Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Pour l'un de nos clients, un grand groupe du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour rejoindre son service OCR à Nanterre. L'équipe conçoit, industrialise et exploite des solutions de lecture automatique de documents et d'IA générative (LLM, RAG, services conversationnels) pour les directions métiers. Elle opère sept applications (six API et un moteur de recherche) déployées sur OpenShift. Le consultant intervient sur toute la chaîne, du build au run. Il participe aux ateliers avec les métiers, cadre les besoins, développe les API Flask et les pipelines de traitement documentaire (ingestion, OCR, extraction, restitution), conçoit les architectures LLM et RAG (chunking, embeddings, recherche vectorielle et hybride), versionne les prompts et évalue la qualité des réponses avec les métiers. Il industrialise les POC pour les passer en production. Côté run, il automatise les déploiements (GitLab CI/CD, Docker, Terraform), assure le maintien en condition opérationnelle et le support N1/N2, et suit la supervision, les logs, les certificats et la consommation de tokens. Méthode agile (SAFe), documentation sur Confluence et GitLab. COMPÉTENCES EXIGÉES : Python (Expert), OCR (Expert), LLM (Confirmé), RAG (Confirmé).

Vous aimez les plateformes de données qui tournent vraiment en production ? Rejoignez l'équipe qui fait vivre le datalake des fonctions Technologies & Opérations d'un grand groupe bancaire. La DSI fournit aux directions technologiques, aux opérations et à la banque de proximité les applications et les données dont elles ont besoin au quotidien. Le datalake Hadoop en est une pièce centrale : il alimente le pilotage et les usages analytiques de plusieurs directions. Vous intervenez en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps, au sein d'une équipe IT internationale. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting). Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Un datalake en production, avec de vrais volumes et de vrais utilisateurs métier. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Une ouverture vers le cloud (GCP / BigQuery) pour qui veut élargir sa stack. Environnement technique : Hadoop, PySpark, Spark, Hive, Python, SQL, Git, Jenkins, Jira, Unix / Linux — Scrum.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation des plateformes de données, le Data Engineer intervient sur la conception, le développement et l'exploitation de chaînes de traitement de données dans un environnement Cloud GCP. Ses principales missions sont les suivantes : Collecte et traitement des donnéesRécupérer et intégrer des données provenant de différentes sources externes. Exploiter les capacités d'un Datalake pour le stockage et le traitement des données. Mettre en œuvre des traitements permettant de produire automatiquement des agrégats journaliers, hebdomadaires et mensuels. Concevoir et maintenir les chaînes : d'ingestion des données ; de validation et de contrôle de la qualité des données ; de croisement et d'enrichissement des données ; de déversement des données enrichies dans le Datalake. Développement et industrialisationDévelopper les solutions dans le respect des règles et principes d'architecture définis. Concevoir et documenter les user stories en collaboration avec le Product Owner et les chefs de projet. Développer les scripts nécessaires au déploiement des solutions. Participer à la mise en œuvre et à l'amélioration de la chaîne de Continuous Delivery. Automatiser les tests fonctionnels afin de garantir la qualité et la fiabilité des traitements. Assurer la maintenance corrective et évolutive des développements. Support et amélioration continueAnalyser et prioriser les corrections d'anomalies. Assurer le suivi des incidents liés aux traitements de données. Accompagner et assister les équipes d'exploitation. Contribuer à l'amélioration continue des processus, outils et pratiques de développement. Assurer une veille sur les évolutions technologiques liées aux environnements et frameworks utilisés.

Au sein d'une équipe spécialisée dans les usages décisionnels de la Data, l'Ingénieur DataOps assure l'exploitation quotidienne et le maintien en conditions opérationnelles des environnements hors production (développement, recette et préproduction). Il veille à la disponibilité, à la cohérence et à la fiabilité des plateformes Data, en garantissant la qualité des environnements et la stabilité des traitements. À ce titre, ses principales missions sont les suivantes : Gestion des environnements Data : réaliser les rafraîchissements de données sur les différents environnements et assurer leur cohérence. Déploiement et installation applicative : installer et mettre à jour les traitements Spark/Scala, les ETL, les scripts SQL/PL-SQL Oracle et les scripts Shell. Synchronisation des environnements : garantir l'alignement des versions applicatives, des composants logiciels, des configurations et des paramétrages. Monitoring et observabilité : concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord de supervision permettant de suivre les exécutions, les volumes de données et les indicateurs de fonctionnement. Automatisation des opérations : développer des scripts et des outils afin de limiter les interventions manuelles, notamment pour le contrôle des écarts entre environnements, la validation des installations et des rafraîchissements, ainsi que la vérification de la cohérence des bases de données. Maintien en conditions opérationnelles : exécuter et superviser les traitements Spark, analyser les logs, contrôler les dépendances, suivre les traitements batch via l'ordonnanceur et assurer les relances nécessaires. Gestion des alertes et reporting : mettre en place et suivre les alertes, produire des rapports d'exploitation et communiquer sur l'état des environnements. Amélioration continue : contribuer à la fiabilisation des déploiements, à l'optimisation des procédures d'exploitation et à la qualité des livraisons Data. Collaboration transverse : accompagner les équipes de développement et de production en apportant un support opérationnel, des analyses techniques et des outils adaptés à leurs besoins.

Le DWH Fleet Services gère les données des activités du client. Il fournit actuellement dans un outil Power BI le suivi de toutes les activités prévues et réalisés à la minute prés ainsi qu'une Data Platform Aircraft 360 qui permet de consolider les données enrichies. Le concepteur développeur doit être capable de maitriser des technos variées ( SQL, Power BI, Java, Hadoop ... ) et d'être dans une approche d'apprentissage rapide et de maîtrise du fonctionnel (CCO,Ground, Traffic , Maintenance, Finance… ).

Contexte de la mission Le client recherche un Business Analyst expérimenté en marchés de capitaux pour renforcer son équipe IT et participer au développement et au maintien de sa plateforme Capital Market Strategies (CMS). Le consultant interviendra à l'interface entre les équipes métiers et les équipes IT. Il collaborera notamment avec les équipes Front Office, Opérations, Risques, Conformité, Data Management et ESG, ainsi qu'avec des partenaires externes. Il sera rattaché au responsable IT CMS. Missions principales 1. Analyse métier et gestion de projets - Recueillir et analyser les besoins métiers. - Traduire les besoins en exigences fonctionnelles. - Proposer des solutions techniques en coordination avec les équipes IT. - Rédiger les spécifications fonctionnelles. - Accompagner les phases de tests et de recette. - Piloter les projets de la conception jusqu'à la mise en production. - Suivre les délais, le budget, la qualité, le périmètre et les dépendances. - Assurer le suivi de l'avancement et communiquer régulièrement avec les parties prenantes. 2. Coordination et gestion des connaissances - Collaborer avec les différentes équipes et les interlocuteurs situés sur plusieurs sites. - Assurer la transmission et la documentation des connaissances fonctionnelles et techniques. - Faire le lien entre les utilisateurs métiers, les équipes techniques et les prestataires externes. - Contribuer à la pérennité et à l'évolution de la plateforme. 3. Gouvernance et communication - Préparer les reportings d'activité à destination des équipes internes et du management. - Organiser et animer les comités de pilotage. - Préparer et animer des ateliers avec les équipes métiers. - Faciliter la communication entre les différentes parties prenantes tout au long du projet. Compétences techniques et fonctionnelles Compétences indispensables : - Bonne maîtrise des marchés de capitaux (Capital Markets). - Bonne connaissance des instruments financiers, notamment des produits de taux (Fixed Income). - Expérience confirmée dans le secteur de la gestion d'actifs (Asset Management). - Bonne compréhension du cycle de vie applicatif : recueil des besoins, conception, développement, livraison et support. - Expérience en interrogation de bases de données, transformation de données et automatisation. - Connaissance des environnements Data Hub. Applications et outils concernés : - Fusion Invest - Seismic - Bloomberg PORT - Adjuto - DataHub - Databricks - Applications internes du client

Dans le cadre d'un programme de transformation Data , nous recherchons un Data Engineers GCP confirmé pour participer à la migration complète d'un écosystème Data On-Premise vers Google Cloud Platform. L'objectif est de construire une architecture moderne et cloud-native, capable de traiter d'importants volumes de données tout en répondant à des enjeux de temps réel, de fraîcheur et de qualité des données. Missions * Concevoir et développer des pipelines de données batch et temps réel ; * Migrer les traitements On-Premise vers les services managés de GCP ; * Développer et optimiser les transformations ELT avec BigQuery et Dataform ; * Orchestrer les flux et traitements avec Cloud Composer ; * Déployer des composants serverless avec Cloud Run et Cloud Functions ; * Garantir la qualité, la disponibilité et la fraîcheur des données ; * Participer à l'industrialisation et à l'optimisation de la plateforme Data. Compétences recherchées * Expertise confirmée de Google Cloud Platform ; * Très bonne maîtrise de BigQuery, SQL et Dataform ; * Expérience significative sur Dataflow et Cloud Composer ; * Maîtrise de Cloud Run et Cloud Functions ; * Expérience des architectures Data temps réel ; * Bonne connaissance des problématiques de migration On-Premise vers le Cloud ; * Maîtrise des enjeux de qualité, d'observabilité et de performance des données. Profil attendu Data Engineer confirmé disposant d'une expérience solide sur des projets GCP en production, capable d'intervenir de manière autonome sur la conception, le développement et l'industrialisation de pipelines Data.

ContexteLe Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. MissionsMise en place et définition des mécanismes de collecte Définition des patterns d'architectures de la collecte Définition et mise à jour de l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée Maintien en condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en lien avec les responsables des systèmes monitorés Mise en place et évolution d'un système de monitoring de l'infrastructure et alerting sur la collecte des logs Création et évolution de dashboards avec Kibana Réponse aux audits réglementaires et internes Support et conseil aux entités utilisatrices des services Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité) Outils & EnvironnementTechnologies/produits composants l'infrastructure : Kibana, Ansible, ElasticSearch, ElasticBeats, Logstash, Kafka, KSTREAM DevOps : Gitlab, Jenkins, Ansible Administration des systèmes (Linux et Windows) Développement en Python, Java Logstash Connaissance / Maîtrise Data Connaissance / Maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise Java, Python Expertise ETL, Bash Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka) Expertise Python Expertise Elastic Stack (+ développement Logstash) Maîtrise des outils de dev/devops (Git, Ansible, Artifactory, Jira, Java) Bonne connaissance système RHEL/CentOS Docker

Contexte : Le service du client produit des analyses et reporting destinés aux équipes opérationnelles et aux instances de gouvernance, ainsi qu'à plusieurs instances de conformité. Afin de renforcer ses capacités de pilotage et de restitution, l'Observatoire souhaite faire évoluer son dispositif décisionnel et ses tableaux de bord. MISSIONS : - Concevoir, développer et maintenir l'outillage, l'automatisation et les tableaux de bord Power BI permettant le suivi du processus de maîtrise des risques liés à la dette IT - Définir / Proposer / faire évoluer les indicateurs de pilotage, d'analyse et d'alerte adaptés aux différents niveaux de gouvernance. - Produire les supports de restitutions nécessaires aux acteurs du processus et aux décideurs. - Réaliser des analyses transverses permettant d'identifier les facteurs de risques, les tendances, les axes d'amélioration et les besoins de remédiation. - Contribuer à l'évolution des questionnaires, des indicateurs et des dispositifs de restitution en fonction des besoins exprimés par les parties prenantes. - Être force de proposition pour améliorer les indicateurs, les analyses, les mécanismes d'alerte et les outils de pilotage. - Suivre l'exécution et la consommation des budgets des plans de remédiation liés à la dette. Il est attendu un profil expérimenté et capable d'être rapidement opérationnel et autonome sur les activités confiées

Connaissance de la Suite Office 365, en particulier Excel et PowerBI Bonne connaissance sur power automate Maitrise de JIRA pour gérer les tickets de travaux Maitrise absolue d'Unity Catalog (Co admin du metastore France en PRODUCTION) TRES bon niveau sous databricks (co admin workspace en PRODUCTION) Connaissance de SQL, XML, JSON La mission nécessite des connaissances SI fortes. Une expérience en gestion d'application, de préférence dans un contexte BIGDATA. Il serait apprécié que le titulaire de la mission connaisse certains outils Bigdata tel que Azure, Databricks, Azure blob storage, Powerbi , PowerAutomate, PowerApp. La maitrise d'au moins un de ces éléments sera un plus. Environnement Technique Azure Power BI DATABRICKS Power Automate

Nous recherchons un Data Manager Lead pour intervenir dans le cadre d'une mission stratégique autour de la gouvernance, de la qualité et de la gestion des données. Vous aurez notamment pour missions de : Définir, mettre en œuvre et faire évoluer les stratégies et politiques de Data Management Piloter les sujets de Data Governance et Data Quality Garantir l'intégrité, la sécurité et la conformité des données Mettre en place et suivre les contrôles et indicateurs de qualité de données Collaborer avec les équipes métiers, IT et Data afin d'identifier et valoriser les données pertinentes Participer à l'optimisation des processus d'intégration de données, ETL, Data Warehouse et BI Mettre en place des principes clairs de Data Ownership et Data Stewardship Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Management Produire des analyses et recommandations permettant d'accompagner la prise de décision

Vous intégrerez une Data Factory au sein d'un Data Office, dont la mission est de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'équipe adopte une approche « produit », centrée sur les utilisateurs, afin de répondre aux besoins concrets des métiers tout en garantissant la performance, la sécurité et l'évolutivité des solutions. Missions principales Transformer les données brutes en données exploitables et requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fur et à mesure de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views ; réintégration des données dans le SI ; mise en place de services de scoring. Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et industrialiser les pipelines de données. Fiabiliser le cycle de développement et de mise en production des traitements Data. Mettre en place et respecter un processus qualité comprenant : documentation ; tests unitaires ; tests d'intégration ; commentaires du code ; gestion du versioning. Collaborer avec les différents interlocuteurs du projet : PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers.

Au sein de la Direction des Risques d'un grand groupe bancaire français, vous intégrez le pôle Études & Modèles du domaine Risque de Crédit. Ce pôle est en charge de la gouvernance des modèles de risque de crédit, de l'appui méthodologique aux filiales et des études statistiques nécessaires au pilotage du risque. Vos missions Développer ou valider des modèles statistiques de risque de crédit Réaliser des backtestings et des études statistiques complexes Apporter une assistance méthodologique aux filiales Travailler en lien étroit avec les filiales, les directions des engagements et commerciales, et les équipes informatiques Participer aux projets d'évolution des outils de suivi Contribuer à la rédaction des guides méthodologiques et des procédures Assurer une veille méthodologique et réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors Participer aux groupes de travail techniques et aux comités

Contexte Construire de nouveaux modèles de risque de crédit ou valider les modèles existants Réaliser des backtestings pour vérifier la fiabilité des modèles dans le temps Mener des études statistiques pour aider les équipes métier à piloter le risque Conseiller les filiales sur leurs méthodes de modélisation Faire évoluer les outils de suivi avec les équipes informatiques Contribuer aux guides méthodologiques et à la veille réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors