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Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés

Tu rejoindras un client du retail pour jouer un rôle moteur dans le développement de leurs solutions externes. Ton quotidien ? Piloter la vision, la conception et l'amélioration continue de produits complexes tout en garantissant une excellence opérationnelle sur les phases de Discovery et de Delivery. Tu seras le·la garant·e de l'alignement stratégique avec les parties prenantes, transformant des problématiques métier en opportunités technologiques concrètes au sein d'un environnement riche en données.

Missions 2.1. Pilotage & gouvernance Assurer le pilotage IT du programme OFS, en coordination étroite avec la direction de programme Finance Structurer et animer les instances de gouvernance : planning, risques, arbitrages, décisions, points transverses Être le point d’entrée IT unique pour les sponsors, avec une posture solide, affirmée et crédible 2.2. Structuration du cadrage Monter rapidement sur le cadrage déjà lancé et co-construire Produire un backlog IT multi-domaines solide et aligné sur les priorités Finance 2.3. Coordination transverse Organiser et synchroniser les contributions des équipes : Safir, Architecture, Data, Risk, intégration, externe/partners Garantir la bonne articulation entre les backlogs des squads, les études de cadrage et les autres travaux du programme Identifier et résoudre les points de friction (capacités, périmètre, dépendances techniques ou organisationnelles) 2.4. Gestion des risques Identifier les risques stratégiques : exemple architecture, données, dépendances, planning, disponibilité des équipes Construire un plan d’actions robuste et assurer le suivi des arbitrages avec les sponsors 2.5. Communication & alignement Fournir un reporting exécutif clair pour : CODIR DSI, Finance, Groupe, sponsors Créer un environnement de travail fluide, aligné, transparent — tout en conservant la fermeté nécessaire au cadrage Compétences et profil attendu 3.1. Expérience indispensable Expérience avérée de direction de grands programmes stratégiques (gros projets de transfo Finance et/ou convergence vers plateformes groupe) ; idéalement à forte exposition Groupe/COMEX Expérience solide en pilotage dans une organisation agile @scale, incluant : multi-squads multi-backlogs synchronisation QAP interaction avec les rôles agiles (PO, SM, RTE, Tribe Lead) Capacité démontrée à opérer dans un environnement hybride : cadrage stratégique + delivery agile

CONTEXTE Consulting est un cabinet de conseil en management présent à Luxembourg, Paris, Bruxelles, Amsterdam, Genève, Barcelone, Singapour et Lisbonne. Nos valeurs sont la Famille, le Fun et l’Excellence, et elles font partie intégrante de l’ADN de Taleo. Notre expertise financière nous permet d’apporter à nos clients les meilleures pratiques, ainsi que des solutions sur mesure et innovantes. Nous travaillons avec des banques, des sociétés de gestion d’actifs et des compagnies d’assurance. Contexte de la mission : Notre client, grand groupe du secteur financier, fait appel à un consultant expert en Process Mining pour accompagner ses équipes sur des use cases métier à fort enjeu opérationnel. Mission : Analyser, modéliser et optimiser les processus métier via des outils de Process Mining. Le consultant interviendra en autonomie ou en renfort d'équipe pour identifier les gisements d'amélioration, produire des analyses et formuler des recommandations actionnables.

L’Architecte Data & IA intervient comme référent sur les choix techniques, la cohérence des architectures et l’industrialisation des usages Data/IA. Missions principales 1. Architecture & gouvernance technique Concevoir et maintenir les architectures cibles Data & IA (MLOps, LLMOps, DataOps) Garantir la cohérence globale de la plateforme Data & IA Contribuer à la mise en œuvre d’une gouvernance unifiée des données (sécurité, traçabilité, lineage) Superviser l’intégration et l’évolution d’une plateforme Data Lakehouse (type Databricks) Participer à l’évolution de l’offre de service du socle Data & IA 2. Industrialisation IA & MLOps Structurer les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, automatisation) Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des bonnes pratiques DataOps et ML Garantir la fiabilité des pipelines de production IA Participer à la standardisation des modèles de déploiement IA 3. Innovation & plateforme IA Préparer la plateforme pour les usages d’IA générative et agentique Concevoir des architectures d’intégration pour les modèles LLM (internes et externes) Développer des approches AI by Design (conformité, sécurité, gouvernance) Contribuer aux initiatives d’innovation (observabilité IA, optimisation des coûts, temps réel) 4. Accompagnement & montée en compétences Encadrer les équipes DataOps et MLOps Diffuser les bonnes pratiques d’architecture et d’industrialisation Accompagner la montée en maturité sur les outils Data & IA Travailler en collaboration avec les équipes Data et Delivery Livrables attendus Architecture cible Data & IA unifiée Framework MLOps / LLMOps industrialisé (CI/CD, observabilité, MLFlow…) Guide de bonnes pratiques DataOps Tableau de bord de suivi de maturité IA / ML Recommandations d’évolution de la gouvernance Data & IA

Notre client dans le secteur Réseaux et télécommunications recherche un/une Change AI Officer H/F Description de la mission: Dans le cadre de sa transformation numérique, le client déploie un programme d'adoption de l'intelligence artificielle au sein de ses équipes Cybersécurité. Face à un niveau de maturité IA encore limité dans cette population très technique, la Direction Cybersécurité recherche un(e) AI Officer freelance pour piloter la conduite du changement, acculturer les équipes et structurer une roadmap de cas d'usage à forte valeur ajoutée. 🧩 Missions principales 1. Évangélisation & Acculturation IA Concevoir et animer des sessions de sensibilisation et de formation à l'IA à destination des équipes cybersécurité (analystes SOC, pentesters, risk managers...) Construire un programme de montée en compétences progressif, adapté aux profils techniques Développer une culture IA durable : partage de bonnes pratiques, veille, retours d'expérience 2. Identification & Priorisation des cas d'usage Mener des ateliers de co-construction avec les responsables et équipes cybersécurité pour faire émerger les besoins et irritants métiers Identifier et qualifier les cas d'usage IA à fort potentiel, notamment : Gestion et priorisation des vulnérabilités assistée par IA Agents IA appliqués au pentesting Optimisation du risk assessment SOC augmenté (détection, triage, réponse aux incidents) Formaliser une roadmap d'adoption priorisée, co-construite avec les parties prenantes 3. Pilotage de la transformation Définir et mettre en œuvre un plan de conduite du changement structuré (communication, formation, accompagnement au terrain) Animer le réseau d'ambassadeurs IA au sein des équipes cybersécurité Mesurer l'avancement de l'adoption et produire des reportings réguliers pour le management Coordonner avec les équipes IT/Data et les sponsors internes du programme

Aperçu du poste Un(e) Responsable des Matières Premières expérimenté(e) est recherché(e) pour diriger une équipe de laboratoire en charge des tests et garantir que toutes les matières premières soient testées et libérées conformément aux délais de production et de livraison. Vous serez responsable de la planification et de l’anticipation des besoins en ressources (personnel, équipements, capacité) dans un environnement dynamique et réglementé GMP. Responsabilités principales Gérer et encadrer l’équipe de test des matières premières Garantir la réalisation des tests dans les délais afin de respecter les plannings de production Planifier et prévoir les besoins en ressources (personnel, équipements, capacité) Coordonner avec les équipes Qualité, Supply Chain et Production Assurer la conformité aux GMP et contribuer aux audits Exigences Solide expérience en gestion de laboratoire de contrôle qualité / matières premières Compétences avérées en management et en planification des ressources Expérience dans des environnements réglementés GMP (pharmaceutique, biotechnologie, etc.) Anglais courant (le français est un atout)

Dans le cadre de la croissance des activités autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Vice-Président Conseil Expert Data / IA afin d'accompagner les clients dans leurs enjeux de transformation et de performance. À ce poste stratégique, vous jouez un rôle clé dans le développement de la proposition de valeur Data / IA ainsi que dans le rayonnement de l'expertise. Vos principales responsabilités : • Contribuer au développement commercial en apportant votre expertise Data / IA aux équipes de vente • Garantir un haut niveau de satisfaction client et la qualité des prestations délivrées • Promouvoir l'expertise Data / IA auprès des clients, du marché et des partenaires • Animer une communauté d'experts (structuration d'offres, partage de connaissances, diffusion de bonnes pratiques) • Accompagner les consultants en mission et contribuer à leur montée en compétences • Participer à la définition des offres et à leur mise en œuvre opérationnelle Vous intervenez auprès de clients grands comptes et ETI, notamment dans les secteurs Retail, Luxe et Industrie, sur des programmes de transformation stratégique et d'amélioration continue. Référence de l'offre : 5xfrj8op47

Au sein d’une équipe en charge des plateformes data et IA, vous intervenez sur la mise à disposition, l’exploitation et l’évolution de services liés à l’IA générative et au machine learning. Vous contribuez à l’industrialisation et à l’adoption des solutions IA auprès des utilisateurs internes, dans une logique DevOps / MLOps . Exploitation & Run Assurer le suivi et l’exploitation des plateformes IA Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité des services Assurer le support technique auprès des utilisateurs internes Accompagnement & Adoption Accompagner les équipes dans l’usage des offres IA (LLM, GPU, RAG…) Faciliter l’exposition et l’utilisation de modèles IA Apporter un support méthodologique et technique adapté aux besoins métiers Vulgariser les concepts IA auprès des utilisateurs Industrialisation & Automatisation Développer des services automatisés (Python, CI/CD) Mettre en place des pipelines et outils facilitant l’usage des plateformes IA Participer à l’amélioration continue des pratiques DevOps / MLOps Environnement IA & Data Contribuer à la mise en œuvre de solutions autour : LLM (Large Language Models) RAG (Retrieval-Augmented Generation) Gestion des ressources GPU Participer à l’intégration et au déploiement de modèles IA Environnement technique Langages & outils : Python, GitLab CI/CD, API REST Conteneurisation & orchestration : Kubernetes IA / ML : LLM, RAG, fine-tuning, transfer learning Serving modèles : vLLM, TGI (ou équivalent) GPU : allocation, optimisation, gestion des ressources Data : plateformes de data science (ex : Dataiku) Systèmes : Linux Recherche vectorielle : bases vectorielles (type FAISS, Pinecone, etc.)

Contexte du poste Dans un environnement de transformation de la Supply Chain et d’optimisation des flux d’information, vous intervenez sur un projet stratégique de déploiement EDI auprès d’un large panel de fournisseurs. Vous contribuez directement à la fiabilité des données logistiques, à la fluidité des échanges et à la performance globale de la chaîne d’approvisionnement. Vos missions Pilotage du déploiement fournisseurs Construire et piloter le plan de déploiement (plusieurs dizaines de fournisseurs) Prioriser selon les enjeux business et techniques Suivre les étapes clés : onboarding, mapping, tests, mise en production Cadrer les projets IT en mode task force Structuration projet & gouvernance Définir un RACI clair Mettre en place la gouvernance projet et les rituels de pilotage Coordonner les interactions avec les partenaires EDI Expertise technico-fonctionnelle Comprendre et challenger les mappings EDI (DESADV) Maîtriser les schémas de données logistiques Analyser les logs EDI pour identifier les anomalies Garantir le respect des standards Coordination transverse & relation fournisseurs Interface entre IT, Approvisionnement, Achats et fournisseurs Accompagner les fournisseurs selon leur maturité technique Développer une relation orientée résultats Industrialisation & Run Définir des standards de déploiement Limiter les développements spécifiques Anticiper la phase Run pour réduire la charge opérationnelle Pilotage de la performance Suivre les KPI (taux de déploiement, conformité, anomalies, tests) Produire des reportings synthétiques Assurer le suivi de la performance fournisseurs Conduite du changement Structurer les processus et standards Former les parties prenantes Promouvoir une culture orientée solution

👤 Profil recherché Expérience en ingénierie des infrastructures et automatisation Capacité à intervenir sur des environnements techniques complexes Bonne compréhension des problématiques liées au MDM et à la gestion de parc mobile Français courant (impératif) Anglais professionnel (souhaité) 🧠 Compétences clés Analyse et compréhension des besoins métiers Conception technique et développement Gestion des infrastructures et MCO Résolution d’incidents et optimisation des performances Veille technologique 🤝 Qualités personnelles Autonomie et rigueur Esprit d’analyse et de synthèse Sens du service et de la qualité Capacité à travailler en environnement transverse Force de proposition 📌 Informations complémentaires Intervention sur des projets d’infrastructure et d’automatisation Environnement technique en constante évolution Participation aux phases de Build et Run

Dans le cadre d’un programme stratégique autour des technologies Agentic AI et des plateformes AWS, notre client recherche un Expert AWS Agentic capable de concevoir, développer et opérer des agents intelligents basés sur AWS Bedrock et son écosystème Agentcore. Le consultant interviendra au cœur d’une équipe multidisciplinaire (Cloud, Data, DevOps, FE, Sécurité) pour accélérer la mise en production d’agents avancés, robustes, observables et intégrés dans l’environnement applicatif existant. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des agents AWS Bedrock Agentcore (runtimes, policies, identity, gateway). Implémenter et gérer les ST/LT memories pour assurer la persistance et la contextualisation des agents. Mettre en place une observabilité complète (CloudWatch, logs, traces, metrics). Intégrer les agents avec les services AWS (API Gateway, IAM, CloudWatch, S3, etc.). Construire des workflows avancés avec LangChain et LangGraph . Participer à l’automatisation CI/CD via Terraform , GitHub Actions et Artifactory. Collaborer avec les équipes Front-End (React) et orchestrer le déploiement sur OpenShift . Implémenter et tester les protocoles MCP et A2A pour la communication inter-agents. Garantir la sécurité, la conformité et la robustesse des solutions dans un contexte pharmaceutique exigeant. Documenter les architectures, patterns et bonnes pratiques.

Rôle principal Industrialiser les modèles d’intelligence artificielle sur le cluster Kubernetes, structurer les pipelines d’entraînement et d’inférence, et accompagner les équipes Data Scientists et métiers dans leurs projets IA. Missions Concevoir et mettre en place des pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD IA) robustes et automatisés. Gérer les workflows d’entraînement des modèles IA. Optimiser l’utilisation des GPU via batching, mixed precision, et parallélisation multi-GPU. Déployer des API d’inférence performantes et scalables. Mettre en place et gérer un registre (registry) des modèles IA. Assurer la gestion des versions des datasets et des modèles. Effectuer une veille technologique constante sur les outils et méthodes IA. Apporter un support technique aux équipes R&D. Réaliser des benchmarks de performance des modèles et des pipelines. Compétences clés MLOps / LLMOps : Expérience dans la mise en place et la gestion de pipelines MLOps, maîtrise des outils tels que MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, Argo Workflows, GitLab CI, GitHub Actions, vLLM. Intelligence Artificielle : Expertise en IA générative, deep learning, utilisation des frameworks Hugging Face. Optimisation GPU : Maîtrise de CUDA, techniques de batching, mixed precision, multi-GPU. Langages de script : Python, Bash. DevOps : Intégration et automatisation avec Kubernetes, Docker, gestion des déploiements automatisés.

Maintien en condition opérationnelle et industrialisation du Portail Multi‑IA Générative dans un contexte multi‑environnements (On‑Premise, GCP, cloud de confiance à venir). Mise en œuvre et optimisation des chaînes CI/CD (GitLab), de l’Infrastructure as Code (Terraform) et de l’automatisation des déploiements. Contribution à la sécurité, conformité et observabilité des usages IA générative (IAM, secrets, logs, metrics, traces, FinOps). Mise en place et exploitation des pratiques LLMOps : observabilité LLM, évaluations continues (qualité, sécurité, coûts), guardrails et HITL. Conception et préparation de la V2 du Portail IA (architecture cible, HLD/LLD, migration). Support technique N2/N3, analyse et résolution d’incidents, assistance aux mises en production. Production de la documentation technique (runbooks, playbooks, architectures) et transfert de compétences vers les équipes internes.