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Data IngénieurPrestations attenduesPrestation de cette équipe Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes Assurer la conformité et la sécurité des données Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation du data ingénieur En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consiste à : Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables Accompagner les membres de l'équipe dans l'exploitation et le requêtage des données Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l'accroissement rapide du volume de données Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Participer aux différentes instances des data ingénieurs Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine

Cherchons un profil DATA MODELER pour concevoir, développer et maintenir les modèles de données de différents domaines pour soutenir les besoins en matière de définition des différents modèles de données de notre client. Il/elle contribuera à la qualité des données et sera en charge de - la gestion des objets de données, - la création de schémas de base de données, - la modélisation de données dimensionnelles ou relationnelles Expérience en Architecture Data requise Compétences requises : - Maitrise des méthodologies de modélisation des données standard de l'industrie - Expertise éprouvée dans le développement de bases de données relationnelles dans un contexte d'entreprise - Connaissances SQL avancées, - Optimisation des performances des bases de données et des requêtes, - Compréhension approfondie de la méthodologie et des procédures de modélisation, La mission consiste à couvrir les actions suivantes : 1. Concevoir des modèles de données efficaces, y compris des schémas de base de données, des modèles dimensionnels et relationnels, 2. En collaboration avec les porteurs de domaines de données et les data stewards collaborer avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins en matière de données et traduire ces besoins en modèles de données, 3. Développer, implémenter et maintenir des normes de modélisation de données pour garantir la cohérence au global et au sein des domaines de données, 4. Accompagner les data analysts et le faire monter en compétence sur la modélisation des données, 5. Collaborer avec les feature teams et les projets pour déployer les modèles de données et surveiller leur performance. 6. Documenter les modèles de données, les schémas de base de données et les processus liés à la modélisation de données. - Aptitudes personnelles : Excellentes capacités de travail d'équipe et de communication Excellentes capacités consultatives, facilitatives et consensuelles Excellentes capacités de communication orale et écrite Excellentes capacités d'analyse, de profilage de données et de résolution de problèmes

Nous sommes actuellement à la recherche de plusieurs développeurs pour nos clients sur le bassin niortais : Maîtrise : - Backend : Java 17/21, Spring Boot, API, diverses bases de données et middleware ainsi que leurs écosystèmes - Frontend : JavaScript/Angular/React - Outillage & méthodes : git, intégration continue, tests automatisés, agilté, qualité logicielle - Concevoir les solutions en adéquation avec les besoins et contraintes exprimés par le client - Réaliser des développements selon : • les priorités et entrants définis par le client • les exigences de qualité logicielle en vigueur (industrialisation logicielle, revues de code, tests automatisés...) - Suivre la vie du logiciel en production (exploitation, supervision, maintenance corrective et évolutive...)

Nous recherchons pour l'un de nos client un Data Product Owner qui sera chargé(e) de piloter la valorisation de la donnée au sein des équipes Retail et Supply Chain. Il/Elle coordonne le développement de produits data, assure la qualité et la fiabilité des données, et conçoit des tableaux de bord permettant une prise de décision éclairée. Travaillant en méthode agile, il/elle organise les sprints, priorise les besoins métiers, rédige les user stories et garantit la cohérence entre enjeux business et solutions techniques. Grâce à sa compréhension du retail, de la chaîne de valeur supply chain et des dynamiques saisonnières, il/elle identifie les leviers de performance et propose des évolutions continues sur les outils et produits data. Son rôle principal est de transformer la donnée en valeur : fournir aux équipes des insights fiables, des visualisations pertinentes et des solutions data qui améliorent la performance opérationnelle et stratégique de l’entreprise.

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

CONTEXTE DU POSTE : Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un DevOps streaming Data. Vous intégrerez le pôle technologique en charge de concevoir et d’opérer des plateformes « as a service » permettant le déploiement d’architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l’ensemble des entités du Groupe. MISSIONS PRINCIPALES : Industrialiser et automatiser les déploiements (Ansible) Mettre en production de nouveaux clusters Kafka et faire évoluer les clusters existants (scale horizontal & vertical) Participer à la définition des architectures des futures briques de la plateforme Streaming Apporter une expertise technique aux utilisateurs de la plateforme Développer des prototypes en lien avec les cas d’usage métiers Documenter les offres et démontrer la valeur des solutions Data

Nous recherchons un Data Engineer Confirmé/Senior pour renforcer une équipe Data dans un environnement cloud moderne, avec un fort niveau d’exigence sur l’ architecture, l’industrialisation et les bonnes pratiques . 🎯 Contexte de la mission : Vous interviendrez sur une plateforme Data reposant sur Azure et Snowflake , avec une architecture Médaillon . Le rôle inclut une forte dimension lead technique : qualité du code, CI/CD, revues de PR et accompagnement des équipes. ⚙️ Missions principales : Concevoir et faire évoluer des pipelines de données sur Azure et Snowflake. Mettre en œuvre et maintenir une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold). Développer et orchestrer les flux via Azure Data Factory . Automatiser les processus via Azure Automation . Participer activement à l’ industrialisation CI/CD et aux pipelines Azure DevOps . Réaliser des revues de Pull Requests et promouvoir les bonnes pratiques de développement. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données.

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement afin de garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services en production. Le/La SRE anticipe les risques, accompagne les équipes Dev/Prod et développe l'automatisation nécessaire pour assurer un fonctionnement optimal des plateformes, avec une spécificité sur la gestion des applications Data et IA. Responsabilités principales Suivi de la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Définition et suivi des SLO/SLI ; rétablissement du service en cas d'incident Participation aux projets dès le cadrage et anticipation des impacts sur la production Automatisation des opérations et réduction du travail manuel Mise en place d'un monitoring, de l'alerting et des dashboards pertinents Pilotage de l'obsolescence et contribution à la sécurité opérationnelle Contribution à la communauté SRE : bonnes pratiques, partage d'expérience Compétences clés Techniques : Connaissances des solutions Data & AI (ex : Airflow, Spark, Starburst, Domino AI …) Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Automatisation & IaC : Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform Scripting : Python, Shell, YAML Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Supervision / Scheduling : Control-M Cloud : IBM Cloud

2) Missions principales (responsabilités) Analyse & modélisation - Réaliser des analyses complexes sur les données et produire des insights actionnables via des méthodologies statistiques. - Concevoir/porter des modèles de données métiers (expertise de la modélisation). - Posture "Conseil" & interface métier - Traduire les besoins métier en exigences techniques, tout en les challengeant et en étant force de proposition. Communiquer avec pédagogie auprès d'équipes techniques et métiers ; animer la communauté de data analystes. Delivery BI / dataviz / UX - Concevoir des rapports pertinents à partir des données analysées. - Porter des propositions UX/UI (wireframes, maquettes, personae) et proposer des visualisations avancées (ex. D3.js). Gouvernance & patrimoine data Rédiger/maintenir les bonnes pratiques de modélisation et développement. Maintenir la connaissance du patrimoine de données et des publications de reporting associées. Développer l'offre Streamlit et maintenir un cadre UX/UI Data ; assurer une veille produit Power BI. Expertise / administration / industrialisation - Administrer le service Power BI (et le "parc"), consolider les métriques d'usage et les données catalogue. - Auditer / optimiser du code (Power BI, SQL, Streamlit) et maintenir le CI/CD Power BI. Sécurité S'approprier et intégrer les exigences Cybersécurité dans les pratiques et livrables.

Mission La mission d'une institution financière majeure est de contribuer à une croissance responsable et durable par un financement de l'économie dans le respect des plus hauts standards éthiques, en particulier dans les domaines de l'anti-blanchiment d'argent, de la lutte contre le terrorisme, et de la lutte contre la fraude et l'ingénierie sociale. L'optimisation des services opérationnels via la science des données représente une opportunité majeure pour notre entreprise de se démarquer sur le marché. Descriptif du Poste Assurer la recherche de données et la mise au point de modèles performants afin d'assister de nombreuses équipes de la banque commerciale dans leur effort d'identification et d'analyse des comportements suspects. Déployer et intégrer ces modèles dans les infrastructures et flux de travail de l'entreprise en assurant un impact positif et maîtrisé. Profil Recherché Nous cherchons un profil capable de développer et intégrer des solutions avancées de data science appliquée à des données structurées en priorité. Des compétences en traitement du langage naturel (NLP traditionnelle, voire GenAI) seraient un plus permettant de proposer à nos clients internes des fonctionnalités différenciantes et l'évolution en interne du profil vers d'autres projets. Ce profil doit connaître en détail le fonctionnement de nombreux algorithmes d'apprentissage, supervisé comme non supervisé, et être en pleine possession des méthodologies d'évaluation de modèles. Idéalement, le candidat devrait avoir une expérience pratique dans des projets similaires et démontrer une capacité à traduire un problème concret en problème mathématique au moyen des données. Une excellente maîtrise de Python et de SQL est en outre nécessaire. Des compétences de type "soft skills" seront également incontournables, comme la gestion de projet, une écoute de qualité avec les interlocuteurs métier ainsi qu'une bonne communication, et un goût de la collaboration et le partage des connaissances, notamment avec les autres data scientists et les équipes techniques et opérationnelles (MLE, MLOPS, OPS).

Ingénierie Data Concevoir et développer des pipelines de données (ETL / ELT) . Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources (API, bases de données, fichiers, streaming). Mettre en place et optimiser des flux de données robustes et scalables . Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données . Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux usages analytiques. Plateforme et outils Data Développer des solutions sur des plateformes Big Data et Cloud (ex : Databricks). Automatiser les workflows et déploiements via CI/CD (Azure DevOps) . Optimiser les performances des traitements Python et SQL . Participer à la mise à disposition des données pour les outils de visualisation et de reporting (Power BI) . Intelligence Artificielle appliquée à la Data Utiliser des outils d’IA pour assister le développement (génération et optimisation de code). Mettre en place des processus automatisés d’analyse et de transformation de données basés sur l’IA. Contribuer à l’intégration de modèles d’IA ou de Machine Learning dans les pipelines de données. Utiliser l’IA pour la documentation automatique, la détection d’anomalies et l’analyse exploratoire des données . Collaboration et méthodologie Travailler en méthodologie Agile / Scrum . Collaborer avec les équipes Data, BI, Data Science et métiers . Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, rétrospective). Contribuer aux bonnes pratiques de gouvernance et de gestion des données .

mission : - Contrôler la bonne progression des développements, définir la ligne directrice, les choix techniques, les méthodes à utiliser - Accompagner, résoudre les problèmes - Interagir au quotidien avec les autres membres de la squad, notamment PO, AM et ops - Etre le référent en matière de code, mettre en place de bonnes pratiques, et vérifier les actions menées par l’équipe de développement - Développer - Designer et décliner les architectures Livrables : - Codage de parties spécifiques du programme - Suivi de la qualité du code grâce à des outils d’analyse et du code automatique - Tests de recettage - Stratégie et jeux de tests - Analyse et REX en cas de correction d'incident

Dans le cadre du lancement d’un projet interne stratégique à dimension internationale, un grand groupe recherche un Business Analyst / Data Analyst pour accompagner la mise en place d’un outil de pilotage commercial centralisé, orienté data. Le projet vise à fournir aux équipes Sales et Sales Ops une vision consolidée, fiable et exploitable de la performance commerciale. Le rôle est clé et transverse , au cœur des échanges entre les équipes métiers, data et IT. Missions Recueillir, analyser et formaliser les besoins des équipes Sales / Sales Ops (KPIs, reporting, cas d’usage). Analyser les sources de données existantes (dont CRM) et comprendre le modèle de données actuel. Concevoir et faire évoluer le modèle de données dans une logique Medallion (Bronze / Silver / Gold) et Canonical / Shared Data Model . Cadrer et spécifier les pipelines de données (ETL / workflows) avec les outils en place. Définir les règles de transformation et de qualité de données (nettoyage, harmonisation, gestion des doublons, référentiels). Mettre en place et documenter l’historisation et la data lineage de bout en bout. Rédiger la documentation fonctionnelle et le dictionnaire de données. Jouer le rôle de référent data au sein de l’équipe projet (arbitrage fonctionnel, réponses aux questions). Accompagner les utilisateurs (présentation des KPIs, démonstrations, recueil de feedbacks). Contribuer à une démarche d’amélioration continue. Livrables attendus Modèle de données documenté (Medallion / Canonical). Spécifications fonctionnelles des pipelines de données. Règles de transformation et de qualité de données. Documentation data (dictionnaire, lineage, historisation). Vues analytiques et indicateurs métier. Supports de restitution et d’accompagnement utilisateurs. Environnement technique Architecture data de type Medallion Outils ETL / orchestration (exemples) : Fabric Pipeline dbt Alteryx Airflow Logic Apps / Power Automate Environnement CRM et données commerciales Outils BI / analytics (selon stack en place)

La mission s’inscrit dans le périmètre Risques (défaut, provisionnement, recouvrement) avec une forte composante réglementaire et conformité BCE. L’objectif est de sécuriser l’exécution opérationnelle des projets risques, en garantissant la qualité des processus et la fiabilité de la donnée. Le consultant agit en MOA senior avec une forte orientation delivery : il encadre le besoin métier, assure le relais fonctionnel vers l’IT, et suit les évolutions jusqu’à la validation et la mise en production. Responsabilités principales • Cadrer et analyser les besoins métiers risques (défaut, provisionnement, recouvrement). • Rédiger les spécifications fonctionnelles et suivre la mise en œuvre par la MOE. • Assister les équipes métiers lors des tests, recettes et validations fonctionnelles. • Piloter la correction d’anomalies fonctionnelles et suivre leur résolution. • Réaliser des analyses de données, requêtes et contrôles sur la BI/Data IQ centrale. • Coordonner de multiples interlocuteurs (métiers, IT, Data, conformité).