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Consultant Data Governance & Data Quality – Assurance Nous recherchons un consultant Data Governance & Data Quality pour le compte d'un de nos clients assurance dans le cadre d'un projet de déploiement de sa stratégie Data au sein de l'IT Finance. Vous accompagnerez le Data Officer sur les sujets de gouvernance, documentation et qualité des données, en collaboration avec les équipes métier, IT et Data. Rôles et responsabilitésMaintenir le framework de gouvernance des données : politiques, standards et processus. Documenter les données : dictionnaire de données et data lineage. Renseigner les informations Data dans l'outil de gouvernance. Définir et suivre les indicateurs de Data Quality : exactitude, complétude, cohérence et fraîcheur. Mettre en place et piloter les Data Quality Dashboards. Analyser les anomalies, identifier leurs causes racines et coordonner les plans de remédiation. Sensibiliser les équipes aux enjeux de qualité des données. Compétences requisesExpérience en Data Governance et Data Quality. Maîtrise des sujets de documentation et de qualité des données. Bonne connaissance du RGPD (GDPR) et de BCBS 239. Capacité à travailler avec des équipes métier, IT et Data. Connaissance de Collibra appréciée. DétailsDémarrage : 21/09/2026 Durée : jusqu'au 31/12/2026 Localisation : Paris + télétravail

Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.

Nous recherchons un Data Engineer junior pour développer et maintenir des flux de données. Le cœur du poste est la maîtrise opérationnelle de SSIS et SQL Server. MissionsDévelopper et maintenir des packages SSIS. Créer et optimiser des requêtes, procédures et routines SQL Server. Intégrer des données provenant de plusieurs sources et contribuer à l'alimentation d'un entrepôt de données. Contrôler la qualité des données, résoudre les anomalies et suivre les traitements en production. Documenter les flux et les développements réalisés. Participer ponctuellement à des développements en .NET Core et Angular.

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle, un grand groupe international recherche un profil expérimenté afin d'accompagner ses initiatives majeures en IA et leur mise en production. Vous interviendrez notamment sur des sujets d'industrialisation, d'architecture, d'innovation et d'accompagnement des équipes techniques et métiers. Vos principales missionsAccompagner les initiatives majeures autour de l'IA : contribuer à leur mise en production et garantir l'industrialisation des modèles dans des environnements scalables, fiables et sécurisés, en collaboration avec les équipes IT et métiers.

Dans le cadre de la migration d'une plateforme data internationale vers la stack technique déjà utilisée en France, vous venez renforcer une équipe de 3 personnes. Vous assurez principalement la maintenance et le suivi des traitements des différents pays afin de permettre à l'équipe de participer à la stratégie et aux travaux de modernisation. Votre rôle Maintien en condition opérationnelle des plateformes data · Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes data des différents pays et superviser les traitements · Analyser et résoudre les incidents techniques et répondre aux questions des utilisateurs · Informer les parties prenantes en cas d'anomalies affectant les services attendus · Traiter la dette technique et actualiser la documentation Intégration et qualité des données · Superviser l'intégration des données issues de sources multiples et contrôler leur qualité à l'entrée du Data Lake · Vérifier la conformité des données attendues et supprimer les doublons · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données pour faciliter leur exploitation par les Data Analysts et les Data Scientists Contribuer à la migration de la plateforme · Comprendre le fonctionnement technique de la plateforme et les usages propres aux différents pays · Contribuer à la migration vers la stack cible en veillant à reproduire les usages 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.

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre mission Vous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique : Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning