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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer AWS" pour un client dans le secteur des transports Description 🎯 Contexte de la mission Au sein du domaine Data & IA , le client recherche un MLOps Engineer / Data Engineer confirmé pour intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’intelligence artificielle. L’objectif : industrialiser, fiabiliser et superviser la production des modèles IA dans un environnement cloud AWS à forte exigence technique et opérationnelle. Le poste s’inscrit dans une dynamique d’ industrialisation avancée et de collaboration étroite avec les Data Scientists , au sein d’une équipe d’experts en intelligence artificielle et data engineering. ⚙️ Rôle et responsabilités Le consultant interviendra sur les volets suivants : Industrialisation & CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitLab, Docker, Terraform et Kubernetes . Infrastructure & automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.) , mise en place de bonnes pratiques IaC. Data Engineering / Spark : Développement et optimisation de traitements Spark pour la préparation et la transformation de données à grande échelle. MLOps & Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA via MLflow , et Datadog , gestion du monitoring et des performances. Collaboration transverse : Travail en binôme avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery, optimiser les modèles et fluidifier le passage en production. Amélioration continue & veille : Contribution à la montée en maturité technique, documentation, partage de bonnes pratiques et optimisation continue des pipelines.

Nous souhaitons renforcer la sécurité de solutions IA afin de garantir la protection optimale des données et prévenir les potentielles vulnérabilités. Cette demande vise à intégrer un consultant avec une expérience de la sécurisation des solutions IA Gen et de la gestion des risques de fiabilité et de sécurité : Élaborer et mettre en oeuvre des stratégies de sécurisation. Paramétrer les premiers systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA générative. Il s'agit d'un accompagnement très opérationnel, en interaction avec les équipes de Data et IA enginieering, de nos architectes IA et de nos équipes de sécurité opérationnelles. L'expert s'intégrera notamment dans l'équipe produit "plateforme IA Gen" déjà en place en charge du chantier pour couvrir ces aspects sur lesquels sont expertises est attendue. La mission inclut : L'évaluation des solutions existantes en termes de sécurité. La proposition et mise en oeuvre des améliorations concrètes. Le paramétrage des systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA. La création de protocoles de sécurité et mise en place des mesures immédiates. La formation des équipes internes aux bonnes pratiques de sécurité en IA. Un accompagnement pendant la mise en oeuvre des recommandations. Les livrables incluent : Des scénarios de tests Des composants et des process de sécurisation des IA Gen, notamment par Guardrailing, paramétrés et opérationnels Des rapports d'évaluation de performances Des composants et des process automatiques d'évaluation de performances des mécanismes de sécurisation Des composants d'automatisations de systèmes de sécurisation paramétrés et opérationnels.

Contexte : Notre client, un grand groupe du secteur retail, déploie une plateforme Dataiku pour industrialiser la préparation et le scoring de ses modèles analytiques. Missions : Concevoir et maintenir des pipelines Dataiku Automatiser les processus de traitement et de scoring des données Garantir la qualité et la traçabilité des datasets Travailler en lien étroit avec les Data Scientists et les équipes métier Stack technique : Dataiku, Python, SQL, Airflow, Git, Docker, AWS S3 Profil recherché : Expérience confirmée sur Dataiku (projets réels en prod) Bon niveau en Python / SQL Capacité à travailler en mode agile, avec un fort sens de la communication

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

En tant que Développeur, et en coordination avec l’équipe, vos missions seront de : Développer et maintenir des pipelines de traitement de données (batch ou temps réel) Intégrer, transformer et charger des données depuis différentes sources (APIs, bases de données, fichiers, flux, etc.) Concevoir et optimiser des jobs ETL/ELT pour alimenter les environnements analytiques (Data Lake, Data Warehouse) Implémenter les logiques de nettoyage, d’enrichissement et de validation des données Participer à la modélisation des structures de données pour répondre aux besoins métiers et analytiques Assurer la performance, la fiabilité et la scalabilité des traitements de données Automatiser les processus de collecte et de transformation via des scripts et outils d’orchestration (Airflow, Azure Data Factory, etc.) Collaborer avec les Data Scientists, Data Analysts et les équipes DevOps pour garantir la disponibilité et la qualité des données Surveiller et corriger les anomalies dans les flux de données Rédiger la documentation technique des pipelines et des processus mis en place

Dans le cadre du développement de ses activités autour de la Data Platform et de l’Intelligence Artificielle Générative , Hextaem recherche un(e) Architecte Data pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et la modernisation d’une plateforme Big Data Cloud bâtie sur AWS , Databricks et des services IA avancés. L’objectif est de définir et de mettre en œuvre une architecture scalable, sécurisée et orientée IA , capable de supporter les cas d’usage analytiques, data science et génAI (RAG, copilotes, modèles internes). Missions principales 1. Conception et architecture de la plateforme Data Définir l’architecture cible sur AWS (S3, Glue, Athena, Lambda, Redshift, etc.). Concevoir les pipelines de données dans Databricks (ingestion, transformation, orchestration). Définir les standards de data quality, gouvernance et sécurité (IAM, encryption, lineage). Structurer les environnements (bronze / silver / gold) selon les meilleures pratiques Lakehouse. 2. Gouvernance et performance Mettre en place des patterns de développement et d’industrialisation (CI/CD Data). Superviser la performance des jobs et optimiser les coûts de la plateforme. Assurer la traçabilité et la conformité des données (RGPD, ISO, sécurité). 3. Génération d’intelligence et IA générative Participer à la conception d’architectures hybrides Data + IA Générative (RAG, embeddings, vector stores). Intégrer des modèles LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Bedrock, etc.) aux pipelines existants. Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les use cases IA. Évaluer la pertinence d’outils de nouvelle génération (LangChain, LlamaIndex, VectorDB, etc.). 4. Conseil, accompagnement et expertise Être le référent technique sur la plateforme Data pour les équipes internes et clients. Accompagner les Data Engineers et Data Scientists dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Participer aux phases d’avant-vente et d’architecture auprès des clients Hextaem. Assurer une veille technologique active sur les sujets Cloud, Big Data et GénIA. Compétences techniques : Cloud & Data Platform: AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Engineering: Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow), ETL/ELT, orchestration (Airflow, ADF) Gouvernance & Sécurité: Data lineage, catalog (Glue Data Catalog, Unity Catalog), RBAC, encryption Langages: Python, SQL, PySpark CI/CD & DevOps: Git, Docker, Terraform, GitHub Actions / Jenkins IA Générative (bonus) L:LMs (OpenAI, Bedrock, Hugging Face), LangChain, VectorDB, RAG patterns

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Dans le cadre de sa croissance sur les projets Data Platform & Cloud , Hextaem recherche un(e) Product Owner Plateforme Big Data pour piloter la conception, la mise en œuvre et l’évolution d’une plateforme data moderne basée sur AWS et Databricks . Le/la PO jouera un rôle clé à l’interface entre les équipes métiers, techniques et data, afin de valoriser les données de l’entreprise à travers une plateforme scalable, sécurisée et orientée usage . Missions principales 1. Vision produit & stratégie Data Platform Définir la vision produit et la roadmap de la plateforme Big Data . Identifier les besoins des équipes métiers, data scientists et data engineers. Prioriser les fonctionnalités selon la valeur business et la faisabilité technique. Maintenir et piloter le backlog produit (JIRA, Azure DevOps ou équivalent). 2. Pilotage et delivery Animer les cérémonies Agile (daily, sprint review, planning, rétrospective). Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité. Suivre l’avancement des développements et s’assurer de la qualité des livrables. Garantir la mise à disposition de datasets et services data fiables, documentés et performants. 3. Gouvernance et qualité de la donnée Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de data gouvernance (catalogue, qualité, sécurité). Superviser les flux de données dans Databricks (ingestion, transformation, exploitation). Assurer la cohérence des environnements (dev / recette / prod). 4. Évolution et innovation Identifier de nouveaux cas d’usage (IA, temps réel, RAG, data sharing). Proposer des améliorations continues en matière d’architecture et d’outils. Assurer une veille technologique active sur AWS, Databricks et les solutions Data/IA émergentes. Compétences techniques : Cloud & Big Data: AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Platform: Databricks (Delta Lake, PySpark, MLflow, Unity Catalog) Data Engineering & Modélisation: Connaissance de la modélisation data, data pipeline, orchestration (Airflow, ADF, etc.) Langages: Bonne compréhension de SQL et Python (lecture et validation de code) CI/CD & DevOps: Git, Terraform, Jenkins/GitHub Actions (notions) Outils de pilotage: JIRA, Confluence, Miro, Power BI/Tableau (lecture fonctionnelle)

Descriptif du poste Le prestataire interviendra comme développeur senior / Data Engineer sur les différentes applications IT du périmètre : Application de data management : ingestion, stockage, supervision et restitution de time series. Application de visualisation de données de marché et des analyses produites Application de calcul de prévision de prix Le prestataire devra accompagner les évolutions et assurer la maintenance corrective et évolutive sur ces différentes applications dans les meilleurs délais (time to market) tout en garantissant la qualité des livrables. Mission • Conception et développement d'outils d'aide à la décision • Conception et développement de nouvelles architectures data • Collecte, ingestion, traitement, transformation et restitution des données (météo, fundamentales..) • Optimisation des coûts et des performances • La gestion du cycle de développement, de l'infra et des mises en production (DevOps) • Maintenance évolutive et support technique / accompagnement des utilisateurs (analystes, data scientists...) • Coaching de l'équipe autour des thématiques Big Data et AWS : workshops, présentations…

Le consultant interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour les directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies IA Gen, les RAG et les chaines d'ingestions de corpus documentaires hétérogènes. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Mécanismes et process de monitoring de la performance API Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure au sein d’un grand acteur du retail, la Direction Data & IA renforce ses équipes pour accélérer la mise en œuvre de modèles de Machine Learning à fort impact business. Le consultant interviendra au sein d’une squad Data Science dédiée à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de modèles de ML appliqués à divers cas d’usage (pricing, prévision, recommandation, fidélisation, supply chain…). Missions principales Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers (classification, régression, clustering, NLP, etc.) Préparer et qualifier les jeux de données (data cleaning, feature engineering, détection d’anomalies, sélection de variables) Mettre en place et maintenir les pipelines d’industrialisation (MLOps : Airflow, MLflow, Docker, CI/CD) Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Produit pour garantir la scalabilité et la performance des modèles Superviser et améliorer les modèles en production (monitoring, retraining, suivi des indicateurs) Documenter et restituer les travaux auprès des parties prenantes techniques et métiers

Concevoir et développer des pipelines de traitement de données (ETL/ELT) sur Databricks. Intégrer et transformer des données issues de différentes sources (API, bases SQL/NoSQL, fichiers, data lakes, etc.). Mettre en place des workflows automatisés et orchestrés (via Azure Data Factory, Airflow, ou Databricks Workflows). Optimiser les performances des jobs Spark et la consommation des clusters. Participer à la modélisation des données (Data Lake / Delta Lake / Data Warehouse). Assurer la qualité, la sécurité et la gouvernance des données (contrôles, documentation, catalogage). Collaborer avec les Data Scientists, Analysts et Architectes pour garantir la cohérence et la fiabilité des environnements data. Surveiller et maintenir la plateforme Databricks en production (monitoring, troubleshooting, coûts).

Nous recherchons un Architecte Big Data confirmé maîtrisant les environnements GCP (Google Cloud Platform) et Cloudera , capable d’allier vision stratégique et excellence technique. En tant qu’Architecte Big Data, vous interviendrez sur des projets de transformation data à grande échelle : Concevoir et faire évoluer des architectures Big Data hybrides (Cloud & on-premise). Définir la stratégie de données et les bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et performance. Encadrer les équipes techniques (Data Engineers, DevOps, Data Scientists). Piloter les choix technologiques sur les écosystèmes GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer, Dataproc) et Cloudera (CDP, HDFS, Hive, Spark, Kafka) . Garantir la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts des plateformes data. Participer aux revues d’architecture et à la veille technologique sur les solutions Cloud et Open Source.

Contexte : Dans le cadre du développement de ses activités Cloud et Data, notre client — grand groupe international du secteur Assurance — recherche un Ingénieur DEVOPS / AIOPS afin de renforcer un équipage Agile en charge du RUN et de la mise en production de plateformes de Machine Learning (MLOps). Vous interviendrez dans un contexte Cloud hybride (on-premise / Kubernetes / OpenShift) et collaborerez étroitement avec les équipes Data Scientists, Machine Learning Engineers et Production IT . Vos missions : Intégré(e) au sein d’un équipage applicatif, vous aurez pour principales responsabilités : Participer au MCO des plateformes de Machine Learning (supervision, disponibilité, performances). Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans la mise en production des modèles et la gestion des environnements. Assurer le support N3 , l’analyse et la résolution d’incidents complexes. Contribuer à la mise en place et à l’évolution des chaînes CI/CD (Jenkins, GitLab). Automatiser les processus via Ansible, Terraform, scripts Shell/Python . Garantir l’ exploitabilité et la conformité des solutions (sauvegardes, monitoring, sécurité, documentation). Participer aux revues d’architecture et formuler des avis de production . Être force de proposition dans l’amélioration continue (AIOps, observabilité, automatisation). Prendre part aux cérémonies Agile/Kanban et aux opérations planifiées (HNO, astreintes).

Nous recherchons un Data Engineer | DevOps AWS (H/F) pour contribuer à la construction , à l’évolution et à la fiabilité d’un Data Lake stratégique , au cœur des projets liés à l’analyse de l ’expérience utilisateur. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement des données (ingestion, transformation, restitution) au sein d’un environnement AWS moderne, dans une logique d’ industrialisation , de performance et de qualité de service . Vos principales missions : • Maintenir et faire évoluer une architecture data scalable sur AWS , adaptée à des volumes importants de données hétérogènes ( logs, fichiers, API …). • Concevoir et structurer les différentes couches du Data Lake ( Landing, Bronze, Silver ) en lien avec les besoins métiers et les bonnes pratiques data. • Développer des pipelines de traitement de données robustes et automatisés ( ETL/ELT ), en batch ou quasi temps réel , via des services AWS : Glue, Lambda, EMR, Redshift, S3… • Orchestrer les flux de données et automatiser les traitements entre les différentes couches du Data Lake. • Assurer le MCO : surveillance, détection et résolution des incidents, fiabilisation des flux, documentation technique. • Intégrer de nouvelles sources de données aux formats variés ( API REST, fichiers plats, logs applicatifs …) tout en assurant sécurité et performance . • Mettre en place des mécanismes de gestion des rejets et de réconciliation pour garantir la qualité et la cohérence des données. • Participer à l’ amélioration continue de la plateforme (veille, refonte, optimisation) , dans une logique DataOps (CI/CD, qualité, tests, versioning). • Collaborer avec les équipes projet, data analysts, data scientists et métiers pour aligner les solutions techniques avec les usages attendus . • Documenter l’architecture, les traitements et les processus pour assurer la traçabilité, la maintenabilité et la capitalisation.

Dans le cadre de sa stratégie de transformation 2025–2026 , notre client souhaite renforcer son dispositif autour de la valorisation de la donnée et de l’ industrialisation des cas d’usage Data, IA et RPA . L’objectif est d’accompagner l’équipe de développement DATA dans la structuration, la priorisation et la livraison de produits à forte valeur ajoutée, tout en garantissant leur alignement avec les besoins métiers. Rattaché(e) au manager de l’équipe Data , vous jouerez un rôle clé de pivot entre les métiers et les équipes techniques , de la détection des opportunités jusqu’à la mise en production. Vous serez garant(e) de la valeur métier et de l’ impact opérationnel des solutions développées. MISSIONS PRINCIPALES Pilotage et valorisation des initiatives Data / IA / RPA • Identifier, cadrer et prioriser les cas d’usage Data, IA, RPA et MLOps en lien avec les directions métiers. • Challenger les besoins exprimés et accompagner les métiers dans la définition de la valeur ajoutée (quantitative, qualitative, expérience collaborateur). • Animer les comités Data & Innovation et coordonner les différentes parties prenantes (métiers, IT, data scientists, développeurs). • Porter les sujets d’innovation à fort impact métier : automatisation, intelligence artificielle, machine learning. • Aider à la rédaction des études de solution et à la formalisation des modèles opérationnels . Suivi de la structuration et de la livraison des produits • Prioriser les développements au sein des squads en fonction de la valeur business. • Suivre la conception, le développement et la livraison des produits Data. • Contribuer à l’ amélioration continue des pratiques et au modèle opérationnel de l’équipe Data. • Mesurer les résultats et assurer le reporting de la valeur produite . LIVRABLES ATTENDUS • Animation et comptes rendus de comités Data / IA / RPA. • Cadrage et documentation des cas d’usage Data et IA. • Études de solution détaillées et modélisation des processus opérationnels. • Plans d’action et priorisation des initiatives. • Reporting de la valeur métier générée (KPI de performance et d’impact).