Dans le cadre de projets de transformation et de rationalisation de la Business Intelligence, nous recherchons un(e) AMOA Data / Assistant(e) Chef de Projet BI confirmé(e) pour accompagner le pilotage opérationnel de projets décisionnels.Missions principalesRecueillir, analyser et formaliser les besoins métiers. Coordonner les différents interlocuteurs Métier, MOA, MOE, DSI et intégrateurs. Participer à la définition et au suivi de la roadmap projet. Rédiger les spécifications fonctionnelles, règles de gestion et indicateurs/KPI. Intervenir en tant que PO Proxy auprès des équipes de développement. Suivre les développements et gérer les priorités. Préparer et piloter la recette fonctionnelle : stratégie de tests, exécution, suivi des anomalies et validation. Participer aux mises en production et au suivi post-déploiement. Assurer le reporting projet et l'animation des ateliers et instances. Contribuer à l'amélioration et à la maintenance évolutive des solutions BI. Compétences recherchéesExpérience confirmée en AMOA BI / Data ou en pilotage de projets décisionnels. Expérience en PO Proxy ou coordination fonctionnelle. Bonne maîtrise de la recette fonctionnelle et de la gestion des anomalies. Bonne connaissance de SQL. Bonne compréhension des architectures DataWarehouse / Datamart et des flux d'alimentation de données. Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers et techniques. Maîtrise des méthodologies Agile et des pratiques de gestion de projet. Maîtrise des outils de suivi projet type JIRA appréciée.
Contexte Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de Spider, une application de lutte contre la fraude, au sein de l'usine cognitive, nous recherchons un Data Engineer chargé de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Le consultant interviendra sur l'intégration, la transformation, la modélisation et la mise à disposition des données nécessaires aux cas d'usage de détection et d'investigation de la fraude. Il veillera à la qualité, à la traçabilité, à la gouvernance et à la conformité des données dans un environnement d'assurance réglementé. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT avec Dataiku, SQL, Python et Snowflake. Intégrer, collecter, nettoyer et transformer des données issues de sources hétérogènes. Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données adaptés aux besoins de détection et d'investigation de la fraude. Appliquer les principes d'architecture medallion et les bonnes pratiques de conception des architectures de données. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la disponibilité des données. Mettre en œuvre les principes de gouvernance des données et veiller au respect des exigences réglementaires. Optimiser les traitements SQL et Python ainsi que les performances des pipelines. Assurer la gestion du versionnement du code et la collaboration via Git. Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques dans un environnement Agile/Scrum. Contribuer à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions de lutte contre la fraude.
ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA &Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG
Contexte : Dans le cadre d'un programme visant à mettre en place les solutions de gestion des prestations prévoyance pour les contrats collectifs et individuels à horizon fin 2027, notre client recherche un Chef de Projet SI Data Senior. La mission consiste à piloter le chantier SI Data du programme, autour du déploiement du module de gestion des prestations prévoyance d'Active Infinite, tout en prenant en compte la coexistence avec la solution existante Graphtalk AIA utilisée en mode « run off ». Missions principales : · Piloter le chantier des impacts SI Data du programme. · Piloter la conception et la mise en œuvre de l'intégration des données dans le SI Data : entrepôts de données, référentiels, Centre de Données Actuariel (CDA), etc. · Concevoir et mettre en œuvre les usages des données : usages actuariels, reporting et réglementaire. · Prendre en compte la coexistence des deux systèmes de gestion des prestations : Active Infinite pour les nouveaux sinistres et Graphtalk AIA pour les sinistres en cours. · Piloter les phases de tests et de recette. · Rédiger les livrables projet : spécifications, stratégie de tests, cahier de recette, etc. · Animer les ateliers de travail avec les différentes parties prenantes. · Piloter et coordonner les travaux avec les équipes internes SI Data et mettre en place la comitologie associée. · Coordonner les travaux avec les équipes métiers et SI. · Gérer les adhérences du SI Data avec les autres projets, notamment les projets de migration d'offres. · Participer aux instances de suivi du programme. · Suivre les plannings, risques, dépendances et actions du chantier. · Accompagner la montée en compétence des collaborateurs du client. Livrables attendus : · Planning et suivi du chantier SI Data. · Dossiers de conception et d'intégration des données. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Stratégie et cahiers de recette. · Résultats et suivi des tests et recettes. · Documentation relative aux usages Data actuariels, réglementaires et de reporting. · Reporting d'avancement, suivi des risques et dépendances. · Supports et comptes rendus des ateliers et instances de gouvernance. · Documentation de coordination avec les différents acteurs SI Data et métiers. · Supports de montée en compétence des collaborateurs.
Dans le cadre du développement des projets Data, nous recherchons un Data Engineer / DataOps pou accompagner les différentes entités dans l'utilisation et l'industrialisation de la plateforme. Missions :Administrer, superviser et maintenir les workspaces Définir, documenter et faire évoluer les standards et bonnes pratiques Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des services proposés aux différentes entités Industrialiser les environnements et déploiements avec des pratiques DevOps / IaC Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks puis formuler des recommandations Veiller au respect des politiques et accompagner leur mise en œuvre Contribuer à la conception et réalisation de use cases Data stratégiques portés par les différentes entités Participer à l'amélioration continue de l'écosystème Data et des processus d'exploitation Compétences techniques :Databricks : administration, configuration et exploitation de workspaces. Python / PySpark / Spark. Git et pratiques de gestion de code. AWS et/ou Azure. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, CloudFormation ou équivalent. DevOps / DataOps : CI/CD, automatisation, industrialisation et déploiement. Environnements Agile : Scrum et/ou Kanban.
Contexte Je recherche pour un de mes clients un Data Engineer GCP Vous évoluerez dans un environnement associant GCP, Microsoft Fabric et Power BI, avec des enjeux de fiabilisation des données et d'optimisation des traitements. Des évolutions de la chaîne Data et BI sont également à l'étude, notamment autour de Looker. Nous recherchons un profil disposant d'une solide expérience opérationnelle dans le développement de traitements de données sur GCP. Missions envisagées Analyser les besoins métier et les traduire en spécifications techniques. Concevoir et développer des pipelines d'ingestion, de transformation et de mise à disposition des données. Faire évoluer les traitements existants et optimiser leurs performances, leur fiabilité et leurs coûts d'exécution. Participer à la migration ou à la réécriture de traitements selon la trajectoire technique retenue. Mettre en place des tests, des contrôles de qualité et des mécanismes de suivi des traitements et de gestion des erreurs. Collaborer avec les équipes BI pour préparer les données nécessaires aux modèles sémantiques et aux restitutions. Contribuer à la traçabilité des données et aux bonnes pratiques de gouvernance. Documenter les développements et assurer le transfert de connaissances auprès des équipes internes. Profil recherché Expérience confirmée en Data Engineering, avec des réalisations concrètes sur GCP. Solides compétences en développement de traitements de données et en SQL. Capacité à prendre en charge un développement, de la conception à la mise en production et à sa maintenance. Expérience dans l'optimisation, la migration ou la refonte de pipelines de données. Sensibilité aux enjeux de qualité, de maintenabilité et de maîtrise des coûts. Autonomie, rigueur et capacité à travailler avec des équipes réparties sur plusieurs sites. Une connaissance de Microsoft Fabric, Power BI ou Looker serait appréciée.
Au sein de l'équipe Trade Surveillance d'une banque de financement et d'investissement, vous intervenez comme Business Analyst sur le perfectionnement des modèles de surveillance des activités de marché. Vous rédigez les expressions de besoin et les user stories, vous conduisez les phases de tests et le déploiement, et vous prenez en charge le data management associé aux modèles. Vous assurez la coordination entre l'équipe métier Trade Surveillance et les équipes IT : animation des ateliers, arbitrage des règles de gestion, suivi des livraisons. Rigueur, capacité d'analyse et sens de la coordination sont au cœur du poste.
Dans le cadre de la mise en oeuvre du règlement DORA au sein d'un grand acteur du secteur de l'assurance, nous recherchons un consultant confirmé pour accompagner la fiabilisation du processus de gestion des externalisations et du registre d'information. La première phase de la mission sera fortement opérationnelle et portera sur la qualification des prestations externalisées, la qualité des données et la préparation des éléments nécessaires à l'alimentation du registre. Principales responsabilités Identifier et fiabiliser les prestations restant à qualifier. Compléter et finaliser les questionnaires de qualification des prestations. Contrôler la cohérence, la complétude et la qualité des informations collectées. Préparer les fichiers nécessaires à l'import des données dans les outils internes. Documenter les contrôles réalisés et les éventuels écarts identifiés. Produire un reporting régulier sur l'avancement des travaux. Prendre progressivement en main les procédures, référentiels et outils relatifs à la gestion des externalisations. En cas de prolongation, contribuer à la préparation des instances de gouvernance et au suivi des actions associées. Accompagner les entités internationales dans l'application du dispositif et la production des livrables attendus. Consolider les différents référentiels d'externalisation afin de contribuer à la constitution d'un référentiel unique et fiable. Alimenter et maintenir le registre d'information DORA. Exploiter, contrôler et fiabiliser les données au moyen d'outils de traitement automatisé.
Contexte de la mission : Viveris vous propose un poste de Data Engineer au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, intervenant sur des plateformes de traitement de données à grande échelle. Dans un contexte de transformation du SI décisionnel, l'équipe mène des projets stratégiques de modernisation de la plateforme Big Data. Les principaux enjeux portent sur la migration des traitements vers Apache Spark, ainsi que sur la refonte de la plateforme de données dans le cloud avec Databricks à moyen terme. Dans ce cadre, vous interviendrez sur le développement et l'optimisation des pipelines de données, la fiabilisation des traitements et l'accompagnement de la transformation de l'écosystème Data. Vous devrez maîtriser les technologies Spark et Databricks, et justifier d'une expérience en modélisation de données, et transformation des traitements Data. Responsabilités : - Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark ; - Participation au projet stratégique de migration vers le cloud ; - Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données ; - Documentation et partage de connaissances.
Dans le cadre d'un projet Data stratégique, nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data dans un environnement technique exigeant. 🎯 Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures Data robustes et scalables Piloter techniquement les développements et accompagner les Data Engineers Concevoir et industrialiser des pipelines de données Intervenir sur des architectures Data temps réel / streaming avec Kafka Développer et maintenir des solutions sur Palantir Foundry Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements Data Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement Assurer la revue de code et accompagner la montée en compétences de l'équipe Collaborer avec les équipes Data, Architecture, DevOps et métiers 🛠️ Environnement technique Indispensables : Kafka Palantir Foundry Solide expertise en Data Engineering Conception de pipelines DataArchitectureData / traitement distribué Python et/ou SQL Expérience en environnement de production Atouts : Kafka Streams / Confluent Spark / PySpark APIs / microservices CI/CD, Git, Docker, Kubernetes Cloud Expérience en lead technique ou en accompagnement d'équipe 👤 Profil recherché De formation supérieure en informatique ou Data, vous disposez d'au moins 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont une expérience significative en lead technique. Vous êtes à l'aise dans des environnements complexes et avez une forte capacité à challenger les choix techniques, concevoir des solutions robustes et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. Une expérience concrète sur Palantir Foundry et Kafka est indispensable.
Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? 🚀 Chez K-LAGAN, nous sommes convaincus que chaque projet prend vie grâce aux talents qui le portent. Nous associons expertise technique, proximité et accompagnement personnalisé pour faire évoluer nos consultants tout au long de leur parcours. Aujourd'hui, nous recherchons un(e) Data Analyst Confirmé(e) pour accompagner l'un de nos clients majeurs du secteur de l'assurance, basé à Niort. 🎯 Votre futur environnement Vous rejoindrez une équipe Data intervenant sur des enjeux stratégiques liés à l'assurance IARD, notamment l'habitation, les dommages aux biens, les risques climatiques et la gestion des sinistres. En collaboration étroite avec les équipes métiers, vous contribuerez à exploiter, analyser et valoriser les données assurantielles afin d'améliorer le pilotage des activités et d'accompagner la prise de décision. 🔧 Vos missions Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métiers. Accompagner la définition et la mise en œuvre de cas d'usage Data à forte valeur ajoutée. Exploiter les données relatives aux contrats, aux risques assurantiels et aux sinistres. Construire et suivre les indicateurs de performance et de sinistralité. Concevoir, faire évoluer et maintenir les tableaux de bord et reportings métiers. Veiller à la qualité, à la fiabilité et à la cohérence des données exploitées. Présenter et vulgariser les résultats d'analyse auprès des différents interlocuteurs. Être force de proposition pour améliorer les analyses, les indicateurs et les processus existants.
Appel d'offres – Data Scientist / Analyse de la relation client Contexte et objectifs de la mission La mission vise à renforcer la connaissance client et à améliorer le pilotage de la relation commerciale à partir de volumes importants de données bancaires. En collaboration avec un interlocuteur interne, le consultant contribuera à faire évoluer les indicateurs existants et à en concevoir de nouveaux, notamment autour des sujets suivants : La répartition des usages des clients entre plusieurs établissements financiers ; La place occupée par l'établissement dans leurs opérations courantes et la gestion de leur épargne ; La domiciliation des revenus et l'analyse des flux associés. Missions principales Recueillir les besoins des équipes métier, préciser les objectifs et définir les méthodes d'analyse adaptées. Réaliser des études sur les caractéristiques des clients, leurs usages et les produits détenus : analyses descriptives, segmentation et suivi de cohortes. Étudier et modéliser les comportements afin d'identifier des leviers d'acquisition, de fidélisation et de prévention de l'attrition. Construire et fiabiliser les indicateurs nécessaires au suivi de la relation client. Évaluer la performance des modèles dans le temps, notamment au moyen de tests rétrospectifs. Contribuer à la mise en œuvre opérationnelle et à l'industrialisation des traitements dans Dataiku. Présenter les résultats aux interlocuteurs métier et aux instances de pilotage, en formulant des recommandations exploitables. Produire les livrables dans les délais convenus. Livrables attendus Supports PowerPoint présentant les analyses, les principaux enseignements et les recommandations. Restitutions auprès des équipes métier concernées. Projets Dataiku correspondant aux traitements et analyses réalisés. Documentation fonctionnelle et technique permettant la compréhension et la reprise des travaux. Environnement technique Plateforme de traitement de données à grande échelle ; Dataiku DSS ; Python et PySpark. Compétences et qualités attendues Capacité à traduire un besoin métier en démarche analytique ; Rigueur dans le traitement des données et la validation des résultats ; Aptitude à synthétiser et à présenter les conclusions ; Sens de l'organisation et respect des échéances ; Capacité à travailler en équipe ; Adaptabilité et intérêt pour l'innovation.
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Machine Learning basée à Nantes, nous recherchons un ML Engineer / Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des sujets d'industrialisation de modèles et de développement d'outils Data. Vos missions Industrialiser des modèles de Machine Learning Développer et utiliser des outils de conversion de code s'appuyant sur les LLM Créer et maintenir des librairies internes Participer à l'intégration de nouvelles librairies externes Assurer la maintenance et le support des outils de Data Science et d'industrialisation Accompagner les Data Scientists et utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils Manipuler et traiter des volumes importants de données Conditions de la mission 📍 Localisation : Nantes 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine, après une première phase de montée en autonomie d'environ 3 mois 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée 👨💻 Expérience : 5 ans minimum Un accompagnement sera assuré par un Chef de Projet interne pendant la mission.
ContexteLe poste consiste à assurer la fonction de Chef de projet pour un dispositif de qualité des données à l'échelle de la division Corporate & Investment Banking (CIB), lequel sous-tend l'ensemble de l'écosystème de détection, de surveillance et de déclaration en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (AML). En étroite collaboration avec les équipes d'investigation AML, les équipes de développement informatique et le service conformité, le chef de projet définira le modèle opérationnel cible pour la qualité des données (périmètre des données, parties prenantes, etc.), concevra des contrôles qualité mesurables et suivra leur mise en œuvre dans l'outil opérationnel cible. MissionsCadrage du projet (identification des éléments de données clés à contrôler, définition des responsabilités des parties prenantes et de la gouvernance/propriété des données) Définition des différents indicateurs de qualité et des principes de suivi Suivi de la mise en œuvre et de l'industrialisation des indicateurs de qualité des données Élaboration de toute la documentation pertinente, y compris les évaluations des risques, la définition des contrôles et la traçabilité des données (data lineage) Mise en place du processus de gestion de la remédiation Transfert du projet vers une équipe offshore nouvellement créée
Pour un acteur international de la gestion d'actifs, nous recherchons un Chef de projet MOE senior spécialisé en données de référence, pour renforcer son dispositif Data. Vous rejoindrez l'équipe qui gère plusieurs applications de Master Data Management. Ces applications alimentent et diffusent les référentiels financiers du groupe. L'enjeu principal est de connecter la plateforme de référentiels à des environnements data modernes (Snowflake, Databricks, S3, API) et de réduire les dépendances entre les applications. Le contexte est international. Vos missions Piloter et coordonner les projets qui touchent le périmètre MDM Contribuer à la conception des solutions de distribution et de partage de données Analyser les besoins métier, réaliser des études de faisabilité et proposer des simplifications Rédiger les spécifications fonctionnelles et les documents de conception, et chiffrer les charges Coordonner les équipes, suivre les plannings, organiser et animer les COPROJ et COPIL Participer à la maintenance corrective et évolutive, aux recettes et aux mises en production Produire les tableaux de bord de pilotage et de qualité Assurer le support aux utilisateurs et une veille sur les données d'actifs financiers
