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recherche son/sa Responsable Pilotage Projets IA & Équipe Portugal. Véritable relais opérationnel de la Direction IA FACTORY, vous serez responsable du pilotage des projets IA et du management quotidien de notre équipe technique basée au Portugal. Le poste combine trois dimensions essentielles : PILOTAGE DES PROJETS IA • MANAGEMENT DE L'ÉQUIPE • EXPERTISE TECHNIQUE IA / DÉVELOPPEMENT. VOTRE MISSION Vous assurez le pilotage opérationnel des projets IA de DAYOS, de leur cadrage jusqu'à leur mise en production, tout en assurant le management quotidien de l'équipe technique basée au Portugal. Vous êtes l'interface entre la Direction, les équipes techniques, les métiers et les clients. Vous garantissez la bonne exécution des projets, le respect des délais et des budgets, la qualité des développements et la montée en compétence de l'équipe. POSITIONNEMENT  Rattachement : Direction DAYOS  Périmètre : projets IA internes et clients, équipe technique Portugal, partenaires et équipes DAYOS  Responsabilité : pilotage opérationnel des projets et management de l'équipe Portugal  La Direction conserve la responsabilité des orientations stratégiques, des priorités d'investissement et des budgets. 1. PILOTAGE DES PROJETS IA  Cadrer les projets IA avec les parties prenantes et transformer les besoins métiers en feuilles de route opérationnelles.  Définir les étapes, livrables, ressources, priorités et échéances.  Organiser et suivre les sprints et cycles de développement.  Identifier et traiter les risques techniques, humains et opérationnels.  Garantir le respect des délais, des objectifs et des engagements.  Suivre les coûts et la consommation des ressources.  Organiser les phases de recette, de mise en production et de suivi post-déploiement.  Produire un reporting régulier et synthétique à la Direction. Vous devez être capable de répondre à tout moment à 6 questions : Où en est le projet ? • Qu'est-ce qui bloque ? • Qui travaille dessus ? • Quel est le prochain livrable ? • Quel est le coût restant ? • Quelle décision doit être prise ?

RECHERCHE – DATA ENGINEER SENIOR Je recherche 2 Data Engineers Senior pour intervenir sur un projet Data ambitieux en Île-de-France. 🔹 Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering 🔹 Localisation : IDF 🔹 Télétravail : 3 jours/semaine 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : • Python • Spark • AWS (Glue, EMR, S3…) • Big Data • DBT • Architecture Lakehouse • Modélisation et collecte de données • Terraform • Airflow ⭐ Une expérience sur Iceberg et Starburst/Trino est fortement appréciée. Le poste implique également des sujets de pipelines Data à grande échelle, batch/streaming, industrialisation, qualité et observabilité des données. 📩 Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

En renfort de l'équipe dédiée à la plateforme de gestion d'actifs multimédias, vous intégrez un collectif de 12 personnes (Design, Produit, Tech). Au sein d'une architecture distribuée et événementielle hébergée sur GCP, vous apportez votre expertise principalement sur la partie Front-End tout en maintenant un ancrage solide en Back-End Java. Objectifs et livrablesDéveloppement Front-End (80% de l'activité) : Concevoir et faire évoluer les interfaces de la plateforme multimédia (upload de fichiers, gestion des assets, etc.) en Angular et SCSS/SASS. Développement Back-End (20% ou moins) : Contribuer aux services applicatifs basés sur Java (Spring Boot) et intervenir occasionnellement sur d'autres briques (Python, Node.js). Intégration d'infrastructures & flux : Travailler sur des problématiques d'API, de PubSub, de WebSockets et de traitement/transcodage de fichiers multimédias dans un environnement cloud GCP. Bonnes pratiques & rigueur : Apporter de la discipline, maintenir une excellente hygiène de dev, documenter les réalisations et partager ses connaissances avec l'équipe.

Contexte Profil : Ingénieur de développement ou analyse programmation en environnement Big Data Niveau : Niveau 3 – plus de 6 ans d'expérience La mission porte sur la contribution au développement des évolutions de l'application Datalake, dans le cadre des projets en cours. 1 profil est recherché : Ingénieur de développement ou analyse programmation en environnement Big Data. Missions Contribution à la conception : Analyser les spécifications fonctionnelles fournies par la maîtrise d'ouvrage ; Analyser et formaliser les impacts applicatifs. Prise en charge des développements : Rédiger les spécifications techniques ; Collaborer avec les autres développeurs de l'équipe ; Réaliser les développements en Spark / Scala et/ou Java ; Réaliser les tests et les livraisons. Le consultant assurera également : Le suivi des anomalies ; Le support en cas d'incidents ; La coordination avec la direction technique Compétences comportementales Esprit d'équipe, compte tenu des nombreuses interactions avec les différentes entités de l'hébergeur et les équipes ; Engagement important, les projets Data étant soumis à de fortes attentes des clients .

Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms

Contexte Séniorité : 6 à 9 ans d'expérience Profil : Consultant Métier / Business Analyst confirmé La mission se déroulera au sein de l'équipe en charge de la gestion des Référentiels Transverses du Groupe , rattachée à la direction Tech Expertises & Solutions. Cette équipe accompagne l'ensemble des lignes métiers du Groupe dans leurs usages des données de référence et intervient sur les processus d'acquisition, de consolidation, de distribution et de consommation des données. Dans le cadre de l'harmonisation des langages de programmation et des architectures applicatives, un programme de migration des ETL Informatica PowerCenter vers Python a été lancé sur plusieurs applications du patrimoine. MISSIONS La mission s'articule autour de trois axes principaux : 1. Reprise du rôle de Business Analyst sur l'Organigramme Prendre en charge le périmètre fonctionnel déjà engagé ; Préparer les scénarios de tests ; Réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation ; Suivre et analyser les résultats ; Accompagner le changement et le passage en production. 2. Migration de l'Annuaire Pages Blanches Analyser l'existant ; Recueillir et formaliser les besoins ; Spécifier les futurs traitements d'intégration de données ; Accompagner la migration technologique d'Informatica PowerCenter vers Python ; Participer à la simplification des traitements existants ; Intégrer les nouveaux besoins fonctionnels. 3. Recette et mise en production de l'Annuaire Préparer les tests de non-régression ; Réaliser et suivre les tests des traitements d'alimentation ; Participer à la recette fonctionnelle ; Accompagner le changement et le passage en production.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise leader du secteur de l'e-commerce, localisée à Paris, renommée pour son engagement dans l'innovation et l'expérience utilisateur. Opérant dans un environnement dynamique, l'entreprise gère un site e-commerce avec un grand volume de références et de trafic mensuel, ainsi que divers back-offices sur-mesure utilisés quotidiennement par ses équipes. La team Tech est composée de 8 experts en backend, frontend, UX, et produit, travaillant avec une approche agile sur des projets ambitieux d'internationalisation et d'optimisation de la performance. Le poste de Développeur Back-end PHP/Symfony est à pourvoir pour renforcer notre équipe suite au départ d'un développeur en cours de contrat. Missions Missions principales - Développer et faire évoluer nos produits, en particulier le site e-commerce et les outils internes. - Concevoir et déployer de nouvelles fonctionnalités basées sur les besoins métiers. - Améliorer en continu notre stack technique, notamment les bibliothèques PHP et les outils CI/CD. - Définir des architectures robustes et évolutives pour les nouvelles fonctionnalités. Missions annexes - Participer activement aux revues de code et contribuer à la qualité globale des projets. - Être un acteur clé de la roadmap, focalisée sur le scaling, la webperf et la haute disponibilité.

Les missions : Conception et architecture Définir l'architecture technique des applications Utiliser, choisir, proposer et valider les technologies adaptées Assurer la compatibilité multi-plateforme, le re-use et le contexte micro modulaire Développement Implémenter les fonctionnalités au regard des sujets de transformation SI Développer et optimiser des solutions performantes, robustes et fiables Intégrer des métriques d'usage et faire évoluer en progrès permanent Préparation et exploitation des données commerciales Structurer les données issues de la configuration pour permettre de les intégrer dans les systèmes clients Garantir la cohérence des datas référentielles et transactionnelles autour du CPS (Configuration Processing Services) & articulés autour de notre nouvelle solution LLP (Life Loop Product) Collaborer avec les équipes techniques pour optimiser le partage de données. Optimisation et qualité Toujours chercher l'optimal et atteindre la valeur recherchée et perçue Garantir la fluidité et la stabilité des applications Contrôler la qualité visuelle/batch et la justesse technique des données transmises aux systèmes tiers Collaboration et coordination Construire et collaborer avec une équipe d'architectes, designers, ingénieurs data et métiers pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques de la configuration commerciale Accompagner et transmettre la compétence. Contribuer aux volets de formations métiers des outils mis en place. Participer aux revues de code et à la mise en place de bonnes pratiques. Veille technologique / innovation Explorer et tester de nouvelles solutions Focus IA à intégrer dans l'écosystème de configuration Force de proposition indispensable Appétence forte pour le rôle de PO L'environnement technique : Environnement Microsoft : C#.Net, SQL Server, API, GIT, Blazor Méthodologie Scrum, outils de pilotage projet : Jira Compétences en architecture logicielle et en pratiques de développement reconnues

Dans le cadre de la modernisation d'une plateforme décisionnelle au sein d'un acteur de l'épargne salariale et de la retraite, nous recherchons un Data Engineer / Data Architect Senior. La mission s'inscrit dans un programme de transformation visant à faire évoluer une plateforme BI existante vers une architecture moderne de type Lakehouse, tout en garantissant la continuité des services actuellement proposés. Vous rejoindrez l'équipe Cœur-Data, composée de cinq personnes, et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, la MOA et les équipes techniques transverses. Objectifs de la missionL'objectif principal sera de concevoir et mettre à disposition des données structurées, fiables et exploitables par l'équipe Marketing. Vous interviendrez notamment sur : La définition de l'architecture et de l'organisation du Lakehouse ; La conception de solutions de collecte, de stockage et de transformation des données ; La migration et la modernisation progressive des traitements existants ; L'industrialisation et le suivi des pipelines de données ; La mise à disposition de données brutes et transformées pour les usages analytiques et la datavisualisation. Principales responsabilitésEn tant que Data Engineer / Data Architect Senior, vous serez amené à : Concevoir l'organisation des données et des flux au sein d'un environnement Lakehouse basé sur S3 ; Développer des pipelines de traitement avec Python, Spark et PySpark ; Mettre en place et maintenir les traitements d'ingestion et de transformation ; Participer à l'ordonnancement des traitements avec Dagster ; Contribuer à l'exposition des données via Trino et les outils de datavisualisation ; Développer les solutions de collecte et de stockage répondant aux besoins métiers ; Mettre en place les tests unitaires et les contrôles nécessaires à la qualité des développements ; Assurer le suivi des traitements et identifier les éventuels incidents ou blocages ; Rédiger et maintenir la documentation technique ; Participer à la recette avec la MOA et les utilisateurs ; Estimer les charges et contribuer au suivi de l'avancement du projet ; Réaliser des études en collaboration avec les équipes transverses ; Participer à l'amélioration continue des processus de développement et d'exploitation. Environnement techniquePlateforme ciblePython ; Apache Spark / PySpark ; SQL ; Amazon S3 ; Dagster ; Trino ; Git ; Jenkins. Environnement existantInformatica ; DAC ; Oracle 19 ; Outils BI et de reporting. Outils projetJira ; Confluence ; Windows 10 avec WSL.

Rattaché à une équipe dédiée à la performance data, vous intervenez sur la conception, le développement et l'évolution de solutions de Business Intelligence orientées e-Retail. Vous prenez en charge l'ensemble du cycle de vie des projets data : de l'analyse des besoins métiers jusqu'au déploiement des solutions, en passant par leur développement. Grâce à votre séniorité, vous jouez un rôle clé de référent technique et de manager d'équipe. Gestion de projet & delivery :Piloter la planification, le budget et les ressources des projets data Recueillir et traduire les besoins métier en spécifications techniques et data products Superviser la conception, le développement et la maintenance des pipelines de données Garantir la livraison des dashboards et reportings (Power BI) Optimiser les processus afin d'assurer la qualité et la fiabilité des données Coordination & cohérence :Assurer la cohérence globale des projets BI via des référentiels et catalogues de données Faciliter la communication entre équipes techniques et métiers Garantir l'alignement des projets avec les enjeux business Favoriser les synergies entre les différents projets data Management d'équipe :Encadrer et accompagner une équipe de data engineers / analytics engineers Promouvoir un environnement de travail collaboratif et bienveillant Assurer le développement des compétences (coaching, formation, feedback) Développement & évolution technique :Développer des pipelines et transformations de données Construire et maintenir des rapports et dashboards Optimiser les performances des traitements et modèles de données Maintenance & support :Identifier et corriger les incidents liés aux flux data et aux reportings Garantir des délais de résolution efficaces Assurer le suivi et le reporting des incidents Lead technique :Piloter les revues de code et garantir les bonnes pratiques Être référent technique pour l'équipe Intervenir en support sur des projets critiques ou urgents Assurer la continuité opérationnelle de l'équipe data

Description du poste Dans le cadre du développement et de l'encadrement des usages de l'intelligence artificielle générative au sein de la banque, le groupe souhaite renforcer ses capacités d'évaluation, de qualification et de sécurisation des LLM. Les LLM sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation des LLM, afin de définir et de mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, de benchmark et de red teaming des modèles d'IA générative utilisés, testés ou envisagés par le groupe. Cette mission s'inscrit dans une démarche de gouvernance des modèles d'IA, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Principaux objectifs Définir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation des LLM adapté aux enjeux de la banque. Évaluer les performances, limites, risques et comportements des modèles d'IA générative. Réaliser des benchmarks comparatifs entre différents LLM, qu'ils soient internes, open source ou fournis par des éditeurs. Concevoir et exécuter des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités, biais, hallucinations et comportements indésirables. Contribuer à la sélection, la validation et la qualification des modèles LLM avant usage ou mise en production. Produire des analyses objectives permettant d'éclairer les décisions métiers, techniques, risques et conformité. Participer à l'industrialisation des processus d'évaluation des LLM dans le cycle de vie des modèles d'IA. Contribuer à la constitution de jeux de tests, métriques, référentiels d'évaluation et outils de suivi. Activités principalesÉvaluation des LLM Définir les protocoles d'évaluation adaptés aux cas d'usage d'IA générative de la banque. Identifier les métriques pertinentes pour mesurer la qualité des réponses générées : exactitude, pertinence, cohérence, complétude, factualité, robustesse, sécurité, explicabilité et conformité. Évaluer les capacités des modèles sur différents types de tâches : résumé, extraction d'information, classification, question-réponse, génération de texte, analyse documentaire, raisonnement, traduction ou reformulation. Mettre en place des jeux de tests représentatifs des usages métiers bancaires. Analyser les performances des modèles selon différents contextes, langues, domaines métiers et niveaux de complexité. Identifier les limites fonctionnelles et techniques des modèles testés. Documenter les résultats d'évaluation et formuler des recommandations. Benchmark LLM Concevoir et conduire des benchmarks comparatifs entre plusieurs modèles LLM. Comparer les modèles selon des critères de performance, coût, latence, robustesse, sécurité, empreinte technique et conformité. Tester différents modèles propriétaires, open source ou internes selon les contraintes du groupe. Mettre en place des grilles d'analyse permettant d'aider au choix des modèles selon les cas d'usage. Évaluer l'impact de différents paramètres : prompt, température, taille de contexte, modèle d'embedding, architecture RAG, fine-tuning ou quantization. Produire des rapports de benchmark clairs, exploitables par les équipes métiers, data, IT, sécurité et conformité. Participer à la définition de standards internes pour la comparaison et la qualification des LLM. Red teaming et sécurité des LLM Définir et exécuter des scénarios de red teaming adaptés aux risques liés à l'IA générative. Tester la résistance des modèles face aux attaques de type prompt injection, jailbreak, data leakage, contournement de garde-fous, génération de contenu inapproprié ou non conforme. Identifier les risques d'hallucination, de biais, de toxicité, de désinformation ou de réponses dangereuses. Concevoir des corpus de prompts adversariaux adaptés aux contextes bancaires et réglementaires. Évaluer la capacité des modèles à respecter les politiques internes, les règles de conformité et les contraintes de sécurité. Analyser les vulnérabilités détectées et proposer des mesures de mitigation. Collaborer avec les équipes sécurité, conformité, risques et architecture pour renforcer le cadre d'usage des LLM. Méthodologie, outillage et industrialisation Mettre en place des outils, notebooks, scripts ou pipelines d'évaluation automatisée. Contribuer à l'industrialisation des campagnes d'évaluation dans le cycle de vie des modèles. Définir des référentiels de métriques et de seuils d'acceptabilité. Construire et maintenir des datasets d'évaluation internes, anonymisés et représentatifs. Participer à l'intégration des résultats d'évaluation dans les outils de gouvernance des modèles, notamment ModelHub v2. Assurer la traçabilité des campagnes d'évaluation, des versions de modèles et des résultats obtenus. Mettre en place des tableaux de bord ou rapports de suivi de la qualité des LLM. Contribuer à la veille technologique sur les méthodes d'évaluation, frameworks de benchmark et pratiques de red teaming LLM. Livrables attendus Cadre méthodologique d'évaluation des LLM adapté aux usages bancaires. Protocoles de test et grilles d'évaluation des modèles d'IA générative. Jeux de tests et datasets d'évaluation documentés. Corpus de prompts de benchmark et de red teaming. Rapports d'évaluation des LLM testés. Rapports de benchmark comparatif entre modèles. Analyses de risques liées aux comportements des LLM. Synthèses des vulnérabilités identifiées lors des campagnes de red teaming. Recommandations de mitigation et plans d'amélioration. Tableaux de bord ou indicateurs de suivi de performance et de sécurité. Scripts, notebooks ou pipelines d'évaluation automatisée. Documentation des métriques, seuils et critères de validation. Recommandations pour la sélection et la mise en production des modèles. Contributions à l'intégration des résultats d'évaluation dans ModelHub v2 ou tout autre outil de gouvernance IA. Supports de présentation à destination des équipes métiers, techniques,