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Dans le cadre du développement et de l'évolution de plusieurs produits Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un Product Owner Data. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers et les équipes Data. Votre rôle principal sera de recueillir et comprendre les besoins des différents interlocuteurs métiers, puis de les traduire et de les formaliser afin qu'ils puissent être pris en charge par les Data Engineers. Vous participerez à la définition et à l'évolution des produits Data, à la priorisation des besoins et au suivi de leur réalisation. Vous veillerez également à la bonne compréhension des enjeux fonctionnels par les équipes techniques et à l'adéquation des solutions développées avec les attentes métiers. La mission nécessite une bonne capacité de communication, de coordination et de compréhension des problématiques fonctionnelles liées au secteur de l'assurance.

Contexte du poste Nous recherchons un Data Scientist Confirmé pour rejoindre une équipe Data & IA intervenant sur des projets à forte valeur métier. Vous travaillerez sur plusieurs cas d'usage successifs autour de la Data Science, de l'IA et de l'optimisation, avec des problématiques concrètes : prédiction, simulation, optimisation des opérations, maintenance prédictive ou encore amélioration de processus métiers. Missions principales Identifier et qualifier des cas d'usage Data Science à forte valeur métier Collecter, préparer, fiabiliser et analyser les données Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / IA Développer des notebooks, pipelines et codes prêts à être industrialisés Participer au déploiement des modèles en production et accompagner leur passage du build au run Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour comprendre les problématiques opérationnelles Participer aux différentes cérémonies et instances projet Documenter les modèles, analyses et développements réalisés Présenter et valoriser les résultats auprès des différentes parties prenantes

Dans un environnement multi-projets, vous intervenez sur des projets impactant plusieurs périmètres applicatifs référentiels (Référentiel Personne, Base Événement), de la phase d'analyse jusqu'au suivi post-production. Vous contribuez à des projets à enjeux opérationnels, marketing et réglementaires, en collaboration étroite avec les équipes MOE et les différentes parties prenantes. Recueillir, comprendre et analyser les besoins métiers. Réaliser l'analyse de l'existant. Identifier les impacts fonctionnels et les interdépendances applicatives. Concevoir et rédiger les spécifications fonctionnelles. Définir les règles de gestion relatives aux données. Participer aux études d'impact. Élaborer la stratégie de recette et rédiger les cahiers de tests. Piloter et exécuter les campagnes de recette. Assurer le reporting de recette et produire les PV de recette. Participer aux mises en production et au suivi post-production. Définir les plannings, suivre les actions et assurer le reporting d'avancement des projets. Gérer plusieurs projets en parallèle dans un contexte transverse.

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data Python et Kubernetes – Habilitable H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Vous rejoindrez une équipe Data intervenant sur le développement et le déploiement de cas d'usage dans un environnement Big Data et Cloud. Vous participerez à la mise en œuvre de solutions Data de bout en bout, depuis l'exploration des données et le développement Python jusqu'au packaging et au déploiement des applications sur Kubernetes. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Mettre en œuvre et maintenir des pipelines de données - Réaliser des travaux d'exploration et d'analyse des données - Développer des applications et composants Data en Python - Packager les applications avec Helm - Déployer les applications sur des environnements Kubernetes - Participer à l'amélioration continue des solutions et des pratiques de développement

Vous rejoignez la Direction Financière d'un grand groupe bancaire, au sein du service Projets d'un département chargé de contrôler les données qui servent à produire les comptes ainsi que les indicateurs et reporting réglementaires, ALM et fiscaux. Le programme sur lequel vous intervenez intègre les systèmes de gestion, Financement et Marché, dans une nouvelle chaîne Finance. Ce que vous ferez : rédiger les notes de cadrage avec les métiers comptables et prudentiels ; participer à l'élaboration et à l'identification du sourcing des données ; accompagner les équipes IT pour clarifier le besoin et les règles de gestion ; prendre en charge les recettes et les tests utilisateurs, du plan de recette aux procès-verbaux ; analyser l'impact des évolutions sur le système d'information Finance ; organiser et animer les comités et ateliers du projet. Ce qui est requis : une expérience confirmée de la gestion et du pilotage de projets en banque, des connaissances solides sur les instruments financiers, une bonne compréhension de la structure du bilan bancaire et de l'environnement réglementaire et prudentiel, et de l'aisance à requêter dans des jeux de données complexes en SQL.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Support & Data Reliability Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine financier. Description🚀 Contexte de la missionAu sein du département Data Technology d'un acteur majeur de la gestion d'actifs et de la finance quantitative, vous intégrez l'équipe en tant que Support & Reliability Engineer (H/F). Votre rôle sera d'assurer la gestion, la robustesse et la fiabilité maximale des systèmes et processus de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Data Engineers, les Data Scientists et les Quantitative Developers pour garantir la disponibilité, la qualité et les performances des pipelines de données critiques. 🎯 Missions principales & Rôle1. Support Data & Opérations : Assurer le support N1 sur le périmètre Data, gérer les alertes en temps réel et résoudre les incidents durant le shift de Paris. Agir en tant que Gatekeeper pour la gestion des mises en production (Data Release Management / CMRM process) et la fiabilité des données. Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité, conformité). 2. Automation, Monitoring & Fiabilité : Maintenir des pipelines de données fiables, performants et scalables (collecte, stockage, traitement, diffusion). Mettre en place un monitoring proactif et continu pour détecter les anomalies de qualité, d'intégrité et de consistance des données. Automatiser les tâches récurrentes pour optimiser l'efficacité opérationnelle et réduire le risque d'erreur humaine. 3. Collaboration Transverse & Conduite du Changement : Collaborer avec les développeurs quantitatifs, Data Engineers et Data Scientists pour comprendre leurs besoins et résoudre les dysfonctionnements. Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données. Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle. 🏁 ObjectifsGarantir la haute disponibilité et la cohérence des pipelines de données en production. Réduire le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents Data durant le shift de Paris. Industrialiser et automatiser les processus récurrents de maintenance et de monitoring.

Product Owner Data F/H - Niort ContexteDans le cadre d'un ambitieux programme de transformation, la valorisation de la donnée est placée au cœur de la stratégie de l'entreprise. Vous rejoindrez une équipe Data récemment constituée, dédiée au développement de nouveaux services et à l'accompagnement des métiers dans l'exploitation de la donnée. En tant que Product Owner Data, vous jouerez un rôle central entre les équipes métiers et les équipes techniques afin de garantir la création de valeur, la priorisation des besoins et la réussite des initiatives Data. Vos missionsAccompagner les directions métiers dans les phases d'idéation et d'identification des opportunités Data. Identifier les leviers business et les cas d'usage à forte valeur ajoutée. Animer les comités de maturation et faciliter les échanges entre les différentes parties prenantes. Challenger les métiers sur leurs problématiques opérationnelles afin d'apporter des solutions innovantes et pertinentes. Assurer l'interface entre les experts fonctionnels et les équipes techniques Data. Définir, prioriser et piloter un portefeuille de produits Data. Participer aux études de solutions, de l'idéation à la mise en œuvre. Rédiger les études de solution en collaboration avec les métiers et les référents techniques. Définir et suivre les indicateurs de valeur permettant de mesurer l'impact des initiatives menées. Contribuer à la mise en place des modèles opérationnels et à l'évolution des offres de services Data.

Le Chef de Projet Infrastructure Datacenter Senior intervient au sein d'une équipe spécialisée dans la gestion et l'optimisation des infrastructures Datacenter. Il accompagne les différents métiers dans leurs projets de rationalisation du patrimoine informatique, de fermeture de salles techniques et de relocalisation des infrastructures vers des datacenters centraux. Il assure le pilotage opérationnel des trajectoires de migration, coordonne les différentes parties prenantes techniques et métiers, anime les instances de suivi et identifie les risques, contraintes et points de blocage. Il apporte également son expertise en urbanisation Datacenter, hébergement d'infrastructures et Capacity Planning, notamment sur les capacités énergétiques, le refroidissement, les baies, les espaces techniques et la connectivité. Il exploite et fiabilise les données issues des outils DCIM, contribue à l'optimisation des ressources et participe aux opérations de déménagement et de relocalisation. Enfin, il contribue aux démarches ESG liées aux infrastructures, notamment à travers le suivi des indicateurs environnementaux, l'efficacité énergétique et l'amélioration de la performance globale des datacenters.

Contexte de la missionDans le cadre du Programme Nouvelles Usines, Safran Aircraft Engines poursuit une transformation industrielle majeure afin d'accompagner la montée en cadence de ses activités civiles et militaires ainsi que le développement de nouveaux sites de production. La DSI renforce ses équipes et recherche un Architecte Solution expérimenté pour accompagner les projets d'intégration de nouveaux sites industriels ainsi que les opérations de transformation du SI (Carve-In, Carve-Out, acquisitions, fusions, Joint-Ventures). Le consultant interviendra au sein d'un programme stratégique en collaboration avec les équipes Architecture d'Entreprise, Infrastructure, ERP, Cybersécurité, Continuité Numérique et les métiers. Vos missionsArchitecture & TransformationAccompagner l'intégration de nouveaux sites industriels. Réaliser les études d'architecture d'entreprise. Analyser les impacts métiers, fonctionnels, applicatifs et organisationnels. Définir les architectures cibles et les trajectoires de transformation. Garantir la cohérence des solutions avec les standards du SI Groupe. Participer aux ateliers de cadrage avec les différentes parties prenantes. Transformation SI (Carve-In / Carve-Out)Accompagner les projets de Carve-In, Carve-Out, acquisitions, fusions et Joint-Ventures. Définir les stratégies d'intégration, de convergence ou de séparation des systèmes d'information. Produire les dossiers d'architecture et les analyses d'impacts. Assurer le suivi des transformations du SI. Support & ServicePré-qualifier les projets du domaine Support & Service. Produire les dossiers d'architecture. Mettre à jour les cartographies fonctionnelles et applicatives. Accompagner les équipes projet lors des phases de cadrage. Urbanisation & CartographieMettre à jour les cartographies du SI sous Hopex. Élaborer les vues macro du domaine MRO. Maintenir les référentiels d'architecture. Faire évoluer les standards et règles d'urbanisation. InnovationIdentifier des opportunités d'amélioration. Proposer des Quick Wins et des axes de modernisation. Contribuer à l'évolution des pratiques d'architecture. Livrables attendusÉtudes de cadrage. Préconisations d'urbanisation. Dossiers d'architecture générale. Analyses d'impacts. Cartographies fonctionnelles et applicatives. Mise à jour du référentiel Hopex. Documentation des standards d'architecture. Recommandations et rapports d'innovation. Compétences indispensablesArchitecture d'entreprise. Architecture de solutions. Urbanisation du SI. Expérience Carve-In / Carve-Out. Gestion de projets de transformation. Cartographie SI. Analyse d'impacts métiers et applicatifs. Hopex. Français courant. Compétences appréciéesM&A (acquisitions, fusions, Joint-Ventures). Industrie. MRO (Maintenance, Repair & Overhaul). ERP. PLM. MES. Gouvernance SI. Transformation digitale. Architecture fonctionnelle et applicative. Soft SkillsExcellente capacité d'analyse et de synthèse. Vision stratégique et sens de l'organisation. Leadership et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires. Excellentes qualités de communication. Capacité à animer des ateliers de cadrage. Force de proposition. Rigueur et autonomie. Orientation résultats et amélioration continue.

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,

Vous disposez de 6 ans d'expérience minimum sur du Data Scientis et maîtrisez particulièrement Python. Vous êtes à l'aise dans des environnements techniques exigeants et avez une bonne compréhension des pratiques DevOps et du déploiement d'applications. Bonne maîtrise de Python Curiosité et connaissances en Intelligence Artificielle & Machine Learning Expérience avec Docker/Kubernetes et bonne connaissance des pratiques CI/CD Capacité à travailler en équipe et à intervenir sur des projets complexes

Contexte de mission Au sein du pôle Data, intervention sur un programme de migration des flux métiers vers l'écosystème Azure, avec pour objectif la centralisation, la transformation et la valorisation des données au sein du Data Warehouse. Missions principales Conception & développement Data Participer à la conception technique des flux de données. Développer, maintenir et garantir le bon fonctionnement des traitements d'intégration de données. Migrer les flux existants vers la plateforme Azure Synapse Analytics. Assurer l'alimentation et la remontée des données vers le Data Warehouse. Modélisation & valorisation des données Concevoir et créer les datasets nécessaires aux usages analytiques. Produire et maintenir les rapports et tableaux de bord Power BI. Participer à l'amélioration de la qualité et de l'exploitabilité des données. Qualité & mise en production Réaliser les tests unitaires afin de garantir la fiabilité des développements. Traiter les retours des contributeurs et effectuer les ajustements nécessaires. Participer aux déploiements en environnements de recette et de production. Assurer le suivi du cycle de livraison.

Vous rejoindrez l'équipe Contrôles et Risques en tant que consultant pour accompagner l'IT Risk Manager de la DSI. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'ensemble de la DSI dans une dynamique agile à l'échelle utilisant le framework SAFe. Votre mission consistera à accompagner l'équipe Contrôles et Risques dans son ambition de garantir le respect par l'ensemble des collaborateurs de la DSI de la politique de conformité, de contrôle et de gestion des risques IT, et de s'assurer de sa déclinaison opérationnelle sur ce périmètre. En tant que membre de l'équipe, vous participerez aux activités suivantes : - Participer à la bonne tenue de la cartographie des risques opérationnels - Assurer la bonne exécution des audits et contrôles pour lesquels la DSI est sollicitée - Piloter la correcte mise en œuvre des actions de remédiation aux non conformité - Piloter la bonne réalisation des contrôles de premier niveau par les équipes de la DSI - S'assurer du respect du process de déclaration et suivi des incidents de risque opérationnel - Mener des actions de sensibilisation et de communication sur le périmètre des risques IT au sein de toute la DSI - Assurer la veille réglementaire sur le périmètre IT - Aider le service à développer les travaux d'automatisation des contrôles, et d'utilisation de l'IA - Piloter la mise à jour du corpus documentaire IT En fonction de l'actualité, d'autres sujets transverses DSI pourront rentrer dans le périmètre de la mission.

Objectif de la mission Dans le cadre d'une mission opérationnelle de Market Opening, nous recherchons un consultant capable de piloter et coordonner les différentes étapes liées à l'ouverture de marchés ségrégués et de comptes associés. L'objectif est d'assurer un suivi rigoureux des ouvertures, de coordonner les différentes parties prenantes et de sécuriser l'ensemble du processus documentaire jusqu'à sa finalisation. La mission sera réalisée sous la supervision d'un Spécialiste de l'Oversight. Prestations demandées Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : • Piloter les ouvertures de marchés ségrégués avec les parties prenantes internes et externes • Assurer le suivi des différentes étapes d'ouverture de comptes • Maintenir un fichier de suivi structuré pour chaque ouverture de marché • Coordonner les échanges avec les équipes Product Engineering • Gérer les différents signataires et assurer la collecte des signatures nécessaires • Organiser la notarisation des documents avec les équipes Legal • Assurer un suivi rigoureux de la documentation juridique et fiscale • Piloter les échéances et relancer les différents contributeurs • Produire un reporting régulier sur l'avancement des ouvertures • Structurer les différents jalons et interactions nécessaires au bon déroulement du processus • Formaliser une procédure détaillée décrivant le mode opératoire de l'activité

Votre rôle Vous participerez à la conception, au développement et à la validation de logiciels embarqués pour des systèmes robotisés innovants. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie du produit : de l'analyse des besoins jusqu'aux tests et à la validation sur prototypes. Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Concevoir, développer et maintenir des solutions logicielles performantes et évolutives. - Analyser les besoins utilisateurs et les traduire en spécifications techniques. - Rédiger du code robuste, clair et documenté, en appliquant les bonnes pratiques de développement (tests, revues de code, intégration continue). - Améliorer et optimiser les applications existantes. - Collaborer avec les équipes projets, produits et production pour proposer des solutions techniques adaptées. - Assurer la rédaction de la documentation technique et le suivi des déploiements. - Mettre en place des processus rigoureux de test, d'intégration et de validation afin de garantir des livraisons de qualité.