d'une nouvelle plateforme Databricks. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation des composants nécessaires à l'alimentation et à l'exploitation du Data Lake, au sein d'un environnement Agile et international. MissionsConcevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données robustes et scalables, en batch et temps réel. Développer et maintenir les flux ETL Talend alimentant le Data Lake et les systèmes consommateurs. Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks. Mettre en œuvre et optimiser les modèles de données cibles. Automatiser les transformations, la documentation et les tests avec dbt. Développer et configurer des flux CDC (Change Data Capture). Mettre en place les bonnes pratiques de Data Quality, monitoring, alerting et logging. Développer des composants réutilisables : templates de pipelines, librairies partagées et frameworks CI/CD. Réaliser les développements et tests associés. Participer aux mises en production et à l'industrialisation des solutions. Compétences techniques recherchéesForte expertise sur Talend ETL : développement, debugging et industrialisation. Bonne maîtrise de Python et PySpark. Expérience significative sur Databricks : Jobs, Workflows, Delta Lake, Notebooks et optimisation. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur les requêtes complexes et l'optimisation des performances. Expérience pratique de dbt pour la transformation et la modélisation des données. Bonne connaissance des problématiques CDC / Change Data Capture. Une expérience sur Qlik Replicate / Attunity est fortement appréciée. Connaissance de Kafka appréciée. Connaissances en Java. Expérience DevOps : Git, CI/CD, automatisation des tests et des déploiements. Utilisation d'outils d'IA générative pour accélérer les développements Python, PySpark et SQL, le refactoring et les tests. Profil recherchéVous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Engineering / Data Lake. Vous êtes autonome, rigoureux, proactif et disposez de solides capacités d'analyse. Vous êtes également à l'aise dans des environnements exigeants et possédez un bon relationnel client. Anglais courant obligatoire.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Directeur de programme SI. Vous pilotez la refonte d'un socle central de données réglementaires et de pilotage, au cœur de la chaîne de production de la donnée Risques & Finance du groupe. Un programme stratégique, à forte visibilité, face à un dispositif historique critique à moderniser. Vos missions : - Structurer le programme et mettre en place sa gouvernance. - Construire la feuille de route et sécuriser la trajectoire jusqu'au déploiement. - Piloter de façon transverse les équipes métiers, IT, architecture, data et production. - Préparer et animer les comités de décision, puis porter les arbitrages. - Assurer le pilotage budgétaire et la gestion des risques du programme. - Produire un reporting exécutif solide pour le top management. - Conduire le changement et garantir la qualité du delivery. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre, au sein d'une communauté d'experts du secteur banque et assurance. Ref : O-HCEEW

Data Engineer / Data Analyst : Data Catalog & Data Governance (OpenMetadata) Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge le volet Data Catalog / Data Governance : analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant puis, si la solution est retenue, la déployer et l'intégrer. VOS MISSIONS 1. Analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant 2. Si la solution est retenue, déployer et intégrer OpenMetadata 3. Cataloguer les données et documenter les métadonnées 4. Mettre en place le data lineage de bout en bout 5. Cartographier les dépendances et produire l'analyse d'impact

developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.

Bonjour à tous, 📍 Paris – Hybride (1 à 2 jours/semaine sur site) 📅 Démarrage : début décembre ⏳ Durée : 1 an ou + Le contexte Au sein d'un programme Data organisé en Agile à l'échelle, vous intervenez sur un double rôle (environ 50/50) : 1. Release Management (multi-équipes Data/BI) Définir et piloter le processus de release, construire et tenir le planning Coordonner les équipes techniques et métiers, gérer les dépendances Animer les Go / No-Go, suivre la préparation et les mises en production Anticiper les risques, suivre les incidents post-release, mener les retours d'expérience Diffuser les bonnes pratiques (versioning, CI/CD, qualité, traçabilité) 2. Product Owner d'une équipe Data transverse Gérer et prioriser le backlog Recueillir les besoins, rédiger les User Stories et les critères d'acceptation Animer les cérémonies Agile et contribuer à la roadmap produit Profil recherché 5 à 10 ans d'expérience en environnement Data / BI Expérience solide en Release Management dans un contexte multi-équipes Une expérience de PO ou de gestion de backlog est un vrai plus Bonne maîtrise des pratiques Agile/Scrum, CI/CD et de la gestion des environnements (DEV → PROD) Outils : Jira / Confluence / ServiceNow (ou équivalent), BigQuery / GCP. Power BI est un plus. Savoir-être Rigoureux, proactif, bon communicant. Vous savez challenger vos interlocuteurs et alerter quand une mise en production est à risque. A bientôt,