Mission de l'équipe : Dans le cadre d'un programme international pluriannuel de transformation AML/CTF, les équipes IT et Compliance déploient une solution globale de surveillance afin de renforcer le dispositif de lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme et de répondre aux exigences réglementaires. Le programme couvre plusieurs régions, notamment l'EMEA, l'APAC et les Amériques. La mission s'intègre au domaine Financial Security / AML en charge de cette transformation et intervient spécifiquement auprès de la ligne métier Global Markets. L'objectif est de renforcer les capacités fonctionnelles et analytiques des équipes existantes, dans un contexte d'exigences réglementaires croissantes, de développement des contrôles pilotés par la donnée et de transformation continue des dispositifs de Transaction Monitoring et de couverture des risques. Prestations demandées : La mission interviendra en tant que Senior Business Analyst à forte orientation Data afin d'accompagner le programme AML/CTF sur le périmètre Global Markets. Les principales responsabilités attendues sont les suivantes : · Accompagner fonctionnellement le programme de transformation AML/CTF sur le périmètre Global Markets. · Renforcer les capacités d'analyse des équipes dans un environnement fortement orienté données. · Exploiter la donnée afin de produire de la Business Intelligence et de créer de la valeur pour le domaine AML. · Contribuer aux travaux relatifs aux KPI et au reporting. · Accompagner l'évolution des contrôles fondés sur la donnée. · Contribuer à la transformation des dispositifs de Transaction Monitoring et de couverture des risques. · Assurer une communication claire avec les différentes parties prenantes. · Produire et maintenir une documentation fonctionnelle de qualité. Secteur d'activité : Banque / Services financiers / Global Markets Calendrier : du 01/10/2026 au 30/09/2027 Profil du candidat : · Seniorité : Senior · Expertises : Business Analysis, Data Analysis, AML/CTF, Transaction Monitoring, KPI, Reporting, Business Intelligence
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.
Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedIn Le rôle de Data Scientist est centré sur l'utilisation de la science des données et de l'intelligence artificielle pour classer des rapports et développer des systèmes de RAG. (Retrieval-Augmented Generation). Ce poste vise à renforcer les compétences d'une équipe novice et à favoriser l'innovation au sein de projets spécifiques. Responsabilités :Créer et développer des modèles de classification de données. Utiliser des outils et technologies pour analyser des données complexes. Collaborer avec l'équipe métier pour comprendre les besoins de classification. Former et encadrer les membres moins expérimentés de l'équipe. Must-haves :Compétences en Python Expérience avec GCP (Google Cloud Platform) Niveau expérimenté/senior Anglais courant Nice-to-haves :Compétences en vulgarisation et pédagogie Connaissance des méthodes d'innovation Autres Détails :Localisation : Île-de-France Présence sur site : Minimum 2 jours par semaine Équipe : 10 personnes Taux d'innovation : 60% innovation, 40% continuité
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
Dans le cadre d'un projet de fiabilisation et de transformation de données, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en Data Quality / Data Cleaning. L'objectif principal de la mission sera de sécuriser la qualité d'un historique de données de plus de 10 ans, avant leur exploitation et leur intégration dans un futur environnement cible. Vous interviendrez notamment sur les missions suivantes : Auditer la qualité des données historiques : identification des incohérences, doublons, valeurs manquantes, anomalies et données aberrantes. Analyser les différents flux et sources de données existants : bases SQL, dataflows Power BI et fichiers Excel. Identifier les points de rupture ou de dégradation de la qualité des données. Définir les règles de nettoyage, correction et transformation nécessaires. Rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques détaillées, destinées à être traduites en scripts par une équipe d'intégration. Documenter les règles métier, cas particuliers et logiques de correction attendues. Préparer la structuration des données en vue de l'alignement futur de différents référentiels, tout en préservant l'intégrité de l'historique. Présenter les spécifications aux équipes techniques et assurer leur clarification pendant la phase d'implémentation. Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT afin de valider les règles de gestion et les corrections proposées.
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 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.
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.
Nous recherchons un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance, notamment sur les aspects liés au Row-Level Security (RLS). Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de son industrialisation et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentorat et l'accompagnement technique de l'équipe. Tech Lead Data au sein d'une équipe Data Expertise technique sur Snowflake / dbt Aide au cadrage technique des initiatives et projets du périmètre Contribution à la définition et à la mise en œuvre des standards techniques Data Accompagnement de l'équipe sur les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation
Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation • Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. • Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. • Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) • Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. • Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. • RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). • Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance • Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés.
Rejoignez un grand groupe du secteur de la distribution et du commerce pour piloter la transformation analytique au sein de la Direction Financière. Vous accompagnerez la mise en place d'une plateforme data moderne, en tant que maillon stratégique entre les métiers et les équipes techniques, garantissant la qualité, la valeur métier et l'adoption des produits de données. Au sein de l'Analytics Factory, vous concevrez et piloterez le cycle de vie complet des Data Products (datamarts, reportings, agents analytiques), en cadrant les besoins métier, en structurant les exigences techniques et fonctionnelles, et en animant l'équipe selon les principes Agile. Votre rôle combine rigueur de Product Owner, expertise analytique et capacité de traduction entre métiers et IT. Vous intervenirez dans un environnement Big Data moderne, avec des enjeux forts d'industrialisation, de gouvernance data et de maximisation de l'adoption utilisateur. La mission s'inscrit dans un programme de transformation digitale structuré, sur une durée longue permettant une montée en charge progressive et durable. Responsabilités : - Réaliser une cartographie détaillée des personas métier, des KPIs critiques et de l'écosystème de reporting existant - Structurer, documenter et hiérarchiser les exigences fonctionnelles et techniques dans JIRA - Élaborer et mettre à jour la roadmap produit data de manière itérative et collaborative - Concevoir les solutions data, cadrer les besoins métier et rédiger les spécifications technico-fonctionnelles - Modéliser les objets métiers dans le socle Big Data et spécifier les flux d'alimentation - Concevoir les expositions data (APIs, modèles de base de données) en coordination avec la gouvernance data - Assurer la cohérence fonctionnelle et transverse du portefeuille de produits data - Piloter la qualité des données via des dashboards, le suivi des indicateurs et la gestion des dettes techniques - Qualifier, documenter et valoriser les actifs de données auprès des métiers - Définir et rédiger les critères d'acceptation ; structurer et animer les phases de recette fonctionnelle - Animer les rituels Agile (daily standup, planification, revue, rétrospective) avec l'équipe Scrum - Piloter le backlog produit, rédiger les user stories et assurer leur priorisation - Gérer le portefeuille de projets data et leur cycle de vie complet - Animer la communauté data et assurer le lien stratégique entre les métiers et l'IT - Gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs finančiers - Reporter régulièrement l'avancement auprès des responsables programme et direction - Maintenir une forte compréhension technique de l'écosystème data et des technologies en place Télétravail : 1 jour par semaine Localisation : Massy
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.
Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. Le périmètre d'intervention comprend la participation aux différentes étapes des projets de data science, notamment : Définition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des gpus dans un environnement de dev. Amélioration continue : Amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.
Dans le cadre d'un projet Data, nous recherchons un Data Analyst confirmé pour intervenir sur des problématiques d'analyse et de valorisation de données dans un environnement technique exigeant. Vos missionsAnalyser et exploiter des données issues de différentes sources. Concevoir et faire évoluer des traitements et workflows sur Dataiku. Réaliser des requêtes et analyses complexes en SQL. Manipuler et exploiter des données sur Teradata. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Produire des analyses et indicateurs permettant d'accompagner les besoins métier. Participer à la documentation et à l'amélioration des processus Data. Profil recherché4 ans d'expérience minimum en tant que Data Analyst. Maîtrise de Dataiku DSS. Très bonne maîtrise de SQL. Expérience significative sur Teradata. Bonne compréhension des problématiques de qualité et d'exploitation des données. Capacité à analyser des données complexes et à travailler avec différents interlocuteurs. Environnement technique : Dataiku, SQL, Teradata, Data Analysis.
Data Ingénieur Python monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine Mission : Au sein d'une organisation agile, développer des traitements de migration, transformation et enrichissement de données pour leur intégration dans un Lac de données et de traitements d'exploitation et d'exposition de ces données à destination d'équipes techniques et métier. Activités principales : Mettre en œuvre des traitements de données visant à leur intégration dans un Lac de données et de traitements visant à l'exploitation de ces données. À cette fin, il sera nécessaire de participer à l'élaboration des règles à implémenter en auditant les données à traiter et en formulant des préconisations en fonction des audits. En complément, participer à l'amélioration des traitements en analysant les anomalies de données remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision des traitements. Il/elle effectuera : · Des analyses et audits sur les données · La transcription de règles fonctionnelles en spécifications techniques · Le développement des traitements de migration des données dans le lac et d'exploitation des données du lac · Le suivi de l'exécution des traitements déployés · L'analyse des causes des anomalies remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision · Le suivi et le reporting de ses travaux Compétences : · Connaissance du monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine ou Humanité numérique · Maîtrise du langage Python ; · Expertise dans le traitement des données en masse ; · Maîtrise d'un ou plusieurs outils d'ETL ; · Expertise dans le domaine de la modélisation de données ; · Expertise dans la manipulation de données, en particulier relationnelles ; · Maîtrise des données structurées en arbre (XML / JSON) ; · Maîtrise des différentes technologies de stockage des données ; · Connaissance des outils de suivi de projet ; · Maîtrise des outils bureautiques ; · Maîtrise des méthodes de développement en agilité. Aptitudes : · Rigueur méthodologique ; · Esprit d'analyse et de synthèse ; · Organisation et communication ; · Force de proposition ; · Sens de l'écoute active ; · Capacité à rendre compte ; · Capacité à travailler en équipe profil de 3 à 5 ans d'expérience.
