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Freelance

Mission freelanceMachine Learning Engineer – Data & MLOps

ESENCA
Publiée le
Google Cloud Platform (GCP)
MLOps

1 an
Lille, Hauts-de-France
Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.
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CDI
CDD

Offre d'emploiAnalytics Engineer

Espritek
Publiée le
Data analysis
PySpark
Python

3 ans
Paris, France
Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d'une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d'un grand acteur international du retail. L'équipe a pour objectif d'exploiter la donnée afin d'améliorer l'efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering. Vos principales responsabilités : • Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ; • Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ; • Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d'usage ; • Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ; • Garantir la qualité des données exposées ; • Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data ; • Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ; • Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering. Environnement technique : AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiConsultant SAP EWM H/F sur Paris

EterniTech
Publiée le
SAP Extended Warehouse Management (EWM)
SAP S/4HANA

3 mois
Paris, France
Nous recherchons un Consultant SAP EWM pour accompagner un projet autour des activités Supply Chain et gestion d'entrepôt. 🎯 Missions Vous interviendrez notamment sur : Analyse et compréhension des processus métiers liés à la gestion d'entrepôt. Participation aux phases de conception, paramétrage et évolution SAP EWM. Analyse des besoins et rédaction des spécifications fonctionnelles. Paramétrage des fonctionnalités SAP EWM selon les besoins métiers. Participation aux phases de tests, recette et mise en production. Accompagnement des équipes métiers et support fonctionnel. Analyse et résolution des incidents et demandes d'évolution. Participation aux projets d'évolution, migration ou déploiement de solutions SAP. Coordination avec les équipes SAP MM/SD, Supply Chain et équipes techniques. 🔧 Compétences recherchées Expérience confirmée en tant que Consultant SAP EWM. Bonne maîtrise des processus Warehouse Management / gestion d'entrepôt. Expérience sur le paramétrage SAP EWM. Bonne connaissance des flux logistiques : réception, stockage, préparation, expédition, inventaire, etc. Expérience sur SAP S/4HANA appréciée. Maîtrise des phases de conception, tests, recette et support. Capacité à échanger avec les équipes métiers et techniques. Anglais professionnel apprécié.
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Freelance

Mission freelance416 - Expert Collibra / Gouvernance de Données

Nicholson SAS
Publiée le
API Management
Collibra
Dataiku

14 mois
450 €
Île-de-France, France
Informations GénéralesLocalisation : Montrouge (92) Mode de travail : Hybride (3 jours sur site / 2 jours de télétravail) Taux Journalier Moyen (TJM) : 450 € / jour Date de démarrage : 19/10/2026 Durée / Visibilité : Jusqu'au 31/12/2027 (Mission longue) Contexte et RôleAu sein du Global Data Office, l'Expert(e) Collibra aura pour mission d'accompagner le déploiement et l'adaptation de la solution Collibra aux différents cas d'usage métiers. Vous contribuerez activement à l'onboarding des Data Stewards et Data Custodians, à la documentation de leur périmètre, ainsi qu'à la connectivité technique entre Collibra et le patrimoine Data existant (Power BI, Dataiku, API Manager, SGBD). Missions PrincipalesCadrage & Onboarding : Analyser les besoins métiers/IT, charger la documentation Data et accompagner les utilisateurs (ateliers, formations, démos). Paramétrage & Personnalisation : Configurer Collibra, créer des dashboards, vues et espaces de travail sur mesure. Intégration & Connectivité : Participer au raccordement de Collibra aux autres briques du patrimoine Data (Power BI, Dataiku, APIs, SGBD). Évolution & Testing : Évaluer et tester les nouvelles fonctionnalités/releases, et les intégrer à l'offre de services. Support & Amélioration : Assurer le support fonctionnel/technique, traiter les incidents et recueillir les feedbacks utilisateurs pour optimiser les usages.
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