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Dans le cadre de sa transformation digitale, un grand groupe recherche un(e) Tech Lead Analytique & BI pour piloter et faire évoluer sa plateforme analytique. Le consultant interviendra au sein de la Direction de la Transformation Digitale, en lien étroit avec les équipes projets internes et les partenaires externes (intégrateurs, éditeurs). Descriptif de la mission Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et les coûts de la plateforme analytique Développer et optimiser les flux de données entre systèmes internes et externes Superviser et faire évoluer les dashboards groupe (Power BI) Définir et faire respecter les standards d'intégration analytique et les bonnes pratiques Assurer le support technique aux équipes projets et gérer les incidents Piloter les évolutions de la plateforme et assurer une veille technologique active Suivre les coûts Cloud et mettre en œuvre des actions FinOps Maintenir la documentation technique (architectures, flux, configurations) et réaliser des audits qualité

Localisation : Lille (équipe basée sur site) Rythme : Temps plein (5 jours/semaine) Télétravail : 3 jours/semaine Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique autour des référentiels DATA , vous interviendrez au sein d’une équipe de développement mature basée à Lille. La mission s’inscrit dans un environnement complexe, avec des interactions fortes entre : Product Owners Product Management Métiers La dimension systémique est clé : vous accompagnerez les parties prenantes dans l’amélioration de leur maturité agile, notamment sur les enjeux de communication, d’alignement et de collaboration. Mission principale En tant qu’ Agile Master , vous êtes facilitateur(trice) et garant(e) du bon fonctionnement de l’équipe de delivery. Vous aurez un rôle de coach, avec une forte implication dans : L’accompagnement vers l’autonomie L’amélioration continue La transformation agile à l’échelle de l’écosystème Responsabilités Accompagnement Agile Mettre en place et faire vivre les pratiques agiles (Scrum, Kanban, DevOps) Accompagner le Product Owner dans ses activités Conseiller les équipes sur les méthodes les plus adaptées au contexte Promouvoir les valeurs et principes agiles Facilitation & animation Organiser et animer les cérémonies agiles : Daily Scrum Meeting (DSM) Weekly Sprint planning / Maturation Rétrospectives Démonstrations Faciliter les échanges entre équipes techniques et métiers Embarquer les parties prenantes dans une dynamique collaborative Pilotage & amélioration continue Mettre en place et suivre les indicateurs de performance : Burndown chart Health checks KPIs d’équipe Identifier et lever les obstacles Favoriser l’amélioration continue des pratiques et de l’organisation Structuration & delivery Accompagner l’équipe vers l’autonomie en déploiement continu Garantir la qualité et la mise à jour de la documentation (technique et fonctionnelle) Assurer la cohérence des pratiques à l’échelle du domaine / de la factory Livrables attendus Mise en œuvre des pratiques agiles Animation des rituels et ateliers Mise en place d’indicateurs de suivi Plan d’amélioration continue Documentation à jour et partagée Accompagnement vers l’autonomie des équipes Compétences requises Compétences techniques & méthodologiques Maîtrise des frameworks agiles (Scrum, Kanban, DevOps) Expérience en environnement DATA appréciée Capacité à évoluer dans des systèmes complexes Compétences comportementales Excellent sens de la communication Capacité à fédérer et à embarquer des équipes Esprit d’analyse et de synthèse Rigueur et organisation Forte capacité de facilitation Goût pour le travail collaboratif

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/65K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l’Intelligence Artificielle et l’analyse stratégique. L’ambition ? Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée. Aujourd’hui, l’équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d’accélérer considérablement le travail des analystes. Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d’intelligence économique et d’aide à la décision destinée à des acteurs de l’investissement, du conseil ou de l’innovation. Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l’IA agentique et de l’automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ? Alors continue ta lecture. ET TOI DANS TOUT CA ? Tu rejoins une équipe métier d’une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit. Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée. Tu participes à la construction et à l’évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables. Concrètement, tu seras amené à : - Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme, - Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes, - Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées, - Intégrer des mécanismes d’enrichissement reposant sur les LLM et l’IA agentique, - Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier, - Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d’insights assistée par IA, - Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements, - Faire évoluer l’architecture afin d’accompagner la montée en charge du produit. Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que : - Les essais cliniques, - Les levées de fonds, - Les opérations de fusion-acquisition, - Les investissements Venture Capital, - Les données réglementaires, - Les analyses

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data au sein d'un grand établissement financier, nous recherchons un consultant AMOA Senior / Expert spécialisés en Data Foundation et Finance de Marché. Vous interviendrez sur des projets à forte visibilité autour de la modernisation des plateformes décisionnelles, de la gouvernance des données et de la construction d'un DataHub Finance de Marché basé sur des architectures Big Data modernes. L'environnement couvre notamment les activités de gestion d'actifs, ALM, reporting financier, ESG et innovation IA/Data. Vos missions : Au sein des équipes projet Data & Finance, vous contribuerez notamment à : DataHub & Data Foundation Étudier les impacts des nouveaux modèles de données sur les usages existants Concevoir et faire évoluer les DataMarts décisionnels Participer à la modélisation Data Vault et Business Views Rédiger les spécifications fonctionnelles et les mappings de données Concevoir et piloter les recettes fonctionnelles Accompagner les équipes métiers dans l'évolution des usages Data Reporting & Gouvernance des données Analyser les besoins de reporting et de pilotage métier Participer à la mise en qualité et à la gouvernance des données Contribuer à l'industrialisation des usages Tableau / Alteryx / Big Data Être force de proposition sur les pratiques Data Management Innovation & IA Participer à des initiatives IA / IA Générative autour de l'exploitation des données Accompagner les métiers dans la définition de cas d'usage innovants Contribuer aux POCs et à l'acculturation des équipes Environnement technique & fonctionnel : Data & BI DataHub / DataLake / Big Data Data Vault Tableau Software Alteryx Informatica (Axon, EDC, IDQ) Architecture décisionnelle & gouvernance des données Finance Gestion d'actifs Finance de marché Reporting réglementaire & ESG ALM / Pilotage de bilan Connaissance de Murex MX.3 appréciée Méthodologie Agile / Scrum Approche Produit AMOA SI / Data

Dans le cadre de la transformation de notre système d'information et du développement de nos plateformes Data, nous recherchons un(e) Consultant(e) AMOA Data / Talend afin d'accompagner les équipes métiers et IT sur des projets stratégiques d'intégration, de valorisation et de gouvernance des données. MissionsRecueil et analyse des besoins Animer les ateliers avec les directions métiers et les équipes techniques. Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels. Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées. Définir les règles de gestion et les indicateurs de suivi. Pilotage des projets Data Assurer l'interface entre les métiers, les équipes Data et les développeurs Talend. Participer à la conception des flux d'alimentation et de transformation des données. Suivre les développements ETL réalisés sous Talend. Garantir la cohérence des données entre les différents systèmes. Participer à la gouvernance et à la qualité des données.

Dans le cadre du renforcement de nos équipes Data, nous recherchons un profil hybride Data Engineer / Data Analyst pour une mission de longue durée en prestation. Descriptif de la Mission Le consultant interviendra sur l'analyse, la structuration et la mise en œuvre de pipelines de données au sein d'un environnement technique mixte (GCP / On-Premise). Principales responsabilités : Analyse & Exploration : Analyser les données des systèmes existants, réaliser la caractérisation et l’exploration approfondie des données. Engineering & Pipelines : Structurer, nettoyer et préparer les données pour les rendre exploitables. Concevoir et mettre en œuvre les pipelines de traitement (ETL/ELT) ainsi que l'automatisation des flux. Restitution & Restitution : Produire des analyses de données à forte valeur ajoutée et concevoir des tableaux de bord d'aide à la décision. Gouvernance & Qualité : Contribuer activement à la qualité, à la cohérence et à la fiabilisation des données. Documenter rigoureusement les flux, les transformations et les règles de gestion appliquées. Compétences RecherchéesVolet Data Analyse & Visualisation Maîtrise de l'analyse, de la caractérisation et de l'exploration des données. Capacité de structuration et de transformation de datasets complexes. Expertise Data Viz : Power BI et/ou Tableau . Volet Data Engineering Excellente maîtrise des langages SQL / PL-SQL et Python . Conception et déploiement de pipelines de données ( ETL / ELT ). Expérience dans la préparation, la transformation et l’automatisation des traitements data. Connaissance des environnements GCP (Google Cloud Platform) et des architectures On-Premise . Modalités de la Mission TJM : 430 € HT Date de démarrage : 01/09/2026 Date de fin prévisionnelle : 31/12/2027 (Mission longue) Localisation: Lyon Rythme de travail : Temps plein, avec 2 à 3 jours par semaine obligatoires sur site .

Principales missions : Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes - Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel. - Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d’infrastructure. - Gestion des incidents. - Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine. Le prestataire devra apporter une expertise senior en architecture Data & IA afin de concevoir une architecture cible intégrant les composants autour de la logique Data Mesh, pouvant s'appuyer notamment sur les briques Microsoft du Groupe, la marketplace, data sharing, knowledge management et gouvernance IA. La prestation devra couvrir la définition des patterns d’intégration, identifier les liens avec l'agentique, sources de données, référentiels, APIs, workflows et marketplace ; la sécurisation des accès, décisions et actions ; ainsi que la construction d’une trajectoire pragmatique, industrialisable et alignée sur les cas d’usage métier. Les compétences recherchées couvrent - l’architecture data et agentique, - Copilot Studio et l’écosystème Microsoft, - le data sharing, les data products, la logique de Data mesh, les notions de data product et data contract. - la gouvernance Data + Knowledge + AI, - la sécurité, l’auditabilité, - le risk assessment IA, Soft skills • Capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles • Aisance dans les phases de test, d’itération et d’amélioration de la qualité des résultats

Site : Massy 1 jrs / semaine sur site Date de démarrage : asap Date de fin : 11/06/2027 Mission : C'est un programme de valorisation de la donnée permettant à Carrefour de capitaliser sur la richesse de ses données pour développer et déployer de nouvelles solutions à destinations de ses partenaires (CPGs, retailers) incluant le partage d'insights à forte valeur ajoutée et la gestion collaborative des Marchandises et de la Supply Chain (Assortiment, promotions, prix). Intégré(e) dans les équipes Links le/la consultant(e) aura pour mission d’analyser les besoins métier, établir les spécifi cations data et valider les livrables des équipes de Data engineers dans l’objectif de modélisation et de valorisation de données afi n d’être restituées et visualisées à travers nos applications web, en utilisant des technologies modernes et des bonnes pratiques de développement. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. Must have ● Excellente maîtrise de SQL, avec une forte expérience sur BigQuery et une bonne connaissance des bases de données SQL ● Excellente maîtrise des KPIs utilisés dans le retail, une expérience chez un retailer et/ou un panéliste est fortement recommandée ● Modélisation et préparation des données : conception de pipelines optimisés dans BigQuery, en garantissant la qualité, la fi abilité et la cohérence des analyses. Nice to have ● Connaissance des architectures data modernes (Data Lake, Data Warehouse) et des environnements Cloud (GCP, AWS, Azure). ● Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement ● Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fi ables et exploitables MÉTHODES, ORGANISATIONS ET INTERACTIONS. ● Communiquer clairement et efficacement à l’écrit et à l’oral en français pour des interactions fl uides avec le métier et les équipes ● Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d’amélioration ● Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d’excellence ● Collaborer activement avec les membres de l’équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs ● Appliquer un esprit d’amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats RÉFÉRENCES.

Mission de l’équipe : Au sein de l’équipe Capital Reporting, la mission s’inscrit dans le cadre de la finalisation du dispositif de reporting réglementaire lié à la Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). L’équipe est responsable de la production, de l’analyse et de la restitution des exigences en fonds propres associées au risque de marché, ainsi que du suivi de la conformité réglementaire et de la préparation des livrables destinés aux autorités de supervision. L’objectif est de finaliser l’implémentation du cadre de reporting réglementaire FRTB, de renforcer le dispositif de contrôle et de contribuer à la préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. Finalisation du cadre de reporting réglementaire FRTB L’équipe est responsable de l’implémentation des exigences réglementaires FRTB au sein du dispositif de reporting. Les principales activités couvrent : Analyse des templates COREP et des spécifications réglementaires afin de garantir leur intégration dans le système de reporting. Identification des besoins en données et analyse de leur disponibilité au sein des systèmes risques. Rédaction des spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions nécessaires sur les systèmes amont. Suivi des développements réalisés par les équipes contributrices et coordination des parties prenantes. Contribution à la mise en place des fichiers d’intégration et à la définition des règles de mapping. Validation de la chaîne complète de traitement des données, depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires finaux. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality L’équipe est responsable de l’amélioration continue du cadre de contrôle associé aux reportings réglementaires FRTB. Les travaux portent notamment sur : L’optimisation du plan de contrôle existant. La définition et la mise en place de nouveaux points de contrôle. La définition des indicateurs clés de risque (KRI) et des seuils associés. La construction de fichiers de contrôle et de certification des données reportées. Le suivi de la qualité des données issues des systèmes fournisseurs. L’amélioration du dispositif de monitoring et de gouvernance de la qualité des données. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire L’équipe participe activement aux dispositifs de gouvernance et aux exercices de contrôle interne. Les principales responsabilités incluent : La préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. La contribution à la formalisation des réponses aux recommandations émises par les fonctions de contrôle. La participation aux réunions de suivi et aux instances de gouvernance du programme FRTB. La rédaction et la mise à jour de la documentation projet et réglementaire. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les trois volets suivants : Finalisation du reporting réglementaire FRTB. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire. En termes de responsabilités principales attendues, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Analyser les exigences réglementaires FRTB et les templates COREP. Définir les besoins en données et rédiger les spécifications fonctionnelles. Assurer le suivi des développements et coordonner les différentes parties prenantes. Mettre en place et renforcer les contrôles associés aux reportings réglementaires. Définir les KRI et les indicateurs de suivi de la qualité des données. Réaliser les tests unitaires, d’intégration et de régression. Contrôler et valider les flux de données depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires. Contribuer à la préparation des livrables attendus dans le cadre des audits et inspections réglementaires. Organiser les réunions de suivi et rédiger les comptes rendus associés. Secteur d’activité : Banque d’investissement

Spécialiste Sécurité Cloud — Engineering & Intégration Mission de support sécurité « Move to Cloud » 1. Contexte métier Dans le cadre d’une initiative stratégique de transformation vers le cloud, nous recherchons un Spécialiste Sécurité Cloud (Engineering & Intégration) chargé d’apporter un accompagnement sécurité dédié, une approche « security-by-design », un support sécurité proactif et une supervision des risques tout au long du cycle de vie de migration des applications métier. Le rôle consiste à garantir que les exigences de sécurité, les standards d’architecture, le plan de sécurité projet et les bonnes pratiques de sécurité cloud sont intégrés de manière cohérente dans les activités de migration, permettant une adoption sécurisée des services cloud tout en réduisant le risque opérationnel et cyber. 2. Périmètre / Exigences de la mission Jouer un rôle clé dans le soutien au programme de migration cloud de l’entreprise, en agissant comme le spécialiste technique sécurité de référence pour les équipes applicatives durant les phases d’évaluation, de conception, de migration et de déploiement. Objectifs clés : • Agir comme point focal sécurité pour les projets de migration applicative qui lui sont confiés. • Examiner et valider l’architecture cloud, les configurations, le plan de sécurité projet et le plan de migration au regard des standards de sécurité de l’entreprise. • Collaborer avec les équipes d’ingénierie cloud, d’infrastructure, réseau et cybersécurité afin de garantir des schémas d’intégration sécurisés. • Contribuer à l’élaboration de patterns, standards et bonnes pratiques de sécurité cloud réutilisables. 3. Résultats attendus / Livrables • Support de conseil technique en sécurité fourni pour l’ensemble des vagues de migration applicative. • Évaluations de sécurité et analyses de risques réalisées pour les applications migrées. • Revues d’architecture cloud sécurisée et de conception de migration validées. • Plan de sécurité projet de remédiation documenté, recommandations et plans d’atténuation des risques. • Patterns de conception de sécurité cloud réutilisables et guides d’implémentation établis. • Documentation de support pour les exigences de gouvernance, de conformité et d’audit. 4. Expérience technique • Minimum 5 ans d’expérience en tant que Spécialiste Sécurité Cloud. • Solide expérience d’accompagnement d’initiatives de migration cloud à grande échelle en environnement d’entreprise. • Expérience en architecture de sécurité cloud (GCP et AWS). • Expérience de conduite de revues d’architecture de sécurité et d’évaluations des menaces/risques pour des workloads cloud. • Connaissance des référentiels de sécurité et des standards du secteur. • Solide expérience transverse sur plusieurs domaines de la cybersécurité, notamment : – Sécurité du cloud – Sécurité réseau – Gestion des identités et des accès (IAM) – Protection des données • Expérience avérée en environnements globaux vastes et complexes. 5. Qualifications • Bonne compréhension des principes d’architecture de cybersécurité et des approches « secure-by-design ». • Solides compétences en gestion des parties prenantes et en communication. • Expérience avérée en environnements d’entreprise vastes, complexes, multi-cloud et hybrides.

L’enjeu : Structurer et industrialiser la nouvelle Data Platform d'un grand groupe international. En tant que consultant·e indépendant·e pour Okara, tu interviens dans le cadre d’une démarche globale de consolidation et de fiabilisation de remontées de données multi-sources. L'objectif final ? Offrir une traçabilité, une auditabilité et une scalabilité parfaites à l'ensemble des flux data. Ton terrain de jeu ? Un projet stratégique majeur impliquant des interactions directes avec les équipes IT et métiers réparties sur 4 pays en Europe. Ici, on oublie les simples POC : on passe directement en mode industrialisation pour poser un socle robuste et durable. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de l'architecture, de la modélisation et de la mise en œuvre technique. Pour cette mission à temps plein à démarrage immédiat, tu prends les commandes du déploiement. Concrètement, tu vas : Modéliser en Data Vault 2.0 : Concevoir l'architecture en définissant finement les Hubs, Links et Satellites. Tu structures les couches Raw Vault / Business Vault et formalises l'ensemble des règles d’historisation et de traçabilité. Propulser l'environnement Microsoft Fabric : Déployer les pipelines d’ingestion dans Fabric, structurer les Lakehouses / Warehouses et optimiser les performances de tous les traitements. Industrialiser et standardiser : Automatiser les flux d’alimentation en direct avec les CTO des différents pays. Tu installes les contrôles qualité, définis les conventions de nommage et contribues activement aux standards data du groupe. Collaborer et valoriser la donnée : Faire le pont avec les usages décisionnels en apportant ton support à la mise en place de la BI (notamment Power BI). Tu rédiges une documentation technique impeccable et directement exploitable par l'équipe interne.

Contexte de la mission Dans le cadre du fonctionnement Agile de la Squad Data & Métrologie des Environnements de Travail, dédiée à la production de tableaux de bord, de rapports analytiques et au suivi des usages des postes de travail et des applications associées, le client recherche un Data Analyst disposant d'une bonne connaissance de l'environnement poste de travail. L'objectif est de contribuer à la valorisation des données afin de piloter l'usage et l'adoption des solutions mises à disposition des utilisateurs. Missions principales 1. Recueil des besoins et collaboration métier Participer aux ateliers de recueil des besoins. Interagir avec les équipes métiers et techniques. Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques. Étudier et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie. Formaliser les besoins fonctionnels et les indicateurs attendus. 2. Analyse et valorisation de la donnée Collecter et consolider des données provenant de sources multiples : Bases SQL Active Directory Azure Cloud Microsoft Graph Autres sources internes Réaliser des analyses statistiques et décisionnelles. Identifier les tendances d'usage et les axes d'amélioration. Concevoir et développer des tableaux de bord et rapports analytiques. Produire des indicateurs de suivi et de pilotage. 3. Documentation et accompagnement Rédiger la documentation technique et fonctionnelle. Produire les dossiers d'architecture liés aux cas d'usage. Documenter les dashboards et rapports. Accompagner les utilisateurs dans la compréhension des indicateurs. Assurer le transfert de connaissances auprès des équipes.

Data Engineer – Construction Plateforme Data | Microsoft Fabric Secteur : Santé animale / Vétérinaire Type de mission : Freelance Expérience requise : 4 à 6 ans minimum Localisation : Paris 17e Le contexte Notre client est un acteur majeur du secteur de la santé animale , en pleine phase de structuration de sa donnée. Dans un contexte de forte croissance, l'équipe data — composée de deux Data Engineers et d'un Data Manager — a pour ambition de bâtir une plateforme data moderne, scalable et orientée impact métier . Ta mission Concevoir et faire évoluer une plateforme data from scratch (migration incluse) Mettre en place l' ingestion de données depuis des outils métiers et des APIs Développer et maintenir les transformations avec DBT Fiabiliser les données : détection d'anomalies, tests qualité, cohérence dans le temps Structurer des datasets exploitables par les équipes métiers Contribuer aux reportings et analyses pour accélérer la prise de décision Participer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data Documenter les datasets et accompagner les équipes dans l'usage de la donnée Stack technique Microsoft Fabric Python / PySpark DBT Power BI Git / GitLab

Dans le cadre du développement de projets technologiques majeurs pour l'un des leaders industriels mondiaux , nous recherchons un(e) Data Engineer H/F spécialisé(e) ou fortement acculturé(e) aux problématiques d' Intelligence Artificielle . Intégré(e) au sein des équipes R&D / Data du site de Montbéliard, vous serez un maillon essentiel pour concevoir, structurer et industrialiser les pipelines de données nécessaires au déploiement de solutions basées sur l'IA (maintenance prédictive, optimisation des processus complexes, systèmes connectés...). Vos responsabilités au quotidien : Conception & Architecture : Modéliser, développer et optimiser les architectures de données (Batch et Real-time) pour soutenir les cas d'usage IA et Data Science. Pipelines ETL/ELT : Construire, industrialiser et maintenir des pipelines de données robustes, fiables et scalables. Collaboration IA : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour intégrer des modèles de Machine Learning et d'IA au sein des flux de production. Qualité & Gouvernance : Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la disponibilité de la donnée pour les différents métiers du groupe. Performance : Monitorer et optimiser la performance des requêtes et des systèmes de stockage.

Dans le cadre du renforcement d’une squad Data au sein d’un programme stratégique de transformation digitale, nous recherchons un(e) Data Engineer Azure / Python pour contribuer au développement et à l’industrialisation de solutions data à forte valeur métier. Vous évoluerez dans un environnement Agile aux côtés d’équipes Data, Produit et Métier sur des problématiques de collecte, transformation, valorisation et gouvernance des données. Vos missions Conception & Développement Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants Participer à la mise en œuvre des traitements de transformation et d’intégration des données Garantir la qualité, la fiabilité et la maintenabilité des développements Data Platform & Cloud Contribuer à l’évolution des architectures Data sur Azure Participer à l’industrialisation des traitements et des flux Optimiser les performances et la scalabilité des solutions mises en place Collaboration & Delivery Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques Participer aux cérémonies Agile Contribuer aux bonnes pratiques Data Engineering et à l’amélioration continue

Dans le cadre du programme stratégique HALO, visant à enrichir l’expérience bancaire digitale au sein de l’application mobile d’un grand acteur bancaire, nous recherchons actuellement un.e Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer. Vous intégrerez le Chapitre Data, rattaché à la Direction Data, en charge de l’accompagnement des squads dans la conception, l’industrialisation et l’exploitation de cas d’usage Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, multi-squads, au cœur d’une architecture moderne orientée API et event-driven, avec des enjeux forts de performance, sécurité, conformité et qualité des livrables. 🎯 Votre rôle En tant que Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des cas d’usage IA. De la compréhension des besoins métiers jusqu’au déploiement en production et au suivi en RUN, vous êtes garant.e de la performance, de la robustesse et de la valeur des modèles mis en œuvre. Vous travaillez en lien étroit avec les Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et équipes métiers afin de transformer des cas d’usage bancaires en solutions data industrialisées. Vos missions 🧠 Cadrage et analyse des cas d’usage Vous intervenez dès les premières phases des projets pour comprendre et qualifier les besoins : Analyser les cas d’usage métiers avec les squads Identifier les problématiques Data / IA pertinentes Définir les approches de modélisation adaptées Sélectionner les données utiles et leur méthodologie de traitement Traduire les besoins métiers en problématiques data exploitables 🔬 Exploration, prototypage et modélisation Vous construisez et testez les solutions algorithmiques : Réaliser l’exploration et l’analyse des données Développer des prototypes de modèles ML / IA Tester et comparer différents algorithmes Évaluer les performances des modèles (accuracy, recall, precision…) Optimiser les modèles selon les contraintes métiers et techniques 🏗 Industrialisation et déploiement des modèles Vous assurez la mise en production des modèles : Concevoir et industrialiser des modèles de Machine Learning Développer les pipelines de training, inference et scoring Déployer les modèles dans les environnements de production Intégrer les modèles dans des architectures API et event-driven Garantir la scalabilité et la robustesse des solutions 📊 MLOps, monitoring et RUN Vous assurez la fiabilité dans la durée des modèles déployés : Mettre en place des dispositifs de monitoring des modèles Suivre la performance en production Détecter les dérives et proposer des ajustements Participer au RUN et à la résolution d’incidents Améliorer en continu les modèles et pipelines existants 🤝 Collaboration et communication Vous êtes un acteur clé du delivery en environnement Agile : Participer aux rituels des squads multi-équipes Suivre les tâches dans un contexte Agile à l’échelle Présenter les avancées aux équipes métiers et techniques Vulgariser les résultats auprès d’interlocuteurs non techniques Contribuer à la compréhension et l’adoption des solutions IA 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏦 Domaine fonctionnel Banque de détail Expérience client digitale Ciblage, recommandation, recherche et prédiction Parcours clients mobile Cas d’usage IA et Machine Learning 🛠 Environnement technique Python, Scala, Bash SQL / NoSQL Spark, PySpark Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Git, CI/CD MLOps et industrialisation des modèles Scikit-learn, Pandas, NumPy Architecture API et event-driven