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Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Expert Qualité des Données sur Paris. Descriptif: En tant qu'expert Qualité des Données ServiceNow en SI, vous jouerez un rôle clé dans l'amélioration et la maintenance de l'intégrité des données au sein de notre plateforme ServiceNow. Votre ewpertise sera cruciale pour établir une fondation solide pour une meilleure gouvernance des données, essentielle à la performance et la fiabilité de nos opérations IT et R&I. Vous rejoindrez une équipe internationale existante, tout en collaborant étroitement avec diverses équipes IT et métiers de la R&I. Votre Mission & Responsabilités Clés : Identification et Cartographie des Objets ServiceNow : - Procéder à une identification exhaustive de tous les types d'objets et enregistrements critiques sur la plateforme ServiceNow impactant nos processus R&I et IT. Cela inclut, sans s'y limiter : les Groupes, les Applications, les Projets, les EPICs, les Enhancements, les Stories, les Releases, les CI (Configuration Items), les Connaissances (Knowledge Bases). - Comprendre et documenter la manière dont ces objets sont utilisés et interdépendants. Formalisation des Règles de Conformité des Données : - Définir et formaliser des règles claires et précises de conformité et de qualité des données pour chaque type d'objet identifié. Ces règles devront couvrir des aspects tels que l'exhaustivité, la cohérence, la validité et la précision des informations. Inventaire et Analyse de la Qualité des Données : - Mener un inventaire détaillé de l'état actuel des données sur ServiceNow, évaluant leur conformité par rapport aux règles établies. - Identifier les lacunes, les doublons, les incohérences et toutes les données obsolètes ou non conformes. Création d'un Dashboard de Suivi de la Qualité des Données : - Développer et mettre en œuvre dashboard dynamique au sein de ServiceNow ou via des outils de reporting. Ce dashboard devra permettre de visualiser l'état de la qualité des données, de suivre l'avancement du nettoyage et d'identifier les zones nécessitant une attention continue. - Intégrer des indicateurs clés (KPIs) de qualité des données pour une visibilité constante. - Pilotage et Suivi du Plan de Nettoyage (Clean-up) : - Élaboration d'une feuille de route pour le nettoyage des données identifiées comme non conformes ou de mauvaise qualité. - Coordonner et suivre les actions de correction avec les équipes opérationnelles et les propriétaires de données. - Assurer le reporting régulier de l'avancement du clean-up et l'efficacité des actions menées. Recommandations pour la Gouvernance et l'Amélioration Continue : - Proposer des recommandations concrètes pour l'amélioration des processus de saisie et de maintenance des données, afin de prévenir la dégradation future de la qualité. - Contribuer à l'établissement de bonnes pratiques de gouvernance des données sur ServiceNow.

Teksystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Missions principales : o Implémentation des composants Microsoft Fabric liés aux cas d’usage prioritaires o Conception et industrialisation de pipelines d’ingestion/traitement (ETL/ELT), APIs et modèles de données avec Microsoft Fabric o Observabilité, data quality, tests, CI/CD et documentation technique o Optimisation coûts/performance, sécurité et conformité o Collaboration étroite avec Data Analysts et équipes métiers

Contexte de la mission Au sein de la Direction Data (Direction du Numérique), intégration à l'équipe Bronze (PO, data steward, 2 data engineers) au cœur de la plateforme Data. Stack principale : Python, Spark, SQL (traitements), Airflow (orchestration), Cloud Storage & Delta Lake (stockage), services cloud (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage), Terraform/Terragrunt (infra). Activités attendues Concevoir et maintenir des pipelines data robustes et scalables ; organiser et structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables ; assurer sécurité et stabilité des environnements. Construire et maintenir les workflows CI/CD ; accompagner l'équipe sur l'exploitation et requêtage. Gouvernance et conformité (qualité, sécurité, conformité), documentation, veille et participation aux instances Data Ingénieurs.

Contexte du poste Dans un contexte d’accélération des usages de l’IA et d’exigences croissantes en cybersécurité et conformité réglementaire (NIS2, RGPD, AI Act, bonnes pratiques ISO/IEC 42001, 27001/27005…), l’organisation souhaite structurer et formaliser sa politique de cybersécurité appliquée à l’IA. Le Chef de projet IA / Cybersécurité jouera un rôle clé dans la définition du cadre, sa mise en œuvre opérationnelle, et l’accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principales 1. Élaboration de la politique de cybersécurité appliquée à l’IA Construire une politique cybersécurité dédiée aux projets IA (purs ou intégrant des briques IA). Définir les exigences de sécurité adaptées aux différents types d’IA (ML, LLM, modèles embarqués, services cloud, etc.). Intégrer les enjeux liés aux données (qualité, confidentialité, gouvernance, gestion des jeux d’entraînement). 2. Définition du processus de prise en compte de la cybersécurité dans le cycle de vie des projets IA Conception d’un processus de sécurité couvrant tout le cycle : idéation, cadrage, conception, entraînement, validation, déploiement, exploitation. Coordination avec les métiers, les équipes d’ingénierie, les architectes, le juridique, la data gouvernance et le RSSI. Intégration du processus dans la gouvernance projet et dans les instances existantes. 3. Rédaction du livrable de référence : “Politique de prise en compte de la cybersécurité dans les projets et produits IA” Le livrable inclura notamment : L’organisation cible et les rôles/responsabilités (Métiers, Data, RSSI, Architectes, Juridique, Achats…). Les jalons de validation et exigences à contrôler à chaque étape. Les points de contrôle cyber spécifiques aux projets IA (robustesse des modèles, attaques adversariales, données sensibles, dérives de modèle, dépendances cloud…). Les grilles d’évaluation et matrices de risques cyber appliquées à l’IA (risques modèles, risques données, risques d’exploitation). Les clauses contractuelles types pour appels d’offres et contrats incluant de l’IA : obligations de sécurité, exigences de gestion et protection des données, auditabilité et monitoring, obligations de conformité (AI Act, RGPD…), obligations en matière de gestion de vulnérabilités IA. 4. Préparation de la phase opérationnelle Préparer le passage de la politique à l’opérationnel. Former et sensibiliser les équipes (ingénierie, métiers, achats, juridique). Participer à la structuration du dispositif opérationnel et soutenir l’Expert IA / Cybersécurité. Contribuer à la mise en place des outils de suivi, audit, monitoring sécurité des modèles.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise leader dans le secteur du numérique reconnue pour son savoir-faire en matière de solutions IT avancées. Dans un contexte d'innovation et de croissance, nous cherchons à renforcer notre département "Innovation Technologique" en construisant une nouvelle plateforme d'IA générative. Ce projet structurant est clé pour notre entreprise, car il implique de concevoir, industrialiser et opérer cette plateforme sous Microsoft Azure. Missions - Concevoir et mettre en place la plateforme d'IA générative (Azure AI Foundry). - Industrialiser les flux et processus DataOps. - Assurer la sécurisation des API via Azure API Management. - Automatiser les déploiements avec GitLab CI/CD. - Développer des solutions innovantes en Python. - Assurer la traçabilité, l'observabilité et la gouvernance des usages IA

Contexte et Mission : Dans le cadre du renforcement de son domaine Data, notre client recherche un Directeur de Projet expérimenté . Placé directement sous le responsable de domaine, le Product Lead est le garant du delivery des data products et responsable de la tenue des promesses faites aux métiers . Le Product Lead assure la qualité et la performance technique des composants de la ligne de produit Data, Analytics & AI, dans le respect des standards de la DSI. Responsabilités : Comprendre techniquement et fonctionnellement la ligne de produit Data, Analytics & AI. Collaborer avec les parties prenantes de la ligne de produit : Delivery Owner, Directeurs de Programme. Participer à l’élaboration de la stratégie de la ligne de produit avec le Responsable de ligne et le Directeur de Patrimoine : dimensionnement équipe, sourcing, choix de solutions, cohérence globale, coûts. Garantir la qualité de la ligne de produit : disponibilité, labels qualité. Maintenir et superviser opérationnellement la ligne de produit. Suivre l’avancement de la FDR (Feuille de Route) de la ligne de produit : communiquer et publier les évolutions et mises en production. Définir la stratégie et la politique d’industrialisation et de maintenance de la ligne de produit. Accompagner les Features Teams pour faire évoluer la ligne de produit. Collaborer avec les équipes agiles : alertes projets, staffing, gestion des charges. Maintenir et mettre à jour la documentation (Wiki, SharePoint, Teams…). Garantir la pérennité technologique de la ligne de produit et réduire la dette technique. Gérer le cycle de vie de la ligne de produit en collaboration avec le Responsable de ligne produit. Être le correspondant privilégié de la DEXO : gestion de crise, proximité des sites partenaires. Localisation et Conditions : Localisation : Montpellier (minimum 2 jours/semaine) Démarrage : ASAP Environnement Technique : Cloudera, SAP Hana/BW, DataBricks, Snowflake, PowerBi, DSS Une connaissance de ces solutions est un plus, mais d’autres stacks technologiques sont acceptables Profil Recherché : Expérience confirmée en pilotage de projets DATA et en management d’équipe . Capacité à comprendre à la fois les enjeux techniques et métiers. Expérience dans l’élaboration de stratégies de lignes de produit et la supervision de leur delivery. Maîtrise des outils de suivi et d’industrialisation des produits Data. Compétences en gouvernance, qualité et pérennité technologique des produits. Excellentes qualités relationnelles pour collaborer avec des équipes multidisciplinaires et des partenaires externes. Capacité à travailler dans un environnement agile et à gérer des priorités multiples.

Nous recherchons un expert Data IT pour accompagner la migration des projets vers le Cloud interne et soutenir les équipes de développement dans l’adoption des bonnes pratiques de développement , en intégrant les enjeux de sécurité et de gouvernance des données . Il contribuera à la mise en place d’automatisation et d’industrialisation selon les principes DevSecOps , participera aux chantiers d’amélioration continue et au monitoring transverse, tout en intervenant dans les premières implémentations de solutions Gen AI appliquées à la donnée . Acteur clé de la stratégie Data France , il apportera conseil et expertise auprès des squads, animera des sessions de formation et mènera des études d’optimisation des services de l'équipe Data . Une veille technologique active et la maîtrise de l’environnement Big Data Hadoop ainsi que du développement SPARK SCALA sont indispensables pour ce poste.

Au sein d'une Direction Cybersécurité d'un grand groupe d'Assurance, vous intégrez l'équipe "Management des Identités et des Accès" (IAM). Dans un environnement Agile, vous êtes le référent technique sur la solution Usercube pour assurer son déploiement et son intégration au SI. Vos responsabilités principales : Configuration & Développement : Paramétrage du progiciel Usercube et développement d'outillages spécifiques en C# et PowerShell pour l'extraction et la correction de données. Cadrage Technique : Participation à la définition des solutions répondant aux besoins métiers et intégration de l'outil dans un écosystème complexe. Qualité & Tests : Maîtrise des impacts des modifications, réalisation des tests unitaires et validation de la robustesse des solutions. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) : Analyse et résolution d'incidents de production (Support niveau 2 et 3). Documentation : Rédaction des dossiers d'installation, d'exploitation et guides utilisateurs.

Consultant Power BI / Progiciel ITSM Jira/ SMAX VIO Sur Orleans ou Paris, 3 jours de TT. Démarrage asap. Power BI, dans le cadre d'une migration d'outils ITSM de Jira vers SMAX Compétences · Esprit d'analyse et qualité rédactionnelle. · Rigueur, bon relationnel et pragmatisme. · Maîtrise de PowerBl. · Des connaissances techniques sur SMAX VIO ou Progiciel ITSM équivalent seraient un plus. · Facultés d'adaptabilité, d'autonomie, de réactivité et de sens du service. Le client actuellement un programme de transformation technique et organisationnelle avec un basculement de son outil logiciel JIRA supportant ses processus ITIL vers l'outil cible du Groupe (UNITY basé sur SMAX V10) afin de se conformer aux pratiques et processus partagés au niveau de l'ensemble du groupe. Dans le cadre du projet UNITY, le 1er lot de travaux portant sur les processus de gestion des incidents (GDI), gestion des problèmes (GDP) et gestion des changements (GDC) est en cours de tests sous UNITY. Un 2nd lot de travaux portant sur les processus de gestion de la demande (GDD) débute sur le dernier trimestre 2025. Missions La mission consistera, en renfort de l'équipe projet UNITY : · Dans un premier temps, à implémenter sous PowerBl les rapports opérationnels de pilotage des processus du 1 er lot de travaux. · Dans un second temps, à participer à l'analyse d'écarts, l'élaboration du besoin et des spécifications ainsi qu'à implémenter sous Power BI les rapports opérationnels de pilotage, pour les processus du 2nd lot de travaux. Compétences · Esprit d'analyse et qualité rédactionnelle. · Rigueur, bon relationnel et pragmatisme. · Maîtrise de PowerBl. · Des connaissances techniques sur SMAX VIO ou Progiciel ITSM équivalent seraient un plus. · Facultés d'adaptabilité, d'autonomie, de réactivité et de sens du service.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la mise en place d'une plateforme AIOPS. Les missions sont : En tant que DataOps Engineer avec expertise MLOps, les missions sont : - Deploiement et maintenance des pipelines de données scalables et résilients (batch/streaming) en utilisant Kafka, Airflow, Kubernetes. - Industrialisation du cycle de vie des modèles ML (de l’entraînement au monitoring en production) via des pratiques MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.). - Automatisation de l’infrastructure et les déploiements (IaC avec Terraform/Ansible, CI/CD avec Jenkins/ArgoCD). - Garantie la qualité des données (testing, linéage, observabilité) et la performance des modèles (drift detection, monitoring). - Collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers pour aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Responsabilités Clés 1. Pipeline de Données & Orchestration - Développement et optimissation des pipelines Kafka (producteurs/consommateurs, topics ) pour le traitement en temps réel. - Orchestrer les workflows avec Apache Airflow (DAGs dynamiques, opérateurs custom Python/Kubernetes). - Automatisation le déploiement et la scalabilité des pipelines sur Kubernetes (Helm, Operators, ressources custom). - Gérer les dépendances entre pipelines (ex : déclenchement conditionnel, backfills). 2. MLOps & Industrialisation des Modèles - Packager et déployer des modèles ML. - Mettre en place des pipelines MLOps : - Entraînement (MLflow, Pipelines). - Testing (validation des données, tests de modèles avec Great Expectations). - Déploiement (, A/B testing). - Monitoring (drift des features/prédictions, logs avec ELK/Prometheus). - Optimisation des performances des modèles en production (latence, ressources GPU/CPU). 3. Infrastructure as Code (IaC) & CI/CD - Définition l’infrastructure en Terraform (modules réutilisables pour Kafka, Kubernetes, IBM Cloud). - Automatisation les déploiements avec Jenkins/ArgoCD (pipelines multi-environnements : dev/staging/prod). - Configuration les clusters Kubernetes (namespaces, RBAC, storage classes, autoscale HPA/VPA). - Sécurisation des accès (Vault pour les secrets) 4. Qualité des Données & Observabilité - Implémentation des tests automatisés : - Qualité des données (complétude, cohérence, schéma) - Validation des modèles (métriques, biais). - Monitorisation les pipelines et modèles : - Métriques techniques (latence, erreurs) et métiers (précision, recall). - Alertes proactives (ex : Dynatrace ou Grafana). 5. Collaboration & Amélioration Continue Participation aux rituels Agile (refinement, retro) et promouvoir les bonnes pratiques Data/MLOps. Control des équipes sur les outils (Airflow, Kafka) et les processus (CI/CD, testing). Assurance d´une veille technologique (ex : évolutions de Kubernetes Operators pour Kafka/ML, outils comme Metaflow). Collaboration avec les Product Owners pour prioriser les besoins métiers.

Data Engineer Spark/Scala Paris o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Au sein de la DSI Finance de la DSI, le poste recherché porte sur le besoin d’un Data Engineer Spark/Scala confirmé (5-6 ans d’expérience). Objectifs et livrables Objectifs Le prestataire intégrera le projet d’intégration en coordination avec le chantier assiette comptable de référence en tant que Data Engineer. Les développements sur ce chantier s’appuient sur la plateforme Datalake Finance, basée sur la distribution Hadoop HortonWorks qui collecte les données des différents systèmes de synthèse afin de répondre aux nouveaux besoins de reporting Finances & Risques (COREP, calcul RWA, IFRS9, etc.…) Les tâches seront les suivantes : • la mission consistera à prendre part aux développements, au sein du datalake pour acquérir les nouvelles sources de données, les assemblées et les distribuées aux consommateurs, tout en étant garant de la pérennité et la non-régression de l’outillage déjà en place • Vous participerez à la conception et à l’implémentation de ce projet et serez amené, à ce titre, à travailler en méthode Agile avec de nombreux acteurs métiers et les équipes de maintenance Compétences techniques o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Compétences demandéesCompétences Niveau de compétence Apache Kafka Avancé Apache Hadoop Confirmé Apache Hive Avancé SCALA Confirmé Spark Confirmé

Espace Freelance recherche un Consultant - Business Analyst (H/F) dans les Hauts de Seine. Votre mission : Comprendre et analyser le besoin du client S’assurer que la réalisation correspond au besoin du métier sans générer de régression pour les utilisateurs actuels de TPRM et de Contratpass. Rédaction des Features (Les règles de gestion / d’interprétation ; critères d’acceptances & cas de test ; PV de recette) Préparation des ateliers Documentation Nous recherchons un consultant MOA avec au minimum 3 ans d’ancienneté.

Responsabilités principales Définir et maintenir l’ architecture de référence S3NS (Landing Zone, IAM, réseau, sécurité). Formaliser les standards, patterns et principes multisocle (en cohérence avec Bleu). Valider les architectures projets (objectif : 100 % cadrées et validées). Arbitrer les choix techniques (services éligibles, performances, sécurité, coûts). Participer aux comités d’architecture et de sécurité . Intégrer les bonnes pratiques FinOps by design . Être garant de l’ exploitabilité (exigences RUN, supervision, runbooks).

Profil : architecte ayant des connaissances sur l'implémentation de l'outil et son utilisation Attendus : Apporter un retour d’expérience concret (REX) sur la mise en oeuvre d’ OpenMetadata dans un contexte comparable. Challenger la position d’ OpenMetadata au sein de la data stack cible imaginée, en interaction avec les autres briques de la plateforme : ingestion, stockage, Transformation, visualisation, sécurité et gouvernance. Former les équipes socle sur : L’architecture fonctionnelle et technique d’OpenMetadata Les principaux cas d’usage (catalogue, lineage, quality, policy, tagging, etc.) Les modalités d’intégration (connecteurs, API, ingestion metadata). Orienter la stratégie de gouvernance en précisant Le positionnement d’OpenMetadata dans un écosystème comprenant un data catalog fonctionnel déjà existant (Zeenea) Les complémentarités et limites avec d’autres outils du marché (ex. Collibra, Atlan, DataGalaxy, etc.) Explorer plus particulièrement 2 sujets clés : Open Lineage : Intégration, couverture, limites, exploitation pour le suivi de la chaîne de valeur des données. Habilitations & Taggage : Fonctionnement natif d’OpenMetadata, articulation possible avec Apache Ranger et/ou Apache Atlas, gestion des rôles, politiques et classification des données.

Expérience requise : 5 à 10 ans Anglais obligatoire Compétences recherchées : Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) Tâches à traiter : Compréhension des données scientifiques dans le domaine pharma CMC Clarification des besoins avec les parties prenantes, estimation de l’effort pour la planification PI Bonne connaissance des pratiques Lean & Agile Ingénierie de données AWS : S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena Développement ETL/ELT : Python, Glue ETL, évolution de schémas, partitionnement Modélisation de données : modèles de domaine harmonisés, schémas en étoile/flocon, gestion des métadonnées Optimisation SQL : amélioration des performances sous Athena, conception de requêtes optimisées en coût, stratégies de partitionnement/pruning Tests et qualité : tests unitaires/intégration pour les pipelines, frameworks de qualité des données Documentation et transfert de connaissances : runbooks, diagrammes d’architecture, planification et exécution du KT Expérience en migration : stratégie de fonctionnement parallèle, planification du cutover, backfill, rapprochement des données