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Nous recherchons un expert data capable de concevoir, structurer et optimiser des solutions data modernes pour accompagner la croissance et les enjeux business d’une organisation en pleine transformation numérique. Votre rôle sera central : transformer la donnée en levier stratégique, garantir sa qualité et développer les pipelines, modèles et analyses qui permettront aux équipes métiers de prendre de meilleures décisions. 🎯 Livrables & responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des solutions data complètes pour répondre aux besoins business. Analyser, interpréter et valoriser des données complexes pour produire des insights actionnables. Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (IT, produit, métier, sécurité…) afin d’identifier et résoudre les problématiques data. Développer et maintenir des pipelines de données , des modèles analytiques et des outils de reporting. Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données sur tout leur cycle de vie. Fournir une expertise technique et des recommandations pour soutenir la prise de décision data-driven. 🧩 Expertise requise 5 ans d’expérience minimum en data engineering, data analytics ou poste similaire. Expérience solide dans la livraison de solutions data dans des environnements dynamiques. Maîtrise des architectures et technologies data modernes : plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), frameworks Big Data, data warehousing. Excellentes compétences en Python, SQL, Spark . Maîtrise de la modélisation de données , des processus ETL et des pipelines de transformation. Expertise sur les outils de visualisation et de reporting : Power BI, Tableau . Connaissance des bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et conformité des données.

Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW

Objectifs de la mission Analyser les parcours GPS sur plusieurs journées, en tenant compte des variations de contexte (charge de distribution, secteurs, conditions terrain), afin d’identifier des tendances récurrentes. Comparer les itinéraires, temps de parcours, distances parcourues et arrêts entre différents scénarios, pour comprendre les écarts de performance observés. Identifier et qualifier les écarts, notamment en termes de séquencement, de choix d’itinéraires, de durées d’arrêts et d’adaptations terrain. Détecter les points d’anomalie et de rupture dans les parcours (arrêts non prévus, détours, points GPS aberrants, pertes de signal) et en évaluer l’impact opérationnel.

Nous recherchons un Data Engineer pour travailler sur des projets de collecte, transformation et gestion des flux de données au sein de notre équipe. Le poste requiert des compétences techniques en Data Bricks , Python , SQL et Azure DevOps pour assurer le bon déroulement des pipelines de données. De plus, des connaissances de base dans l’utilisation de Power BI et une approche agile basée sur Scrum sont attendues. Le Data Engineer jouera un rôle clé dans la mise en place et l'optimisation des processus de gestion des données, en s'assurant de la qualité, de la transformation et de l'intégration des données dans des environnements Azure. Responsabilités : Collecte et transformation des données : Concevoir et développer des pipelines de collecte de données et de transformation (ETL) à l’aide des technologies adaptées (notamment Data Bricks ). Gestion des flux de données : Assurer l’intégration et la gestion fluide des flux de données entre les différentes sources et plateformes. Développement Python & SQL : Créer des scripts Python et des requêtes SQL pour manipuler, nettoyer et transformer les données. Support Azure DevOps : Utiliser Azure DevOps pour gérer les processus de déploiement et d’intégration continue (CI/CD). Participation aux projets Power BI : Fournir un soutien de base pour les projets Power BI, notamment au niveau sémantique (compréhension des données et modèles). Méthodologie Agile : Travailler en étroite collaboration avec l'équipe produit dans un cadre Agile (méthodologie Scrum) pour assurer la livraison rapide et efficace des projets. Compétences requises : Techniques : Maîtrise des technologies Data Bricks , Python , SQL . Expérience avec Azure DevOps pour la gestion des déploiements et de l’intégration continue. Power BI : Connaissances de base en sémantique des données et modèle de données dans Power BI. Connaissance des processus ETL pour la gestion de la collecte, transformation et stockage des données. Agilité : Bonne maîtrise des méthodes Agile , avec une expérience en Scrum . Compétences en communication : Capacité à travailler efficacement en équipe, à échanger et à comprendre les besoins fonctionnels pour traduire ces besoins en solutions techniques. Profil recherché : Formation : Bac+5 en informatique, data science, ou dans un domaine similaire. Expérience : Minimum 2 à 3 ans d’expérience en tant que Data Engineer ou sur un poste similaire avec des compétences en développement Python, SQL et gestion des données. Autonomie et capacité à travailler dans un environnement dynamique et en constante évolution. Compétences appréciées : Expérience avec Azure Synapse , Azure Data Lake , ou autres outils cloud pour la gestion des données. Bonne capacité à comprendre et à travailler avec des données complexes et variées. Connaissance approfondie des bonnes pratiques en data engineering (qualité, transformation, gestion des données).

Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform , l’un de nos clients grands comptes recherche un Architecte Data confirmé à senior pour accompagner ses équipes Data et garantir la cohérence, la performance et la scalabilité de l’architecture globale. Architecte Data – Environnement Cloud GCP Votre rôle Intégré(e) aux équipes Data (Product Owners, Data Engineers, Data Scientists…), vous interviendrez en accompagnement transverse sur l’architecture de la plateforme Data et des dispositifs associés. Vos principales responsabilités : Définir et garantir la cohérence de la stack technique Data Assurer le respect des normes et standards d’architecture Mettre en place et sécuriser les contrats d’interface entre équipes Auditer l’architecture existante et proposer des axes d’amélioration Réaliser une veille technologique et contribuer à l’introduction de nouvelles solutions Participer aux tests et à l’intégration de nouvelles technologies 🛠️ Developer Experience & FinOps Contribution à l’écriture de modules Terraform / Terragrunt Accompagnement des équipes sur l’ Infrastructure as Code et la CI/CD Définition des standards de développement et de déploiement Mise en place du suivi budgétaire par équipe (FinOps) Implémentation des outils de monitoring, alertes et seuils Identification et priorisation des optimisations de coûts Compétences recherchées 3 ans minimum d’expérience en tant qu’ Architecte Data Solide expertise en architecture Data & Cloud Excellente maîtrise des bonnes pratiques d’architecture Expérience en sécurisation des applications Cloud Environnement Google Cloud Platform (GCP) Maîtrise de BigQuery , Cloud Composer (Airflow) , Dataplex Langages Python et SQL Expérience avec Spark Expérience avec dbt Maîtrise de Terraform et Terragrunt

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Almatek recherche pour l'un de ses clients un Data Analyste Géolocalisation (GPS) sur Paris Mission : Nous recherchons un profil ayant EXP sur des problématiques GPS Rapprochement avec la voirie Détection des points aberrants et correction Rapprochement avec les adresses distribuées Détection des arrêts multi moyen de locomotion => Faire de l’analyse des parcours entre différentes journées. Ces expériences sont indispensables. Compétences requises : Connaissance de DataBricks souhaitable mais non indispensable

🎯 Contexte Dans le cadre de l’évolution continue d’un produit stratégique, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour accompagner la construction, l’automatisation et l’optimisation des environnements techniques. La mission est orientée Kubernetes , CI/CD , Infrastructure as Code et observabilité . 📦 Livrables attendus Construction et maintien des environnements Automatisation complète des chaînes de delivery Documentation technique associée 🛠️ Missions principales Concevoir, déployer et administrer des clusters Kubernetes Intégrer et maintenir les outils de l’écosystème Kubernetes : Istio, Helm, ArgoCD, Prometheus, Grafana… Mettre en place et améliorer les pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD…) Surveiller les performances, la sécurité et la disponibilité des infrastructures Automatiser les tâches d’exploitation (Bash, Python, Terraform, Ansible…) Collaborer avec les équipes de développement pour optimiser les déploiements Assurer une veille technique et l’amélioration continue des pratiques DevOps 🧰 Compétences techniques requises (impératives) Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé Anglais professionnel – Impératif Compétences complémentaires recherchées Helm, Istio, ArgoCD, FluxCD Monitoring & observabilité : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki CI/CD : GitLab CI, Jenkins, Argo Workflows IaC : Terraform, Ansible

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Dans le cadre de l’accélération de sa stratégie data & omnicanale , un acteur majeur du retail / e-commerce renforce sa Data Platform afin de mieux exploiter ses données clients, ventes, logistique et marketing. Nous recherchons un Architecte Data pour accompagner les équipes et garantir une architecture performante, scalable et sécurisée, capable de soutenir de forts volumes et des usages analytiques avancés. Votre rôle Intégré(e) aux équipes Data (Product Owners, Data Engineers, Data Scientists, équipes Marketing & Supply), vous interviendrez de manière transverse sur la conception et l’évolution de l’architecture Data de la plateforme. Vos principales responsabilités Définir et garantir la cohérence de la stack Data (ingestion, traitement, exposition) Assurer le respect des normes et standards d’architecture Data & Cloud Mettre en place et sécuriser les contrats d’interface entre les différentes équipes (data, applicatif, BI) Auditer l’architecture existante et proposer des axes d’optimisation (performance, coûts, scalabilité) Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques data (qualité, gouvernance, sécurité) Réaliser une veille technologique et contribuer à l’introduction de nouvelles solutions data Participer aux phases de tests et d’intégration de nouvelles briques techniques 🛠️ Developer Experience & FinOps Contribution à l’écriture et à l’industrialisation de modules Terraform / Terragrunt Accompagnement des équipes sur l’ Infrastructure as Code et les pipelines CI/CD Définition des standards de développement, de déploiement et d’exploitation Mise en place du suivi budgétaire par équipe et par usage (FinOps) Implémentation des outils de monitoring, alertes et seuils Identification, priorisation et pilotage des optimisations de coûts Cloud

Le Data Engineer est un développeur au sein de l’équipe Engineering Open Big Data du Département Data, qui regroupe l’ensemble des expertises technologiques liées à l’ingénierie de la donnée, de l’automatisation et à l’exploitation des modèles de Machine Learning. Ce déparetement est dédié au service de notre client et de ses équipes (Data office, Tribus data, Business, Transformation Office etc.), afin de fournir, en collaboration avec le Data Office, les plateformes (RPA, BI, Data, …) et les données nécessaires aux équipes chargées de délivrer les cas d’usages, puis les déployer et les maintenir en conditions opérationnelles.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de sa plateforme data cloud, un acteur majeur du secteur de l’assurance recherche un Cloud Engineer orienté data . La mission consiste à accompagner la structuration, la fiabilisation et l’exploitation des environnements data sur GCP , en support des équipes IT Data. Missions principales Concevoir et maintenir les environnements cloud data sur GCP Accompagner les équipes Data Engineer dans l’exploitation des plateformes data Participer à la conception des architectures cloud data Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité des environnements Assurer le lien entre les équipes infrastructure, cloud et data Contribuer à l’industrialisation des plateformes data Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) Environnements cloud data Services data GCP (dont BigQuery) Connaissance des environnements Hadoop appréciée Profil recherché Cloud Engineer confirmé orienté data Bonne compréhension des architectures data cloud Capacité à travailler avec des équipes data techniques Profil structurant, orienté conception et exploitation

Context Dans le cadre d’un programme de transformation data au sein de la R&D, notre client souhaite être accompagné dans la définition de sa stratégie data avec un focus fort sur la modélisation. La mission vise à établir un état des lieux précis, à définir une vision cible réaliste et ambitieuse, puis à construire une roadmap priorisée sur les 12 à 24 prochains mois. Mission 1. Diagnostic & analyse * Réaliser un état des lieux rapide et structuré des usages actuels de la donnée et des pratiques de modélisation au sein de la R&D. * Identifier les forces, faiblesses, opportunités et irritants dans les processus, outils et interactions. 2. Vision & stratégie * Définir une vision cible data claire couvrant : * La gestion et l’exploitation de la donnée, * Les pratiques de modélisation et de data science, * Les besoins associés : compétences, organisation, méthodes, technologies. * Proposer un cadre stratégique cohérent avec les ambitions R&D du groupe. 3. Roadmap Data * Construire une roadmap data 12–24 mois comportant : * Les initiatives prioritaires, * Les projets structurants liés à la modélisation et à la donnée, * Les quick-wins permettant un impact rapide, * Les critères de priorisation et de pilotage. 4. Animation & restitution * Animer des ateliers avec les équipes R&D (scientifiques, data, IT). * Faciliter la convergence vers une vision commune. * Produire des recommandations concrètes, opérationnelles et priorisées. * Restituer les livrables à la direction R&D et/ou Data.

L’équipe Data Science recherche une prestation de Data Science Analyse - Edito & Produit. Une expérience de 2 ans est requise pour cette prestation. Prestations attendues : Déroulement des analyses : - Être à l’écoute et comprendre les besoins métier, - Proposer des méthodes et des axes d’analyses pertinents pour y répondre, - Tirer des enseignements et faire des recommandations en se basant sur les résultats de l’analyse - Synthétiser les résultats, les mettre en forme (Excel, Power Point) et les restituer à l’oral aux équipes métier - Communiquer régulièrement sur les résultats des analyses réalisées à l’ensemble de la direction Analyses pour enrichir l’animation et la stratégie éditoriales : - Profiling utilisateurs : par catégories de contenus, programmes, par chaines, par device … - Analyses de parcours : programmes ou catégories recrutants, fidélisants - Segmentation des utilisateurs selon leurs préférences de contenus, les moments de consommation, … Analyses pour enrichir la stratégie produit : - Audit des données issues des nouvelles fonctionnalités - Analyse de l’usage des fonctionnalités, profiling - Analyse de l’impact de nouvelles fonctionnalités sur le comportement utilisateur : recrutement, engagement - Analyse des parcours des utilisateurs sur les différentes offres digitales : entrée sur la plateforme, accès aux contenus, … Dashboards : - Être référent sur les dashboards de connaissance utilisateurs - Garantir la maintenance et la bonne mise à jour des dashboards existants - Ajustement des existants (nouveaux indicateurs, modifications de calculs,…) - Être force de proposition sur les évolutions des dashboards existants - Créer de nouveaux Dashboards : prise de besoin avec le métier, identification des indicateurs pertinents, maquette de visualisation, définition de la structure de la donnée, création du dashboard Power BI - Communiquer sur les dashboards, accompagner les équipes métiers dans leur utilisation, mettre en place des démos, … Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Pour mener à bien la prestation, le prestataire devra maitriser les expertises suivantes : · Au moins 2 ans d’expérience sur des analyses de connaissance utilisateurs ou clients dans les secteurs de l’audiovisuel, du retail ou du ecommerce · Maîtrise avancée de SQL (au moins 2 ans d’expérience en SQL) · Maîtrise de Google Cloud Platform et maîtrise de Big Query · Connaissance de Power Bi · Connaissance des données issues de Piano Analytics · Connaissance de l’interface Piano Analytics · Connaissance de la mesure Mediametrie et des données Nielsen · Expérience dans le secteur audiovisuel sur des problématiques éditoriales · Expérience dans le secteur digital, ecommerce · Goût pour les contenus audiovisuels / vidéos · Capacité d’analyse, de synthétisation et de vulgarisation

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.