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Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python / Data Engineer passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la conception et au développement de plateformes et de pipelines permettant l'industrialisation de modèles de Machine Learning. Ces solutions couvrent l'ensemble du cycle de vie des modèles : préparation des données et des features, entraînement, tuning, inférence, exposition via APIs et orchestration des traitements dans un environnement cloud. Elles permettent aux Quants et Data Scientists d'industrialiser l'utilisation de modèles avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie.

En tant que Tech Lead MLOps, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3hh32o92or

Nous recherchons un(e) Data Engineer / Consultant(e) BI expérimenté(e) pour intégrer et accompagner notre équipe sur la gestion et le traitement des données au sein de notre Datalake. La maîtrise des concepts décisionnels est une contrainte forte et indispensable pour réussir sur ce périmètre. Missions principales : Garantir l'accès qualitatif et sécurisé aux sources de données multiples. Assurer la supervision, l'intégration, le nettoyage (suppression des doublons) et la recette des flux de données entrants dans le Data Lake. Garantir la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualité d'utilisation de la donnée afin d'en faciliter l'exploitation par les Data Analysts et Data Scientists. Contribuer à la définition de la politique de la donnée et structurer son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur. Intervenir sur les systèmes applicatifs de gestion de la donnée, de traitement et sur les plateformes associées.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Analyst / Data Scientist pour accompagner le développement de nouveaux usages autour de la donnée. Le consultant interviendra sur des sujets mêlant analyse de données, Business Intelligence et Data Science, avec pour objectif de transformer les données en analyses exploitables et en indicateurs permettant d'accompagner les décisions métiers. La mission comprendra notamment la conception et la production de reportings BI, l'analyse de données et la mise en œuvre de traitements sur un environnement Google Cloud Platform. Les consultants travailleront en lien étroit avec les équipes métiers et techniques afin d'identifier les besoins, proposer des analyses pertinentes et contribuer au développement de nouveaux cas d'usage Data.

Dans le cadre de ses projets d'innovation IT, notre client, acteur international du secteur financier, recherche un Expert en Agentic coding pour rejoindre son équipe dédiée à l'AI Factory et à l'innovation. Vous disposez d'une expérience concrète et productive en agentic coding, ainsi que d'une bonne maîtrise des outils d'IA générative tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT. Vous serez chargé du développement, de l'intégration et de l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous jouerez également un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. La mission s'inscrit dans un environnement agile, en collaboration étroite avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métiers et les équipes IT. Le contexte de travail est anglophone. La maîtrise de l'anglais est obligatoire. La prestation sera réalisée exclusivement en présentiel.

Nous recherchons un consultant Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist pour le compte d'un de nos clients dans le secteur de l'assurance, dans le cadre d'un projet Data autour de programmes d'assurances affinitaires. Vous interviendrez dans un environnement international afin d'accompagner les équipes métier sur l'exploitation, la fiabilisation, l'analyse et la restitution de leurs données. Rôles et responsabilitésManipuler, analyser et fiabiliser les données liées aux activités d'assurance. Recueillir et comprendre les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques métier en besoins Data. Produire des analyses et restitutions claires et exploitables. Collaborer avec des interlocuteurs en France et à l'international. Contribuer à la résolution des problématiques Data du projet. Compétences requisesExpérience en tant que Data Analyst, Data Engineer ou Data Scientist. Solides compétences en manipulation et analyse de données. Expérience dans les services financiers. Expérience en assurance fortement souhaitée. Capacité à travailler avec des équipes métier. Bonnes capacités de communication et de restitution. Anglais indispensable. DétailsDémarrage : octobre 2026 Durée : 3 mois, renouvelable Lieu : Paris + télétravail Déplacements : ponctuels à Malte

Projet "Pricing Excellence" : mettre en place une gestion globale de la croissance des revenus (RGM) pour fixer le juste prix au client. Prix basé sur la data, en équilibrant le coût total, la perception du prix par le client et la rentabilité. Forte ambition sur les outils digitaux, la data et l'IA. Équipe composée d'un centre d'excellence Pricing et d'une équipe transverse Data / IA. Objectif : optimiser les prix de façon proactive, suivre le marché et améliorer l'expérience client. Objectifs et livrables Travailler avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts pour améliorer les produits de dataviz. Créer des frameworks d'analyse scalables sur l'écosystème pricing. Analyser et améliorer les processus de changement de prix. Trouver et chiffrer de nouvelles opportunités business ou produit. Transformer des problèmes business en insights actionnables. Accompagner les analystes juniors.

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

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.

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

En étroite collaboration avec l'équipe Data Science actuelle et les experts métiers de la Direction Opérationnelle, vous piloterez le développement des deux MVP suivants : Surveillance du réseau par analyse d'images aériennes : Vous serez en charge de concevoir un système automatisé capable d'ingérer et d'analyser d'importants volumes d'images aériennes (captées par drones ou hélicoptères). L'objectif est de détecter les anomalies, les emprises non autorisées ou les évolutions topographiques menaçant notre réseau. Vous devrez sélectionner, entraîner ou fine-tuner les modèles de Computer Vision les plus adaptés pour garantir une détection robuste face à des conditions d'éclairage et de résolution variables. Analyse d'intégrité et typage de corrosion sur les canalisations : Vous développerez un modèle de classification et de segmentation à partir de photographies d'inspection de nos canalisations. Ce modèle devra non seulement identifier la présence de corrosion, mais également en évaluer la typologie et le degré de sévérité. L'utilisation potentielle de VLM (Vision Language Models) pourra être explorée pour enrichir l'analyse visuelle par du contexte textuel issu des rapports de maintenance. Accompagnement méthodologique et transfert de compétences Au-delà de la production technique, votre mission revêt une dimension d'encadrement fondamental. Vous guiderez nos Data Scientists dans l'appropriation des concepts avancés de Computer Vision et de VLM. Vous instaurerez des bonnes pratiques de développement, de structuration des pipelines d'images et d'évaluation des performances des modèles. Par des sessions de pair-programming, des revues de code et des ateliers méthodologiques, vous assurerez la montée en compétence de l'équipe afin qu'elle soit pleinement autonome lors des futures phases d'industrialisation de ces solutions. Contexte de l'entreprise et du Département Data & IA Au sein de notre Direction des Systèmes d'Information (DSI), le Département Data et IA joue un rôle moteur dans la transformation numérique de l'entreprise. Notre vocation est d'accompagner l'ensemble des métiers dans l'exploitation stratégique de leurs données, en opérant de manière transverse avec toutes les chaînes de valeur de la DSI. Notre équipe dédiée à la Data Science conçoit, développe et déploie des solutions innovantes pour répondre à des cas d'usage métiers variés. Notre champ d'action est vaste et couvre l'intégralité du cycle de vie de la donnée, depuis la phase d'idéation et la réalisation de Preuves de Concept (POC), jusqu'à l'industrialisation complète des modèles. Nous intervenons sur des problématiques allant des fonctions supports (Ressources Humaines, Achats, Finances) jusqu'aux fonctions hautement opérationnelles sur le terrain, telles que la maintenance et la sécurisation de nos infrastructures physiques. Enjeux et objectifs de la mission (4ème trimestre 2026) Pour le dernier trimestre de l'année 2026, notre Département fait face à un défi technique majeur émanant de la Direction Opérationnelle (DO). L'objectif est d'accélérer notre stratégie de maintenance prédictive et de surveillance en intégrant des technologies de pointe en analyse d'images. Afin de franchir un cap technologique décisif, nous ouvrons une consultation pour intégrer un(e) Expert(e) en Computer Vision et Modèles de Langage Visuel (VLM). Vous interviendrez lors d'une mission ponctuelle à forte valeur ajoutée pour traiter deux cas d'usage critiques en phase de MVP (Minimum Viable Product). Votre rôle sera double : concevoir techniquement les solutions et agir en tant que mentor auprès de nos Data Scientists internes pour assurer un transfert de compétences pérenne.

Dans le cadre de la migration d'une plateforme data internationale vers la stack technique déjà utilisée en France, vous venez renforcer une équipe de 3 personnes. Vous assurez principalement la maintenance et le suivi des traitements des différents pays afin de permettre à l'équipe de participer à la stratégie et aux travaux de modernisation. Votre rôle Maintien en condition opérationnelle des plateformes data · Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes data des différents pays et superviser les traitements · Analyser et résoudre les incidents techniques et répondre aux questions des utilisateurs · Informer les parties prenantes en cas d'anomalies affectant les services attendus · Traiter la dette technique et actualiser la documentation Intégration et qualité des données · Superviser l'intégration des données issues de sources multiples et contrôler leur qualité à l'entrée du Data Lake · Vérifier la conformité des données attendues et supprimer les doublons · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données pour faciliter leur exploitation par les Data Analysts et les Data Scientists Contribuer à la migration de la plateforme · Comprendre le fonctionnement technique de la plateforme et les usages propres aux différents pays · Contribuer à la migration vers la stack cible en veillant à reproduire les usages existants

Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. Le périmètre d'intervention comprend la participation aux différentes étapes des projets de data science, notamment : Définition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des gpus dans un environnement de dev. Amélioration continue : Amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.