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Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.

Data Analyst / Web Analyst – Power BINous recherchons un Data Analyst confirmé pour accompagner les équipes Produit et Éditoriales dans l'analyse de la performance de leurs contenus digitaux. Détail de la mission : Recueillir et analyser les besoins des équipes internes. Concevoir de nouveaux rapports automatisés sous Power BI afin de mesurer la performance des sites et applications. Identifier les sources de données nécessaires aux analyses. Formaliser les besoins et rédiger les éléments nécessaires à destination des Data Engineers. Réaliser les maquettes puis développer les dashboards Power BI, avec différentes phases d'itération avec les métiers. Assurer le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution des dashboards Power BI existants. Mesurer et analyser les usages digitaux : Web Analytics, fréquentation des sites/applications, consommation et vidéos vues. Accompagner les équipes dans la définition des KPIs nécessaires au pilotage de leurs activités. Garantir une vision transverse des KPIs utilisés par les équipes Produit et Métier ainsi que de leurs méthodes de calcul. Identifier les prérequis de tracking/marquage nécessaires aux analyses et les partager avec les équipes concernées. Participer au déploiement du marqueur interne sur de nouveaux produits. Accompagner et coacher les équipes internes dans l'utilisation de la Data pour leurs prises de décision et leurs priorisations. Produire des reportings et bilans d'analyse. Collaborer avec les équipes Produit, Métier, Data Engineering et Études.

Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses capacités Data, notre client recherche un(e) Data Architect Senior spécialisé(e) en Snowflake et en modélisation décisionnelle. La mission combine une forte expertise technique de la plateforme Snowflake avec une dimension Business Analyst afin de comprendre les besoins métiers, qualifier le contenu des datasets et concevoir des modèles et vues sémantiques destinés à être exposés aux utilisateurs. Le/la consultant(e) accompagnera également les équipes internes dans leur montée en compétences et la mise en œuvre des bonnes pratiques. Missions principales : · Accompagner les équipes internes dans l'appropriation de Snowflake et la mise en œuvre des bonnes pratiques. · Conseiller sur les patterns d'usage et les choix d'architecture Snowflake. · Concevoir une architecture décisionnelle autour de Snowflake à partir de sources AWS. · Orienter les choix d'implémentation afin d'optimiser les coûts de compute. · Définir les stratégies de sizing et de configuration des virtual warehouses. · Optimiser les mécanismes de clustering, partitionnement, cache et multi-cluster warehouses. · Analyser les performances des requêtes à l'aide du query profiling et identifier les leviers d'optimisation. · Concevoir et mettre en œuvre une stratégie d'historisation des données robuste et maîtrisée. · Analyser les besoins métiers et les traduire en modèles de données adaptés. · Dialoguer avec les équipes fonctionnelles afin de qualifier le contenu des datasets. · Concevoir des vues sémantiques alignées avec les usages métier : reporting, analyse et restitution. · Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes tout au long de la mission. Livrables attendus : · Architecture décisionnelle Snowflake basée sur les sources AWS. · Modèles de données et vues sémantiques orientés usages métier. · Stratégie d'historisation des données. · Recommandations d'architecture et de patterns d'usage Snowflake. · Préconisations d'optimisation des coûts et des performances. · Documentation des bonnes pratiques et choix d'implémentation. · Supports de montée en compétences et transfert de connaissances.

Raison d'être du poste : Le Data Product Manager assure l'interface stratégique et opérationnelle entre les Data Owners métier et l'équipe technique Data. Sa mission est de transformer la donnée issue des différents systèmes en produits analytiques performants pour piloter l'offre, l'impact scientifique du client et les processus d'accréditations internationales. Expert en modélisation Power BI, il garantit la fiabilité des indicateurs et la sécurité des accès, tout en challengeant les besoins métiers pour maximiser la valeur ajoutée des solutions déployées Finalités et Résultats Attendus : 1. Analyse, modélisation et structuration des données Analyser les modèles de données des différentes applications contributrices (sources de données ou consommatrices/cibles de données) Modéliser les données métiers (programmes, faculté, recherche et accréditations) dans un modèle commun 'SKEMA', développer des data products (PowerBI et autres) répondant aux besoins métier et maintenir le modèle sémantique de l'école. Définir et gérer la gouvernance des accès et la sécurité des données (Row Level Security) pour chaque data product. 2. Conception et développement des data products Ecrire les spécifications techniques pour les opérations de manipulation de données Documenter les logiques métier de transformation Comprendre, piloter les flux d'intégration et de transformation de données (Azure Data Factory, Synapse, PowerBI [demain Fabric / Databricks ou autres]) Développer les data products en lien avec les data owners et les équipes data Tester et valider la cohérence des flux de données entre les systèmes producteurs et les data products finaux. Suivre l'adoption des data products (usage, accès …) 3. Qualité et fiabilité des données Direction des Ressources Humaines Participer aux projets de migration et de mise en qualité des données entre systèmes applicatifs afin d'identifier les impacts sur le périmètre des data products concernés. Assurer la fiabilité des données, les contrôles de cohérence et participer au support technique associé des data products. 4. Structuration de la plateforme Data Avoir une compréhension d'une data plateforme et d'une modélisation médaillon Piloter la mise à disposition de donnée dans la data plateforme pour permettre la réalisation des data products. 5. Collaboration et accompagnement Savoir faire le pont entre les équipes métiers (vulgarisation des concepts) et les équipes techniques pour l'évolution des usages data Animer la communauté des data owner de l'univers « Offre d'enseignement & Impact scientifique » Environnement data : Modélisation de donnée • Power BI • Fabrics (est un plus) • Synapse / Azure (est un plus) • Databricks (est un plus) • Git, DevOps • SQL

RECHERCHE – DATA ENGINEER SENIOR Je recherche 2 Data Engineers Senior pour intervenir sur un projet Data ambitieux en Île-de-France. 🔹 Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering 🔹 Localisation : IDF 🔹 Télétravail : 3 jours/semaine 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : • Python • Spark • AWS (Glue, EMR, S3…) • Big Data • DBT • Architecture Lakehouse • Modélisation et collecte de données • Terraform • Airflow ⭐ Une expérience sur Iceberg et Starburst/Trino est fortement appréciée. Le poste implique également des sujets de pipelines Data à grande échelle, batch/streaming, industrialisation, qualité et observabilité des données. 📩 Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Informations clésRôle : Tech Lead Data Engineer — Grade C Secteur : Domaine du Luxe Localisation : Paris (proximité client) TJM max : 400 € HT / jour Rythme : Hybride — 2 jours de présence sur site par semaine (télétravail le reste du temps) Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 31/12/2027 (longue mission) Description de la missionAu sein d'un grand nom du secteur du Luxe, vous intervenez en tant que Tech Lead Data Engineer pour encadrer la technique et piloter les développements Data en proximité directe avec le client. Vous serez garant de la qualité de la donnée, de la performance des pipelines Cloud et du bon déroulement des projets en méthodologie Agile / TMA au forfait.

Le Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. Les missions sont: - Mise en place et définition des mécanismes de collecte, - Définition des patterns d'architectures de la collecte, - Définition et mettre à jour l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) - Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger, - Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible - Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée, - Maintien condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte, - Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en liens avec les responsables des systèmes monitorés, - Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs - Création et évolution de dashboard avec Kibana - Réponse aux audits réglementaires et internes - Support et conseil aux entités utilisatrices des services, - Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité).

Nous recherchons un profil : Architecte technique Data Sénior Le pôle BIGDATA développe sur son projet plusieurs use cases intégrant des données et produisant des résultats quotidiennement. Certains de ces use cases nécessitent des flux d'ingestion et d'exposition, via une datagateway ou autre voie, de la dataviz à connecter, des flux ETL auto. 2. Profil attendu : La mission nécessite des connaissances SI importantes. Une expérience en gestion d'application, de préférence dans un contexte BIGDATA. Il serait apprécié que le titulaire de la mission connaisse certains outils Bigdata tel que Azure, Databrick, Azure blob storage, Powerbi , PowerAutomate, PowerApp. La maitrise d'au moins un de ces éléments sera un plu Compétences clés : Connaissance de la Suite Office 365, en particulier Excel et PowerBI Bonne connaissance sur power automate Maitrise de JIRA pour gérer les tickets de travaux Maitrise absolue d'Unity Catalog (Co admin du metastore France en PRODUCTION) TRES bon niveau sous databricks (co admin workspace en PRODUCTION) Connaissance de SQL, XML, JSON

Dans le cadre d'un programme de modernisation des architectures applicatives et de gestion des données de référence, nous recherchons un Business Analyst confirmé pour accompagner la migration de traitements ETL historiques vers Python. Le consultant intégrera une équipe transverse intervenant sur des applications permettant l'acquisition, la transformation, la consolidation et la diffusion de données de référence. La mission se déroulera dans un environnement Agile et international, en collaboration étroite avec les équipes métier, Data et techniques. Missions principalesReprendre le rôle de Business Analyst sur une première application dont la migration est déjà engagée. Préparer et réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation de données. Analyser les résultats, identifier les écarts et suivre les anomalies. Accompagner les équipes lors du passage en production. Analyser les traitements et flux existants d'une seconde application. Recueillir, analyser et formaliser les nouveaux besoins. Spécifier les futurs traitements d'intégration, transformation et alimentation de données. Participer à la simplification et à l'optimisation des traitements existants dans le cadre de la migration vers Python. Préparer les scénarios, cas et jeux de tests. Réaliser les recettes fonctionnelles et tests de non-régression. Participer à la conduite du changement et à la mise en production. Assurer la coordination entre les équipes métier et techniques.

Dans le cadre du développement et de la transformation de ses activités Data, notre client recherche un Product Owner Technique Data pour piloter des produits et projets Data à forte dimension technique. Rattaché(e) aux équipes Data, le/la Product Owner sera l'interface entre les métiers, les équipes techniques et les parties prenantes du programme. Il/elle sera responsable de la définition de la vision produit, de la priorisation des besoins et du pilotage de la roadmap Data, tout en assurant la bonne traduction des besoins fonctionnels en solutions techniques.

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un Technicien Support de Proximité – Systèmes & Réseaux H/F basé(e) à Marseille (16ème) pour intervenir sur un environnement IT embarqué à bord de navires. Vous assurez le support de niveau 2/3, l'administration des environnements IT et le maintien en conditions opérationnelles des systèmes, postes de travail et applications métiers. Vos principales missions : • Assurer le support utilisateurs et systèmes et le traitement des incidents de niveau 2/3. • Diagnostiquer et résoudre les incidents hardware, software, systèmes et réseaux. • Administrer les postes de travail et les environnements Windows, Linux et macOS. • Assurer l'administration des terminaux Android/tablettes via Microsoft Intune et Samsung Knox. • Participer à l'intégration et au déploiement des systèmes et applications IT à bord des navires. • Assurer le monitoring, le troubleshooting et l'analyse des logs. • Intervenir sur les environnements réseau : Cisco, firewall, Wi-Fi, LAN. • Participer à la gestion des incidents critiques, aux analyses de causes ( RCA ) et à la mise en place d'actions correctives. • Contribuer aux sujets de cybersécurité, sauvegarde, restauration, vulnérabilités et obsolescence. • Assurer le suivi du parc informatique et des équipements à bord. • Rédiger les procédures et documentations techniques et contribuer à l'amélioration continue. • Coordonner les interventions avec les équipes IT et les différents fournisseurs. Référence de l'offre : 4gv1qv9vqd

Consultant(e) MOE MSBI socle Data ETL Descriptif détaillé de la mission : - Assurer l'évolution et support des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3). Effectuer des études d'impacts et analyser les anomalies - Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. - Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. - Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. - Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). - Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. Environnement technique de la mission : - Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) - Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Durée estimée de la mission : 3 mois (renouvelables) Lieu de la mission : La Défense

Contexte Dans le cadre des activités Data de la R&D Michelin, nous recherchons un Data Engineer Référent au sein du domaine DOTI / BS / RD / Analytics. Le rôle consiste à construire, transformer et fiabiliser les données afin d'alimenter les produits numériques utilisés par la Recherche & Développement, tout en jouant un rôle de leader technique et coach auprès des autres Data Engineers. L'environnement est en Agile à l'échelle (SAFe), avec des équipes proches des métiers. Positionnement Équipe : Data – Domaine Analytics R&D Rôle : Data Engineer Référent (Leader technique) Collaboration avec : Tech Lead du domaine Feature Teams DORD Data Engineers Niveau attendu : Leader / Coach (IS3) Missions principalesData Engineering Concevoir et développer des pipelines de données : intégration transformation nettoyage Connecter les systèmes sources et structurer les flux de données Mettre à disposition des données exploitables pour les produits Data Développement & intégration Développer des traitements en : Python Talend DI ponctuellement Java Spring Boot Intégrer les développements dans les pipelines CI/CD Participer à la gestion des versions (GitLab) Qualité & tests Réaliser : tests unitaires automatisés tests de qualification Rédiger les plans de tests Garantir la qualité et la fiabilité des données Documentation Rédiger la documentation : technique fonctionnelle Formaliser les modèles de données et les flux Support & maintien en conditions opérationnelles Assurer le support niveau 3 sur les flux Data (DataLake D1) Analyser et corriger les incidents Participer à l'amélioration continue des traitements Référent technique & coaching Accompagner les Data Engineers : bonnes pratiques de développement qualité de code industrialisation Contribuer à la montée en compétences de l'équipe Participer à la diffusion des standards techniques

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

Au sein de l'équipe produit, vous ferez partie d'une équipe produit enthousiaste (au sein d'une business unit d'environ 120 personnes) qui regroupe des ressources Produits, Business, Data et Engineering. Grâce à votre expertise et votre sens de l'autonomie, vous agissez au service de l'amélioration des indicateurs qualité des datas de la logistique (Service Level Agreement, leadtimes, données de réception entrepôt, ...). Ces datas sont liées à des process métiers critiques et ont un impact immédiat sur le Business. Objectifs et livrables Assurer le Data Knowledge : Je définie les datas et assure de leur bonne documentation fonctionnelle Je connais les cas d'emploi business de mes données et améliore la création de valeur de celles-ci Je suis le point d'entrée sur les sujets concernant ma donnée J'écrie une roadmap et une vision pour mes données Je garantie et gère la bonne qualité de mes données : Je fais le lien entre le business et les règles de qualités de mes données Je monitore la qualité de mes données J'anime un plan d'action en collaboration avec les différentes domaines de compétence (Engineering, Product, Business, Data, Skills) Je garantie l'accessibilité de mes données : J'identifie le niveau d'accessibilité de mes données Je fais le liens entre la technique et les équipes datas pour assurer une bonne accessibilité de la donnée dans le datalake

Vos missionsFaire évoluer le Data Model de l'UDP et gérer son cycle de vie de bout en bout. Définir les standards, bonnes pratiques et méthodologies de modélisation. Accompagner les équipes Data Product dans la conception des modèles de données logiques et physiques. Traduire rapidement les besoins métiers et les données sources vers une structure basée sur le Teradata MLDM. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégration des évolutions du modèle de données. Assurer l'alignement entre modèle de données, glossaire métier et gouvernance des données. Participer aux revues de conception et aux démarches de co-construction avec les différentes parties prenantes. Mesurer l'adoption et la valeur apportée par le Data Model au sein de l'organisation.