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Contexte :Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l'optimisation de l'assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique. Missions :Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l'impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata. Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%). Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel. Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate). Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel. Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l'interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.

Une plateforme data sur Google Cloud, des demandes métier concrètes et une équipe internationale : une mission pour un Data Engineer qui veut construire, pas seulement maintenir. La DSI d'un grand groupe bancaire déploie une plateforme de données sur Google Cloud Platform au service des directions technologiques, des opérations et de la banque de proximité. Vous mettez en œuvre techniquement les demandes des métiers, en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps. 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. 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 : Une stack cloud moderne : BigQuery, Cloud Storage, Python orienté objet. Des cas d'usage métier variés, livrés en Scrum. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Environnement technique : GCP, BigQuery, Cloud Storage, Python, Pandas / Dask, SQL, Bash, Git — Scrum.

L'équipe Compliance des Exchanges recherche un profil expérimenté avec une expérience en conformité afin de soutenir les activités de conformité réglementaire, les initiatives de supervision et les projets de transformation des processus sur l'ensemble des marchés réglementés et des plateformes de négociation du client. Ce que nous recherchons : Solide connaissance de MiFID II / MiFIR, MAR et des réglementations européennes relatives aux marchés financiers. Bonne compréhension des opérations des Exchanges et des MTF, des plateformes de négociation et de la structure des marchés, avec une expérience potentielle des rulebooks des exchanges. Expérience pratique dans la réalisation de revues de conformité, d'audits et de tests de contrôles. Les activités couvriront : L'onboarding des membres, la due diligence et le suivi continu de la conformité, Les contrôles liés aux abus de marché et les STORs. Capacité à réaliser des analyses des écarts réglementaires, des cartographies des pistes d'audit et des revues de conception des contrôles. Une expérience en optimisation des processus, automatisation et initiatives de transformation basées sur l'IA serait un plus.

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data et de la montée en charge de ses projets IA, un grand compte recherche un Data Architect pour concevoir une architecture data performante, condition pour que les projets d'analyse, de BI et d'IA puissent passer à l'échelle. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception de l'architecture data cible : Data Warehouse, Lakehouse, modélisation normalisée (étoile, flocon, Data Vault) ▪ Le cadrage des migrations cloud des actifs data ▪ La définition des patterns d'alimentation des cas d'usage IA : feature stores, pipelines RAG, gouvernance des données d'entraînement ▪ La définition des standards de modélisation, de sécurité et de gouvernance des données ▪ L'accompagnement des équipes data engineering dans la mise en œuvre ▪ Les arbitrages techniques et la rédaction des dossiers d'architecture

Contexte de la mission Vous travaillerez au sein des équipes de la Gouvernance des données, en étroite collaboration avec les acteurs métiers (propriétaires, gestionnaires, analyste) et IT (PM, PO, architectes). Vous avez pour mission, d'une part, de définir le cadre des travaux de data quality à lancer, d'accompagner et coordonner les actions de mise en qualité au sein des différentes directions métiers et IT, et de développer la culture de la donnée. Objectifs et livrables Dans ce cadre, vous allez participer au renforcement de la déclinaison opérationnelle de la stratégie de Gouvernance des données pour répondre aux enjeux de qualité des données en : Définissant le cadre normatif conformément aux meilleurs pratiques de la gouvernance, de la collecte de la donnée à l'exploitation, Mesurant et pilotant la mise en application du cadre par les métiers et par les équipes agiles, Enrichissant les processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données pour servir les ambitions du client (compléments pour passage à l'échelle), Pilotant les processus de mise sous contrôle de la qualité des données, Accompagnant les métiers et l'IT dans leur montée en compétence sur les processus de gouvernance de la donnée et sur les nouveaux rôles et responsabilités, Créant une communauté de pratiques (cohésion, acculturation, priorisation des travaux, modèle d'animation et de soutien de la communauté). C'est à dire conduire le changement en : Créant, animant et maintenant la vitalité d'une communauté Facilitant des interactions entre les membres, Stimulant un travail collaboratif de la Communauté, construisant et déroulant le plan d'animation, animant des travaux de groupe, proposant des formations ou des situations formatives, Sondant régulièrement les participants sur leurs attentes et besoins Préparant et définissant les contours de sessions de onboarding, et en mettant à disposition des 1er cursus d'acculturation, Accompagnant les métiers pour légitimiser et valoriser leurs nouveaux rôles, Accompagnant et en acculturant les équipes métiers et IT dans leur montée en compétence (les aider à prendre les bonnes décisions sur les données de leur périmètre), Promouvant les principes et stratégie Data Quality / normes et standards, tout en s'assurant de leur bonne diffusion et compréhension (méthodologie et bonnes pratiques), Soutenant le propriétaire/le gestionnaire de la donnée dans la mise en oeuvre des plans de remédiation et d'amélioration continue de la qualité des données. Apportant des compléments opérationnels au cadre de gouvernance défini pour passage à l'échelle Définissant et enrichissant le processus de gouvernance, et la stratégie de qualité des données existantes, Renforcant si nécessaire la comitologie pour prioriser les chantiers de data quality (actions de remédiation) Mesurant et pilotant la mise en application du cadre Qualité des données par les métiers et par les équipes agiles, Synchronisant et ajustant les jalons avec la construction du comptoir Risque et Finance, Contribuant au suivi de l'avancement de l'ensemble des plans de remédiation de la qualité des données, Coordonnant les acteurs mobilisés sur des investigations en cas de non qualité, Orchestrant la gouvernance des données entre le Propriétaire et gestionnaires des données ▪ Une expérience professionnelle d'au moins 3 années en milieu bancaire ou au sein d'un Data Office ▪ Une connaissance des métiers et enjeux de la finance, des risques, de la conformité, des sujets Climatique (ESG, CSRD) ou des activités d'investissement. ▪ Une expérience significative dans la mise en oeuvre opérationnelle d'une mise en qualité des données. A l'aise avec l'agilité, et l'agilité à l'échelle, vous savez travailler en équipe et intervenir en transverse auprès d'une multiplicité d'interlocuteurs que vous pouvez animer, coordonner. Vous savez communiquer, en fonction du contexte (interviews, analyse, restitutions), et adaptez votre discours au public avec un sens du service / orienté client. Vous faites preuve de leadership dans des environnements complexes avec des priorités concurrentes. Structuré.e, rigoureux et méthodique, mener plusieurs sujets de front ne vous fait pas peur. Connaissance des outils de gouvernance peut-être un plus : Datagalaxy, IDQ Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Datagalaxy Avancé IDQ Avancé

Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en LCB-FT (Lutte contre le Blanchiment de Capitaux et le Financement du Terrorisme) pour intervenir au sein d'un environnement bancaire. Vous rejoindrez une équipe Data travaillant sur des problématiques de détection et de prévention des risques financiers, avec une forte utilisation de Dataiku. MissionsAnalyser et exploiter des données liées aux problématiques LCB-FT afin d'identifier des comportements ou transactions à risque. Concevoir, développer et optimiser des modèles statistiques et Machine Learning pour la détection d'anomalies et de signaux de fraude/blanchiment. Préparer, transformer et fiabiliser les données nécessaires aux analyses et à la modélisation. Développer et industrialiser les traitements et modèles dans Dataiku DSS. Évaluer la performance des modèles et contribuer à leur amélioration continue. Collaborer avec les équipes Data, Risques, Conformité et Métiers afin de traduire les enjeux LCB-FT en solutions Data. Participer à la documentation, au suivi et à la mise en production des modèles développés.

Vous rejoignez un cabinet de conseil spécialisé sur les métiers de la banque et des marchés financiers, qui accompagne ses clients sur les dispositifs de surveillance des activités de marché et renforce aujourd'hui son équipe. La mission se déroule au sein d'une équipe Trade Surveillance, en banque de financement et d'investissement. Votre rôle : faire évoluer les modèles qui détectent les comportements anormaux sur les opérations de marché, et porter ces évolutions du besoin exprimé jusqu'à la mise en production. Concrètement, vous formalisez les besoins sous forme d'expressions de besoin et de user stories, vous préparez et conduisez les recettes, vous accompagnez le déploiement, et vous traitez les questions de données qui alimentent les modèles : complétude, qualité, réconciliation. Vous êtes l'interlocuteur qui traduit le langage des surveillants de marché en règles exploitables par l'informatique, et inversement. Requis : · Une pratique confirmée du métier de Business Analyst ou de MOA sur des opérations de marché · La compréhension des mécanismes d'abus de marché et des dispositifs de détection · L'habitude de rédiger des spécifications et de mener des recettes utilisateurs Souhaitable, sans être éliminatoire : · La connaissance d'un progiciel de surveillance des transactions · Une aisance sur les sujets de modélisation de données

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ingénieur H/F à Lille, France. Contexte : Dans un contexte de migration technique de la plateforme data internationale, le client recherche un data ingénieur afin de renforcer l'équipe en place (3 ETP) afin de s'occuper essentiellement de la maintenance des traitements et leurs suivi sur une période de 6 à 9 mois, permettant ainsi à l'équipe de participer pleinement à la stratégie et aux travaux de modernisation de la plateforme (migration de la plateforme internationale vers la stack technique déjà en place sur les environnements France). Les missions attendues par le Data Ingénieur H/F : Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes data des différent pays Supervision des traitements Intervention technique et fonctionnelle en résolution des incidents et questions des utilisateurs Communications aux parties prenantes en cas d'anomalies sur les services attendus Traitement des dettes techniques et documentaires Contribuer à la mise en œuvre de la migration vers la stack technique cible Participer à l'effort de migration une fois le contexte international maîtrisé techniquement pour être en mesure de reproduire les usages

Nous recherchons pour un acteur international, un Senior Data Engineer pour accompagner le développement et l'industrialisation de sa plateforme Data. Au sein d'une équipe Data en pleine structuration, vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux autour de la donnée, avec notamment pour responsabilités : • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables • Industrialiser et fiabiliser les pipelines existants • Participer à la mise en place d'une architecture Data moderne de type Lakehouse • Prendre en charge les pipelines de bout en bout, de la conception à la mise en production et au monitoring • Mettre en œuvre les bonnes pratiques Data Engineering / DataOps : CI/CD, tests, versioning, monitoring et gestion des incidents • Collaborer avec les Data Engineers, Data Architects, Product Managers et Engineering Managers • Documenter les flux, dépendances, transformations et procédures d'exploitation • Contribuer à l'autonomie et à la montée en compétences de l'équipe Data

Contexte Acteur majeur de la gestion des droits d'auteur. Équipe composée d'un lead dev, deux développeurs et un data analyst. Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage, dans une démarche shift-left, pour aider à la rédaction des User Stories via les critères d'acceptance et la stratégie de recette Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements par des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Nous recherchons un(e) Data Scientist & Analytics Specialist pour rejoindre notre équipe Data. À la croisée de l'analyse décisionnelle et de la modélisation avancée, vous serez responsable de transformer d'importants volumes de données brutes en leviers stratégiques et en solutions prédictives pour accompagner la croissance de l'entreprise. Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes Ce que vous ferez concrètement : 1. Data Science & Machine Learning (70%) Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique

Analyser, documenter et fiabiliser les jobs Talend existants, puis migrer les traitements ETL vers des pipelines ELT Snowflake. Réaliser les recettes et les tests de non-régression. Contribuer aux zones Landing, Lakehouse et Data Products : ingestion de flux SFTP, API, bases de données et fichiers ; transformation, historisation et exposition des données. Développer avec Snowflake SQL, Snowpipe, Snowpark et Python. Appliquer les règles de sécurité et de gouvernance Snowflake : RBAC, rôles, accès, tagging et masking. Industrialiser les pipelines : supervision, reprise sur incident, optimisation des coûts et CI/CD Data. Prendre en charge des projets et demandes d'évolution sur le périmètre data existant, du cadrage technique et du chiffrage jusqu'à la recette et la mise en production. Assurer le support RUN : diagnostic et résolution des incidents ETL/ELT, d'ordonnancement ou de qualité des données, analyse des causes et correctifs durables

Contexte du poste : Nous recherchons un Responsable Outils Achats & Master Data afin de piloter la conception, le déploiement et l'amélioration continue des outils au sein de l'organisation Achats de notre client. Rattaché au Responsable du Centre d'Excellence Achats, vous serez au cœur des enjeux de transformation digitale, de performance et de gouvernance des données Achats. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Achats, Digital/IT et les différentes entités du groupe afin de garantir la cohérence des outils, des processus et des données. Missions principales : Piloter le développement, le déploiement et l'amélioration continue des principaux outils Achats Définir et mettre en œuvre les feuilles de route des outils en fonction des besoins métiers et des priorités de la Direction des Achats Piloter des équipes transverses et coordonner les différentes parties prenantes impliquées dans les projets Garantir l'intégration des exigences de conformité dans les outils et les processus Achats Formaliser les besoins fonctionnels et travailler avec les équipes Digital/IT à la conception de solutions adaptées Garantir la qualité, la cohérence et la mise à jour des données de référence : fournisseurs, catégories, produits, organisation Achats, etc. Piloter la gouvernance et les évolutions du Master Data Management afin de limiter les redondances et les ressaisies Assurer la cohérence des outils et de la gestion des données au sein des différentes sociétés du groupe Organiser des formations, revues de mise en œuvre et ateliers Lean/Kaizen afin d'accompagner les équipes et améliorer les pratiques Jouer un rôle de « gatekeeper » pour les évolutions des outils et de la gestion des données de référence

Mission de l'équipe : La mission intervient au cœur du parcours d'onboarding des clients CIB, depuis l'initiation de la demande d'onboarding jusqu'à l'activation bancaire. L'objectif est d'assurer une exécution fluide et dans les délais du processus, en coordonnant l'ensemble des parties prenantes, en anticipant les dépendances et en garantissant la cohérence des différentes étapes du parcours. 1. Coordination du parcours client end to end Le consultant sera un point de contact clé du client tout au long du processus d'onboarding. Il devra notamment : · Accompagner le client tout au long du parcours d'onboarding. · Garantir des demandes documentaires claires, complètes et alignées avec les exigences internes. · Assurer une communication cohérente et fournir une visibilité claire sur les exigences et prochaines étapes. · Veiller au respect des délais et à la bonne exécution du processus. 2. Coordination des parties prenantes La mission consiste à coordonner les différents acteurs impliqués dans l'onboarding : · KYC. · Regulatory. · Referential. · Implementation. Le consultant devra assurer l'alignement entre les différentes parties, notamment sur le séquencement des activités, les dépendances et les délais. 3. Pilotage de l'avancement Le consultant devra suivre de manière proactive l'avancement des onboardings au regard des délais convenus. Il sera notamment responsable de : · Maintenir une vision consolidée de l'avancement auprès de l'ensemble des parties prenantes. · Identifier les écarts par rapport aux délais prévus. · Anticiper les points de blocage et piloter les actions nécessaires. · Organiser et animer les réunions de suivi. · Coordonner la résolution des incidents et aligner les parties prenantes sur les prochaines étapes. 4. Gestion des escalades Lorsque nécessaire, le consultant devra gérer les escalades afin d'éviter les retards, doublons ou incohérences dans le processus d'onboarding. Une forte réactivité, une capacité à structurer les sujets et à intervenir dans un environnement complexe et multi interlocuteurs sont attendues. Secteur d'activité : Banque de Financement et d'Investissement, CIB Calendrier : du 05/10/2026 au 30/09/2027