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Contexte Des sites industriels spécialisés dans la fabrication de composants métalliques de haute précision produisent des pièces critiques en titane, impliquant des opérations d’usinage et de forge extrêmement fines (ordre de grandeur : 10 µm). Une équipe dédiée à la modernisation industrielle est responsable de fournir des outils digitaux et des solutions technologiques avancées en support aux métiers et aux unités de production. Dans le cadre d’un programme ambitieux de modernisation industrielle (Industry 4.0), l’équipe recherche un Data Engineer afin de développer des pipelines de données industriels. L’objectif principal est de concevoir et déployer des pipelines de données (ETL) robustes, scalables et sécurisés, en s’appuyant sur des technologies pérennes, au sein d’architectures hybrides combinant environnements on-premise et cloud. Ce rôle est essentiel pour fiabiliser les flux de données industriels, exposer les données via un Unified Namespace et des APIs robustes, et en permettre l’exploitation à grande échelle dans un contexte sécurisé et opérationnel. Structure du département L’équipe est composée d’ingénieurs spécialisés dans l’interface entre le monde industriel (OT) et les systèmes d’information manufacturiers (IT). Parmi les expertises présentes : IT Platform Manufacturing Execution Systems Unified Namespace (collecte et distribution temps réel) Inspection Qualité Data (BI, Machine Learning, IA, etc.) Attractivité du poste Le projet vise à concevoir et développer la plateforme Manufacturing 4.0 du futur, intégrant notamment : pilotage par la donnée, robotique, intelligence artificielle. Fonction Tâches En collaboration avec les équipes data, IT et métiers industriels, vous devrez : Concevoir & développer des pipelines de collecte de données machines (fichiers, flux, capteurs, MES) Décoder et transformer des données brutes en formats exploitables (JSON, tables analytiques) Implémenter des transformations complexes Développer & déployer des APIs data Industrialiser les solutions via containers & CI/CD GitLab Maintenir les modèles de données & pipelines dans Snowflake Travailler avec les équipes IT pour l’intégration Documenter & partager les bonnes pratiques Challenges Être un acteur clé de la modernisation 4.0 Fiabiliser les flux data issus des machines Concevoir des architectures robustes & maintenables Concilier contraintes industrielles / IT / qualité de données Faire évoluer les pratiques Data Engineering Interactions internes & externes Intégration au sein de l’équipe Manufacturing 4.0 Interactions régulières avec les équipes MES, Qualité, Maintenance, UNS, IT, Cloud Collaboration possible avec des partenaires technologiques externes Mobilité Travail principalement en présentiel sur site industriel Déplacements ponctuels sur un second site de production Télétravail possible jusqu’à 2 jours/semaine selon les besoins

L’équipe est à la recherche d’un Data Engineer senior pour piloter et structurer la migration des flux existants depuis Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) vers une architecture moderne basée sur DBT et Snowflake . Ce rôle est clé dans la transformation de la plateforme data : le candidat retenu interviendra à la fois sur les aspects techniques, méthodologiques et de gouvernance des transformations de données. Le candidat idéal devra jouer un véritable rôle de « traducteur » entre l’existant et la cible. Il devra être capable de : analyser et comprendre des mappages IICS hérités , souvent complexes, peu documentés et construits de manière monolithique, effectuer un travail approfondi de rétro-ingénierie afin d’identifier précisément la logique métier, les règles de transformation et les dépendances, refactoriser ces traitements en modèles DBT SQL clairs, modulaires et maintenables , en appliquant les bonnes pratiques DBT (tests, documentation, modularité, réutilisabilité), garantir la qualité, la performance et la traçabilité des données sur Snowflake, tout en facilitant l’évolutivité et la maintenance à long terme. Ce poste nécessite une forte capacité d’analyse, une excellente maîtrise du SQL et une approche structurée de l’ingénierie data, ainsi qu’une aptitude à faire le lien entre des logiques techniques historiques et des architectures data modernes orientées analytics.

Contexte : Dans le cadre de la transformation Data du Groupe , pilotée par le Group Data Office, un référentiel Client Groupe a été mis en place afin de garantir la cohérence, l’interopérabilité et la fiabilité des données clients à l’échelle de l’ensemble des entités. Dans un contexte de forte croissance via des opérations de fusions-acquisitions , chaque entité dispose aujourd’hui de ses propres systèmes d’information et bases clients. L’enjeu stratégique est désormais de déployer et intégrer ce référentiel Client Groupe sur l’ensemble des entités afin de soutenir les processus transverses et les usages analytiques. Nous recherchons un(e) Client Master Data Lead pour piloter cette démarche de déploiement et d’intégration. Missions En tant que Client Master Data Lead , vous serez en charge de : Définir et piloter la stratégie de déploiement du référentiel Client au sein des différentes entités du Groupe Assurer le rôle de coordinateur central entre le Group Data Office, les équipes IT et les équipes métiers Garantir l’alignement sur les modèles de données clients , les règles de gouvernance et les interfaces techniques Piloter la planification, les priorités et la communication auprès des parties prenantes Mettre en place un reporting structuré (KPI, tableaux de bord, suivi des risques) à destination de la Direction Data Groupe et du Comité Exécutif Responsabilités principales1. Stratégie & Gouvernance Définir la roadmap de déploiement (par entité, par domaine, par lots) Contribuer à la définition du Target Operating Model de la gestion des données clients Identifier les risques, dépendances et enjeux de conduite du changement Mettre en place les indicateurs de suivi et de performance du programme 2. Coordination & Pilotage Être le point de contact unique entre l’équipe référentiel et les équipes locales IT/métiers Coordonner les projets d’intégration (mapping, migration, synchronisation des données) Animer les comités de pilotage et groupes de travail Assurer le suivi des décisions, actions et livrables 3. Conduite du changement Promouvoir l’adoption et la valeur du référentiel Client Accompagner les métiers dans l’adaptation de leurs processus Contribuer aux supports de formation, communication et reporting Localisation 📍 Paris – La Défense (hybride, 2 jours de télétravail par semaine) Rattachement Rattaché(e) au Head of Group Data Office , avec des interactions fortes avec les équipes IT, Data Governance, Data Stewards et Architecture.

Anglais courant obligatoire Fournir une expertise avancée sur les solutions de datacenters directs, hybrides et cloud, ainsi que sur les infrastructures associées, grâce à un support d’ingénierie solide et une direction technique claire. Le rôle garantit que les plateformes technologiques respectent les exigences réglementaires, assurent la sécurité des données, optimisent l’efficacité opérationnelle et permettent une innovation évolutive et des services fiables pour soutenir l’entreprise et ses clients. C’est une excellente opportunité de travailler sur des besoins locaux tout en faisant partie d’une équipe mondiale, au service de l’ensemble de l’organisation. Nous recherchons une personne disposant de solides compétences techniques, organisée, rigoureuse et motivée par un environnement exigeant. Le rôle Évaluer l’infrastructure informatique existante et recommander des stratégies cloud et datacenter conformes aux réglementations du secteur financier (ex. : FCA, PRA, GDPR). Concevoir, architecturer et mettre en œuvre des solutions alignées sur la stratégie technologique régionale tout en répondant aux besoins métiers. Collaborer avec l’équipe de direction sur les feuilles de route et les initiatives stratégiques. Conseiller sur l’optimisation des coûts, la gestion des risques et la résilience des systèmes financiers critiques. Architecturer des solutions sécurisées et évolutives sur les plateformes cloud publiques (Azure) et au sein des datacenters on-premise. Collaborer avec les équipes transverses pour gérer dépendances, priorités, intégrations et impacts du changement sur les personnes, processus et technologies. Travailler avec les équipes techniques (Architectes, Plateformes, Cyber, Cloud Ops, etc.) pour créer des solutions équilibrant besoins métiers et exigences de cybersécurité, en conformité avec les standards et l’appétence au risque de l’entreprise. Mettre en œuvre des stratégies de cloud hybride pour supporter les charges sensibles et les obligations réglementaires. Diriger les migrations d’applications centrales vers les environnements cloud. Contribuer à la création de documents de processus, guides, procédures, outils et modèles favorisant l’efficacité et l’adoption du cloud. Veiller au respect des cadres de conformité financière (ISO 27001, PCI DSS, SOC 2). Mettre en place des contrôles de sécurité avancés, le chiffrement et la gestion des identités pour les données financières sensibles. Supporter les audits et fournir la documentation nécessaire pour les rapports réglementaires. Surveiller les performances et la disponibilité des systèmes critiques. Optimiser l’infrastructure pour garantir haute disponibilité, reprise après sinistre et continuité d’activité. Collaborer avec les équipes risques, conformité et sécurité pour aligner la technologie sur les standards de gouvernance. Compétences requises Diplôme universitaire, idéalement dans un domaine lié au business, à l’IT ou à la sécurité. Expérience avérée en architecture cloud et solutions datacenter dans le secteur financier. Expertise en Microsoft Azure, Hyper-V et forte connaissance des modèles hybrides. Compréhension des réglementations et cadres de conformité financière. Solides connaissances en réseaux, virtualisation et stockage. Certifications telles que Azure Solutions Architect Expert ou équivalent. Minimum 10 ans d’expérience dans les domaines mentionnés. Leadership avéré. Excellentes capacités d’analyse et souci du détail. Qualités de communication exceptionnelles, à l’écrit comme à l’oral (français et anglais indispensables). Capacité à communiquer clairement auprès de différents types d’audiences. Expérience en conseil technologique. Résilience et adaptabilité. Excellentes compétences d’écoute. Compétences souhaitées Expérience avec les systèmes de transaction financière et les traitements de données volumineux. Très bonne maîtrise de l’écosystème technologique Microsoft Azure. Expérience des méthodologies d’architecture. Connaissances en sécurité applicative Azure et déploiements associés. Familiarité avec le DevOps et l’Infrastructure as Code. Standardisation des bonnes pratiques, processus et procédures de sécurité Azure. Capacité à prioriser plusieurs demandes et à communiquer clairement ces priorités aux équipes et au management. Capacité à gérer les demandes complexes, instaurer des relations de confiance sur le long terme avec les parties prenantes internes et gérer les attentes métier.

Enterprise Architect Junior, freelance, 3 ans de contrat, IDF avec 40% de remote, profil habilitable seulement Opportunité attrayante pour un(e) Architecte Entreprise de rejoindre notre client final basé dans le Sud-Est parisien, et qui ne cessent d’œuvrer pour le bien de millions de personnes quotidiennement. Vous rejoindrez une DSI à taille humaine dans un contexte complexe intéressant de carve-in et carve-out simultanés où vous aurez l’opportunité de collaborer sur des sujets variés incluant de la data : Principales missions : · Reprendre l'activité d'évolution et de maintenance du référentiel d'architecture · Modéliser · Mettre en avant les recommandations des architectes · S'assurer que les projets les suivent, · Définir la roadmap · Également modélisation data

Un acteur majeur de l'écosystème français recherche son futur Data Designer pour rejoindre une équipe d'experts passionnés par l'innovation et la transformation digitale. Rejoignez le Shared Service Data Office et devenez l'architecte de demain ! Vous interviendrez comme System Architect au cœur des trains SAFe, collaborant avec des architectes technique et fonctionnel pour façonner l'avenir data de l'organisation. 🎨 Vos Créations : ✨ Architecte de l'impossible - Participez à la construction d'une architecture Datacentric révolutionnaire 🧠 Sculpteur de données - Enrichissez et modélisez le patrimoine informationnel de l'entreprise 🔮 Créateur d'ontologies - Définissez les langages de demain pour structurer la connaissance ⚡ Facilitateur agile - Accompagnez les équipes dans la création de solutions innovantes

Contexte Dans le cadre du déploiement de projets d’ Intelligence Artificielle Générative (Gen-IA) au sein d’un grand groupe bancaire international , la mission vise à renforcer la sécurité des implémentations IA sur les environnements Cloud Microsoft (Azure, Microsoft 365, Copilot). L’enjeu principal est d’accompagner les centres de compétences et les équipes métiers dans la sécurisation des usages Gen-IA, tout en maîtrisant les risques spécifiques liés aux LLM (Large Language Models) dans un contexte agile, cloud et international . Objectif de la mission Assurer la sécurisation de bout en bout des projets Gen-IA déployés sur les environnements Microsoft, en combinant cybersécurité cloud, DevSecOps et expertise IA , et en produisant une documentation sécurité complète et exploitable . Missions principales Accompagner les équipes projets et métiers dans la sécurisation des implémentations Gen-IA . Analyser et maîtriser les risques spécifiques aux LLM : Prompt injection Data leakage Model poisoning Concevoir et formaliser les architectures sécurisées IA sur Azure / Microsoft . Définir et produire les livrables sécurité : Dossiers de sécurité Analyses de risques Blueprints sécurité Mettre en œuvre des pratiques DevSecOps adaptées aux projets IA (pipelines CI/CD sécurisés). Intégrer les dispositifs de sécurité Cloud avec les outils SOC / SIEM . Garantir la conformité aux réglementations et normes cybersécurité internationales (RGPD, IA, cloud). Participer à la diffusion des bonnes pratiques de sécurité IA au sein des équipes. Compétences clés (impératives) Sécurité opérationnelle Cloud Azure Expertise DevSecOps Expérience sur architectures Gen-IA Maîtrise des risques propres aux LLM Environnements Microsoft 365 / Copilot Compétences importantes Sécurisation des pipelines CI/CD Documentation cybersécurité (dossiers, blueprints, analyses de risques) Intégration SIEM / SOC sur Cloud Réglementations internationales (RGPD, IA, Cloud) Bonnes pratiques de sécurité IA et Cloud Microsoft Normes de cybersécurité Cloud Capacité à gérer l’ambiguïté et l’incertitude Forte capacité rédactionnelle et analytique Approche agile orientée gestion des risques Compétences rares / expert Sécurité avancée Azure + Gen-IA DevSecOps appliqué aux projets IA Cloud Expertise approfondie sur les risques LLM Architecture sécurisée Azure / Microsoft pour l’IA Sécurisation avancée de Copilot / Microsoft 365

Fort d’une maturité croissante sur ces sujets, notre client lance en 2026 un programme stratégique IA composé d’environ 40 projets et produits, avec pour ambition d’accélérer sa capacité à délivrer des solutions à forte valeur ajoutée. Dans ce cadre, un accompagnement est recherché pour accompagner le développement de produits dédiés à l’efficacité commerciale. Mission : Piloter le développement des produits IA/ML orientés performance commerciale, en lien avec la Direction du Développement Commercial. Identifier et prioriser les cas d’usage à fort impact business (segmentation, scoring, prédiction, churn, valeur client BtoB/BtoC), pour construire une backlog orientée valeur. Assurer, en lien avec l'équipe Data Science, la reprise et la création d’algorithmes de Machine Learning, en garantissant leur robustesse, leur pertinence métier et en s'assurant du respect du processus de gouvernance (Validation des cas d'usages par les instances dédiées, Documentation des produits au niveau attendu, anticipation de la phase d'industrialisation le cas échéant,...). Coordonner la mise en oeuvre de la roadmap produit avec les équipes Data Science, IT, Architecture et Sécurité, en anticipant les jalons, les mises en production et les validations de performance. Mettre en place des mécanismes automatisés de mesure de la valeur produit (performances des modèles, adoption, satisfaction métier) et améliorer la datavisualisation des usages pour suivre l’impact business. Animer et structurer la gouvernance du produit et préparer les livrables à destination du Sponsor pour arbitrages éventuels (COPIL, Report au programme IA,....). livrables : 1. Gouvernance & pilotage produit - Production des supports d’animation des instances (COPIL, COMOP, ateliers de travail) et rédaction des comptes rendus associés - Animation des ateliers de recensement des besoins et d’alignement stratégique avec les métiers - Suivi des budgets dédiés aux projets et réalisation du reporting 2. Construction de la valeur produit - Contribution active à la formation des besoins et problématiques métiers à adresser grâce à l'IA / ML - Contribution active à la définition des features et améliorations nécessaires pour délivrer la valeur métier ; pour des projets en construction ou dans le cadre de l'évolution de produits déjà en run - Participation aux phases de recette fonctionnelle en lien avec les métiers et les data scientists. La pédagogie est primordiale - Appropriation des composants technologiques sous-jacents, en lien avec les architectes, afin de mieux évaluer leur impact sur la performance produit. 3. Structuration du delivery produit - Développement et mise à jour de la roadmap et de la backlog produit, en priorisant la valeur métier. - Support à l’équipe produit sur les sujets transverses : qualité, gouvernance, gestion des risques, et coordination avec la DSI. - Reprise du cycle de vie des produits de scoring en production et dédiés au développement commercial 4. Animation & acculturation IA - Animation de l’équipe produit (métier, DSI, Data, Dev front, etc.) sur les cas d’usage en phase d’exploration ou d’incubation. - Mise en oeuvre du plan de communication autour des produits le cas échéant. - Animation de la veille autour des sujets

Localisation et organisation Site situé dans le 92 avec 1 jour sur site et 4 jours en télétravail par semaine. Intégré à la Direction Infrastructure Technique de la DSI. Rattaché au responsable de l’équipe « DEVOPS & App INTEGRATION FACTORY ». Rôle principal Garant de l’intégration applicative, tant technique que fonctionnelle, dans le respect de l’architecture et de la sécurité du groupe. Production de la documentation technique en lien avec les architectes et l’exploitation. Développement des pratiques DevOps. Interventions en expertise sur incidents complexes (N3). Valeur ajoutée Assemblage des composants logiciels et infrastructure selon les plans d’urbanisme, architecture et sécurité. Connaissance de l’état de l’art technique pour une intégration optimale. Amélioration de la performance, disponibilité, supervision et évolutivité du SI. Documentation et référencement technique des applications. Maîtrise des architectures IaaS, PaaS, SaaS et On-Premise. Fondamentaux du poste Leadership et compétences en collaboration et communication. Développement des compétences techniques et rédactionnelles. Activités principales Coordination de l’infrastructure pour la création de nouveaux environnements (recette, pré-production, production). Support à l’équipe projet lors des phases techniques. Définition des solutions techniques en lien avec les équipes applicatives, architectes et urbanistes. Participation à la sélection des intégrateurs lors des appels d’offres. Rédaction de documents techniques pour la construction et le maintien opérationnel. Mise en place d’environnements applicatifs, développement Infra-As-Code (HCL Terraform) et gestion de prestataires externes. Installation d’applications, création de VMs, ouverture de flux, implémentation d’intergiciels et interfaces inter-applicatives. Support à la recette, mise en production, et mise en place de la supervision applicative. Gestion des besoins/demandes, relai avec les équipes techniques et optimisation des processus d’intégration. Performance et amélioration continue Pilotage du catalogue des services d’intégration applicative. Optimisation des processus d’intégration et déploiement. Veille technologique et participation aux audits de sécurité. Démarche d’amélioration continue et capitalisation (retours d’expérience, modes). Gestion des incidents et conformité Contribution à la résolution d’incidents de production nécessitant une expertise technique. Respect des responsabilités selon le modèle de delivery SI (matrices RACI).

Dans le cadre de sa transformation SI, le client cherche un profil capable de valoriser les données , construire des modèles prédictifs , fiabiliser les pipelines data et produire des dashboards à forte valeur ajoutée. • Collecter, nettoyer et préparer les données issues de sources diverses • Concevoir et maintenir des architectures de données adaptées aux besoins analytiques • Collaborer avec les équipes techniques sur la structuration du modèle de données, la gouvernance et la qualité des référentiels. • Explorer les données pour identifier des patterns, tendances et corrélations • Valider et optimiser les modèles • Déployer les modèles dans des environnements de production • Restituer les résultats de manière claire aux parties prenantes • Collaborer étroitement avec les équipes métier, les développeurs. • Construire des modèles de machine learning adaptés aux besoins métier.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Bonjour, Pour le compte de notre client, nous recherchons un Data engineer Microsoft BI / Power BI. Contexte : La poursuite de la mise en place de la plateforme décisionnelle au sein du SI client nous recherchons un développeur MS BI confirmé . Le consultant interviendra sur le développement, la maintenance évolutive et corrective du système décisionnel. Il sera rattaché hiérarchiquement au Responsable MOE E&D et intégré à l’équipe DWH pour répondre aux demandes tactiques de la plateforme décisionnelle du directeur de projet. Missions principales : Formaliser les spécifications fonctionnelles et analyser les besoins. Identifier les impacts sur l’existant et proposer des solutions techniques. Participer à la modélisation des données et aux choix d’architecture technique. Contribuer au plan de charge et à la définition du planning. Rédiger les spécifications techniques et documents d’exploitation. Développer les nouvelles demandes : intégration de données, création de cubes tabulaires , rapports et dashboards. Assurer le déploiement en homologation et production. Accompagner la MOA et les métiers lors des phases de recette. Support et maintenance corrective (niveau 3). Remonter les informations et indicateurs à son responsable hiérarchique. Compétences techniques indispensables : Expertise sur Microsoft Fabric / MS BI . Maîtrise SQL et T-SQL . Développement et maintenance de SSRS et cubes tabulaires . Expérience en Power BI : dashboards, modélisation, DAX. Bonne compréhension des processus décisionnels et reporting métier . Compétences transverses : Esprit d’analyse et rigueur. Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec les équipes métier et infrastructure. Autonomie et force de proposition. Bon relationnel et sens du service client interne. Localisation :

Contexte de la mission : Nous cherchons un Architecte Data, dont la mission sera de travailler sur différents aspects de l'architecture de données. Il sera le garant de l'urbanisation de la donnée, de sa cohérence et de sa circulation de la donnée au sein d'un écosystème complexe et siloté. Il assure l'interopérabilité, la qualité et la valorisation des données issues des différents silos applicatifs. Objectifs principaux de la mission : · Urbaniser le SI Data : Définir et piloter la trajectoire pour passer d'un SI siloté à une architecture data-centric (orientée service/API et/ou hub de données). · Garantir la cohérence technique : Assurer la définition d'un langage commun et la gestion des données de référence (MDM) à travers les applications. · Définir le cadre d’implémentation des données : proposer la méthode pour rendre les données accessibles et interopérables pour les usages Métier (BI, reporting opérationnel, information voyageurs temps réel, maintenance prédictive…) Activités et Responsabilités Clés Ø Architecture & Modélisation · Cartographie du SI Data en lien avec le gestionnaire des données : Établir et maintenir la cartographie des données (conceptuelle, logique) et des flux inter-applicatifs, en cohérence avec la cartographie globale du SI. · Modélisation des données : Définir et gouverner les objets métier centraux conformément aux spécifications fournies par les métiers et définir les modalités d’interactions des différents systèmes avec ces objets (fréquence, pattern, performance, liaisons entre les différents objets.) · Standards & Normes : Aider à l’intégration et la bonne implémentation des standards du transport public (NeTEx pour l'offre théorique et tarifaire, SIRI pour le temps réel…) dans les projets internes et externe, il doit également assurer une veille sur les standards. Ø Conception des Échanges & Interopérabilité · Définition des Interfaces : En collaboration avec les équipes d’architecture et de développement, concevoir les ‘contrats d'interface’ (API, Webservices, Messages, ETL) entre les solutions éditeur ou solutions maison en utilisant les plateformes d'intégration (ESB, API Management, Message Broker…). · Validation des flux : S'assurer que le dimensionnement des flux de données répondent aux besoins fonctionnels et aux contraintes de performance (ex : criticité du temps réel entre le SAE et l'application mobile). Ø Gouvernance, Qualité & Conformité des Données · Master Data Management (MDM) : En collaboration avec les gestionnaires de la donnée Identifier les applications ‘ maîtres ’ pour chaque donnée de référence (produit / billettique, véhicule/Mainta…) · Stratégie de Mise en Qualité (Data Quality) : Contribuer à la définition de la stratégie de qualité des données, en combinant des approches métier et techniques : o Stratégie Métier : Accompagner les référents métier (Ex : Gestionnaires des données) dans la définition des règles de gestion et dans les processus de correction des anomalies à la source o Stratégie Technique : Définir et contribuer à la mise en œuvre des contrôles de qualité automatisés (profiling, dédoublonnage, validation de format) au sein des flux de données (via l'ETL, l'ESB) et des tableaux de bord de suivi de la qualité des données (Data Quality Monitoring) à destination des métiers et de la DSI. · Sécurité & Conformité : Garantir que l'architecture data respecte les contraintes de sécurité (NIS2) et de protection des données personnelles (RGPD sur le CRM et la Billettique…). Ø Pilotage de Projets & Vision Stratégique · Support aux Projets : Agir en tant qu'expert Data pour tous les nouveaux projets · Cadrage Architectural : Rédiger les Dossiers d'Architecture Technique (DAT) sur le volet Data

Contexte Développement de solutions IA avancées pour le projet du client Missions Concevoir, entraîner et optimiser des modèles ML et LLM Implémenter des architectures Agentic AI Industrialiser les modèles (MLOps, monitoring, performance) Collaborer avec les équipes produit et tech Garantir la robustesse et l’éthique des modèles en production Profil recherché 10+ ans d’expérience en data science Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML Expérience réelle de LLM et Agentic AI en production Forte capacité d’abstraction et de vulgarisation Experience en IA / AI en production ANGLAIS ASAP

Dans le cadre d’un programme de transformation Data , un acteur du secteur assurantiel recherche un Data Engineer / Data Analyst confirmé et développeur Pyspark et PowerBI pour intervenir sur un projet de modernisation et d’harmonisation de la plateforme Data . Contexte de la mission Le projet vise à : moderniser l’infrastructure Data, optimiser le modèle de données, améliorer et industrialiser les outils de reporting. La mission s’inscrit dans une transition d’une architecture on‑premise vers une architecture Cloud Azure , avec un passage des technologies Oracle/SAS vers PySpark et Power BI. Responsabilités / Mission Étudier les scripts PL/SQL et SQL existants afin de comprendre le modèle de données et les transformations entre les couches Bronze, Silver et Gold . Piloter et valider la qualité et la complétude des données . Participer au développement et à la validation des dashboards en PySpark et Power BI . Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de développement Data .