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Responsabilités clés 1. Product Ownership et pilotage de la convergence mondiale Agir en tant que Product Owner pour le chantier d'harmonisation des données et des processus de l'Assistance Client (Consumer Care) sur Salesforce, englobant 3 CRM répartis sur 3 fuseaux horaires différents. Traduire les objectifs mondiaux et les besoins régionaux en un backlog priorisé, comprenant des exigences claires, des user stories, des critères d'acceptation, des dépendances, des risques et des indicateurs de réussite. Animer des ateliers décisionnels avec les référents métiers (Business champions) et informatiques (IT champions). Définir des principes qui équilibrent la standardisation mondiale et l'évolutivité (scalability) avec les exigences locales dûment justifiées. Maintenir la feuille de route d'harmonisation, le registre des décisions, le plan d'action, les risques, les dépendances et les livrables du groupe de travail (Taskforce). Permettre une collaboration efficace entre les différents fuseaux horaires grâce à des réunions structurées et une documentation asynchrone claire. 2. Évaluation et harmonisation de Salesforce Service Cloud Évaluer et comparer les trois environnements CRM, notamment : les modèles de données, objets, champs, relations, types d'enregistrements et mises en page (page layouts) ; la gestion des tickets (cases), la catégorisation, le routage, les files d'attente, l'Email-to-Case, les canaux numériques et les flux de travail (workflows) ; les parcours utilisateurs, l'expérience des conseillers, la productivité et l'UI/UX ; l'automatisation, les Flows, les anciennes règles de flux de travail (legacy workflow rules), les développements spécifiques, les intégrations et la dette technique ; les rapports, les indicateurs clés de performance (KPI) opérationnels, la gestion des connaissances (knowledge management) et l'accessibilité des données. Utiliser un CRM comme base de convergence initiale, tout en évaluant les forces, les lacunes, les risques et les fonctionnalités réutilisables des deux autres. Définir les exigences métiers, fonctionnelles et de données pour l'état cible harmonisé de Salesforce Service Cloud. Identifier les opportunités de simplification ou de suppression des champs redondants, des personnalisations, des configurations, des processus et des anciennes automatisations. Collaborer avec las équipes techniques Salesforce pour confirmer la faisabilité, les dépendances et les priorités de mise en œuvre. 3. Harmonisation, qualité et enrichissement des données Définir des normes de données communes pour l'Assistance Client, des définitions de KPI, un glossaire métier et les principes du modèle de données cible. Harmoniser les domaines de données prioritaires, notamment : les données des consommateurs, des comptes et des contacts ; les tickets (cases), les motifs de contact, les catégories, les résultats et les interactions de service ; les produits, les marques, les marchés, les connaissances, les commentaires (feedback), le consentement et les préférences ; les KPI opérationnels, de qualité, de productivité et d'expérience client. Profiler les données prioritaires pour évaluer leur exhaustivité, leur exactitude, leur cohérence, leur unicité, leur validité, leur actualité et leur exploitabilité. Définir des vocabulaires contrôlés, des conventions de nommage, des règles de validation, des contrôles de qualité des données, des correspondances source-cible (source-to-target mappings) et des logiques de transformation. Coordonner les activités de nettoyage (cleansing), de standardisation, de normalisation, de déduplication, de résolution d'identité, d'archivage et de rétention des données. Mettre en place des processus de rapprochement (reconciliation) et de suivi de la qualité pour garantir que les données restent fiables, traçables et adaptées au reporting ainsi qu'à l'activation. 4. Gouvernance des données, confidentialité et préparation à l'IA Définir une gouvernance pratique pour la propriété des données (data ownership), l'intendance (stewardship), le suivi de la qualité, la gestion des incidents et le contrôle des modifications. Collaborer avec les parties prenantes des services Confidentialité des données, Juridique, Sécurité, Réglementation, Qualité, Opérations et Data & Analytics à travers les processus de gouvernance appropriés. Identifier les exigences d'accès, de sécurité, de rétention, de traçabilité et de qualité des données pour établir un socle de données mondial de confiance. Préparer les conditions des données et des processus requises pour les futures fonctionnalités, notamment : la classification et le tri automatisés des tickets ; les outils d'assistance aux agents ; les résumés de tickets et les recommandations de réponses ; la découverte et la réutilisation des connaissances ; le routage intelligent et l'automatisation des flux de travail. Garantir que le futur socle prêt pour l'IA (AI-ready foundation) soit construit avec un contexte fiable, un accès contrôlé, une responsabilité claire, des données traçables et une supervision humaine appropriée. 5. Livrables clés potentiels Le consultant devra contribuer à produire : Une évaluation de l'état actuel des 3 CRM, couvrant les données, les processus, la configuration, l'expérience utilisateur, la dette technique, les risques et les opportunités. Une comparaison croisée des CRM et une analyse des écarts (gap analysis), identifiant les fonctionnalités réutilisables, les différences critiques et les priorités de convergence. Un glossaire métier mondial pour l'Assistance Client et un cadre de KPI commun. Les principes du modèle de données cible harmonisé et la documentation détaillée du mappage des données. Une évaluation de la qualité des données, une stratégie de remédiation, un cadre de KPI de qualité et un modèle opérationnel de gouvernance des données. Un backlog Product Owner priorisé contenant les user stories, les critères d'acceptation, les dépendances et la justification de la valeur. Une feuille de route de convergence, comprenant des analyses approfondies (deep dives), des gains rapides (quick wins), les travaux fondateurs et les décisions architecturales à plus long terme. Les supports de gouvernance du groupe de travail, y compris les registres de décisions, les plans d'action, les registres de risques et les points d'avancement destinés à la direction.

Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les méthodologies d'analyse permettant de quantifier les gains d'efficacité (analyses comparatives avant/après) - Étayer les décisions et valider les étapes projet par des preuves chiffrées - Concevoir et déployer les tableaux de bord de suivi de l'adoption et de l'usage des nouveaux outils - Mettre en place des indicateurs d'alerte pour détecter et corriger rapidement les dérives opérationnelles - Travailler main dans la main avec les équipes métier et techniques pour restituer des analyses claires et exploitables

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre missionVous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique :Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

Contexte :Dans le cadre d'un programme de gouvernance de la donnée, nous recherchons un Chef de projet AMOA Data Governance - DataGalaxy (H/F), afin d'accompagner le Chief Data Officer (CDO) dans le pilotage et la mise en œuvre de cas d'usage data en lien avec les directions métiers et les équipes SI. Missions : Au sein du programme de gouvernance de la donnée et en relation avec les métiers, vous aurez pour principales responsabilités : Recenser, qualifier et prioriser les cas d'usage data en lien avec les métiers, les data owners, les data stewards et les équipes SI concernées. Structurer le cadrage de chaque cas d'usage en formalisant les objectifs métier, les bénéfices attendus, les données mobilisées, les contraintes, les risques et les prérequis de mise en œuvre. Assurer le pilotage opérationnel du portefeuille de cas d'usage data, en suivant l'avancement, les plans de charge, les jalons, les points de blocage et les arbitrages nécessaires. Animer les instances de suivi et de coordination associées aux cas d'usage data : ateliers métiers, comités opérationnels, points d'avancement, revues de priorisation et comités de décision. Coordonner les contributions des parties prenantes internes et externes, notamment métiers, MOA, équipes data, urbanisation SI, architecture, sécurité, conformité et exploitation. Produire et maintenir les livrables de pilotage : supports de comité, comptes rendus, plans d'actions, tableaux de bord, indicateurs d'avancement, registres des risques et relevés de décisions. Accompagner la sécurisation de la trajectoire de mise en œuvre en veillant à la cohérence des cas d'usage avec la gouvernance de la donnée, les référentiels, les exigences RGPD, la qualité des données et les principes d'architecture SI. Préparer le passage à l'industrialisation et au transfert aux équipes pérennes, en documentant les décisions, les processus, les responsabilités, les modalités de suivi et les conditions de maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendus :Registre des cas d'usage data Fiches de cadrage Tableau de bord de pilotage Planning de mise en œuvre Comptes rendus d'instances Registre des risques et blocages Dossier de transfert / industrialisation Environnement :DataGalaxy (catalogue de données et glossaire métier) Jalios (espace collaboratif dédié à la gouvernance de la donnée)

La mission consiste à intervenir en tant qu'AMOA / Business Analyst dans le cadre d'un projet d'analyse fonctionnelle et de Data Quality autour des référentiels clients B2B et des flux de données entre systèmes. Le consultant aura pour objectif de contribuer à la consolidation des données Customer Master Data, à la fiabilisation des référentiels et à la production des reportings associés. Il interviendra sur l'analyse des données issues de différents référentiels sources, l'identification des doublons, incohérences ou données manquantes, la recommandation et le suivi des corrections, ainsi que la construction et la maintenance des fichiers de consolidation et de reporting.

Mission de conseil et d'architecture de données pour un client industriel. L'objectif est de concevoir un modèle de données d'entreprise partagé entre plusieurs entités internationales afin d'harmoniser les données de flotte, améliorer leur qualité et préparer les futurs usages métiers et de maintenance. La mission se déroule en deux phases : cadrage et définition de la cible (analyse des modèles existants, identification des écarts, consolidation des besoins métiers et IT, rédaction du cahier des charges) et construction du Data Model commun (animation d'ateliers, structuration des contributions, élaboration du Modèle Conceptuel de Données).

Nous recherchons un(e) Business Analyst pour une mission au sein dans le secteur bancaire. Description and Location Dans le cadre de la modernisation de son offre DATA à destination des caisses régionales, on recherche un(e) collaborateur(rice) pour accompagner la mise en œuvre de la migration vers SAS VIYA au sein de la squad Indicateurs et Segmentation. Le consultant participera à l'implémentation, à la recette et à l'accompagnement des utilisateurs dans le cadre de la migration du patrimoine SAS vers SAS VIYA. Principales responsabilités : Cadrer de nouvelles fonctionnalités et participer à l'enrichissement de la roadmap produit Gérer le backlog (rédaction des récits, priorisation) Réaliser les recettes métier et valider les solutions mises en place Accompagner les utilisateurs et participer à la conduite du changement Organiser et animer des ateliers métier Rédiger et maintenir la documentation fonctionnelle Participer à l'assistance fonctionnelle de niveau 2

Nous recherchons, pour un grand groupe européen de la distribution B2B, un Ingénieur de Production Linux confirmé au sein d'une équipe Exploitation / Production à taille humaine. Contrairement aux grandes DSI où les périmètres sont éclatés entre de nombreuses équipes, ici une seule équipe polyvalente porte l'ensemble du Run et de la MCO, en collaboration étroite avec les équipes réseau, infrastructure, sécurité et projets. L'environnement compte de 1 400 à 1 500 machines virtuelles, hébergées majoritairement sur Nutanix. L'enjeu du poste : aider l'équipe à sortir du mode « pompier » pour aller vers plus d'industrialisation et d'automatisation. Les missionsAdministration Linux et socle Nutanix (cœur du poste) Linux : administration et exploitation du parc de production — installation, durcissement, industrialisation, scripting et automatisation (shell, Python, Ansible), diagnostic et résolution des incidents systèmes Nutanix : administration du socle AHV / Prism, déploiement de nouveaux nœuds, gestion du stockage et des sauvegardes, accompagnement du décommissionnement VMware Kubernetes (NKP) : contribuer au maintien et à la montée en puissance de la plateforme Nutanix Kubernetes Platform Data center : installation et remplacement de matériel, interventions en salle serveur Run et maintien en condition opérationnelle Traiter en autonomie les tickets d'incidents et de demandes de service (qualification, reproduction, diagnostic, résolution) Surveiller les backlogs quotidiens et veiller au respect des seuils Traiter les alarmes de supervision et proposer des remédiations de fond plutôt que des corrections répétées Préparer, planifier et exécuter les campagnes de patching Linux et Windows Rédiger et sécuriser les changements dans l'outil ITSM Réaliser certaines mises en production applicatives et en assurer le run Rédiger et maintenir les procédures d'exploitation (Confluence) Création de jobs d'ordonnancement et de flux à la demande des chefs de projets Amélioration continue (le vrai challenge du poste) Concevoir une « météo des services » / vue d'état de la production, aujourd'hui inexistante Identifier les tâches manuelles et récurrentes, les scripter et les automatiser Prendre du recul sur les incidents récurrents pour traiter les causes racines Participer aux projets de build (Nutanix, Kubernetes, intégration de nouveaux périmètres) aux côtés des équipes infrastructure Périmètres secondaires Participation au plan de remédiation issu d'un audit Microsoft 365 Suivi de partenaires infogérants (AS/400, CMDB) Environnement techniqueVirtualisation : Nutanix AHV (plateforme principale) ; VMware ESXi résiduel en cours de décommissionnement Systèmes : Linux majoritaire (Red Hat / dérivés) ; Windows Server 2016 → 2022 Conteneurs : Nutanix Kubernetes Platform (NKP) Ordonnancement & flux : OpCon ; GoAnywhere (MFT) Patching & conformité : Foreman (Linux), Tanium (Windows) Sauvegarde : Veeam, HYCU, Barman (PostgreSQL) Automatisation / IaC : Shell, PowerShell, Ansible, Terraform, GitLab Supervision : Centreon, ELK Publication d'applications : Citrix Virtual Apps ITSM & doc : EasyVista, Jira, Confluence

Nous recherchons un Expert OMS pour être le référent technique sur les sujets d'intégration omnicanale, assurer la cohérence des flux et accompagner les évolutions et incidents liés à l'écosystème e-commerce. Être le référent technique sur les sujets OMS et intégration Concevoir et faire évoluer les interactions entre l'OMS et les différents systèmes : ERP, WMS, PSP, POS, APIs… Analyser les flux, logs et incidents et accompagner leur résolution Coordonner les équipes métiers et techniques sur les sujets d'intégration Accompagner les phases de conception, build et mise en production Garantir la qualité de la documentation technique

Contexte et objectif de la mission : Nous recherchons un consultant technique capable de concevoir et de développer des agents IA avec Microsoft Copilot Studio, puis de les connecter aux données et aux applications de l'entreprise. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de réalisation : compréhension du besoin métier, conception, développement, intégration, tests, déploiement et amélioration continue. Nous recherchons un profil opérationnel, capable de présenter les agents qu'il a personnellement développés, d'expliquer ses choix techniques et de détailler les contraintes rencontrées ainsi que les solutions mises en œuvre. Missions principales 1. Cadrage et conception de la solution ● Recueillir et analyser les besoins métiers afin d'identifier les usages pertinents pour un agent IA. ● Définir les utilisateurs cibles, les fonctionnalités attendues et les critères de réussite. ● Identifier les sources de connaissance, les applications à connecter et les actions que l'agent pourra réaliser. ● Définir les situations nécessitant une validation ou une intervention humaine. ● Proposer une conception combinant Copilot Studio, Power Automate 2. Développement des agents dans Copilot Studio ● Créer et configurer les agents : instructions, sujets de conversation, variables et parcours de dialogue. ● Connecter les agents aux sources documentaires et aux données utiles au cas d'usage. ● Configurer les outils et les actions permettant à l'agent d'interagir avec les applications de l'entreprise. ● Gérer les demandes ambiguës, les informations manquantes et les situations d'échec. ● Améliorer la pertinence des réponses et la fiabilité des actions exécutées. 3. Automatisation avec Power Automate ● Concevoir et développer les flux associés aux agents. ● Automatiser les processus métiers : demandes de validation, notifications, création de tickets, enregistrement ou mise à jour de données. ● Utiliser les connecteurs adaptés aux applications concernées. ● Gérer les paramètres d'entrée, les conditions, les résultats et les erreurs. ● Assurer la fiabilité des échanges entre l'agent, les flux et les systèmes connectés. Compétences techniques recherchées ● Microsoft Copilot Studio : expérience concrète de création d'agents, configuration des connaissances, des conversations et des actions. ● Power Automate : conception de flux, utilisation des connecteurs, gestion des erreurs et intégration avec les applications métiers. ● Développement assisté par IA : capacité à utiliser ces outils avec recul et à vérifier les productions générées.

Objectif principal de la mission / enjeu : Garantir que les données d'ingénierie soient structurées, gouvernées et utilisées comme un actif stratégique afin de permettre un fil numérique évolutif et de soutenir la transformation Manufacturing Engineering. Missions attendues détaillées : • Traduire la stratégie de données dans le contexte Manufacturing Engineering et prioriser les domaines de données clés : projet, système qualité, process et données industrielles, données métier d'ingénierie. • Structurer et standardiser les données d'ingénierie : modèles de données, relations, conventions de nommage, classification et cycle de vie créer / utiliser / mettre à jour / archiver. • Définir le fil numérique et les flux de données sur le cycle de vie de l'ingénierie, en garantissant la traçabilité de bout en bout et la réduction des silos. • Définir des règles simples de gouvernance et d'usage : lieux de stockage, structuration, responsabilité par domaine, attentes de qualité des données. • Faire évoluer les données vers une logique de produit : produits de données, actifs réutilisables, données découvrables, réutilisables et porteuses de valeur. • Contribuer aux décisions d'architecture données et outils : data lake, plateformes, intégrations, cohérence outils / modèles / usages. • Piloter l'alignement transverse afin de construire des fondations solides pour le fil numérique, jumeau numérique, IA et Analytics. Compétences techniques / outils à maîtriser : • Data management, data gouvernance, data modeling et data lifecycle management. • Architecture des données : data lake, plateformes de données, intégrations, interopérabilité outils. • Digital thread, digital twin, IA / Analytics appliqués à l'ingénierie. • Compréhension des outils et applications d'ingénierie et des modèles de données associés. • Capacité à formaliser des standards, conventions de nommage, classifications et règles d'usage simples Compétences fonctionnelles requises : • Bonne compréhension du Manufacturing Engineering, des processus d'ingénierie et de la transformation Manufacturing Engineering. • Capacité à décliner la stratégie de données DOMF dans le contexte Manufacturing Engineering. • Maîtrise des enjeux données projet, qualité, process / industriel et données métier d'ingénierie. • Capacité à relier la structuration des données à la décision, à la performance et à la création de valeur Compétences comportementales : • Leadership transverse et capacité d'alignement entre métiers, IT / Digital et initiatives I4.0. • Autonomie élevée, capacité à structurer une démarche, prioriser et définir des jalons. • Pédagogie et pragmatisme pour favoriser l'adoption de règles simples par les ingénieurs. • Esprit de synthèse, orientation valeur, capacité à influencer sans lien hiérarchique Présence souhaitée : hybride, à confirmer selon organisation de la mission. Langue et niveau :Français courant ; anglais professionnel recommandé pour échanges avec équipes globales.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Gestion Courante Décisionnel / Datalake, vous intervenez sur un environnement Big Data permettant de collecter, traiter et valoriser des données issues de différents systèmes métiers. Votre mission principale consiste à assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des applications décisionnelles développées principalement en Spark / Scala, tout en participant à leurs évolutions. Vos principales responsabilités seront : Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala. Analyser et corriger les incidents applicatifs fonctionnels. Réaliser les éventuelles reprises et corrections de données associées aux incidents. Prendre en charge les évolutions applicatives confiées. Réaliser les tests des corrections et développements. Préparer et effectuer les livraisons en production. Rédiger et mettre à jour les spécifications techniques et fonctionnelles. Élaborer les plans et cas de tests. Mettre à jour la documentation et les outils de suivi de l'équipe. Assurer un reporting régulier auprès du chef de projet. Contribuer au maintien de la qualité de service (QOS) sur le périmètre applicatif.

Mission de l'équipe : La mission s'inscrit au sein d'une Direction Sécurité en charge de la seconde ligne de défense sur les risques informatiques et cyber à l'échelle d'un groupe financier. Le dispositif couvre notamment les domaines suivants : · Gouvernance et stratégie informatiques · Développements et projets IT · Production IT · Cybersécurité · Plan de secours informatique L'objectif est de définir et déployer des modèles et processus de maîtrise des risques auprès des différentes entités du Groupe. 1. Définition et maintien des processus de gestion des risques · La mission contribuera à définir et maintenir les processus associés au modèle de gestion des risques TRM. · Elle devra assurer la cohérence et la pérennité du dispositif de maîtrise des risques IT et cyber. 2. Déploiement des processus auprès des entités · La mission devra s'assurer de l'application des processus définis auprès de l'ensemble des entités concernées. · Elle accompagnera les différentes parties prenantes dans leur compréhension et leur appropriation du dispositif. 3. Évaluation des risques IT et cyber · La mission interviendra sur l'analyse et l'évaluation des risques informatiques, avec une attention particulière portée aux enjeux de cybersécurité. 4. Pilotage et accompagnement · La mission nécessite une capacité à conduire des projets transverses et à accompagner différentes parties prenantes avec pédagogie et force de conviction. Prestations demandées : · Définir et maintenir les processus du modèle de gestion des risques TRM · S'assurer de leur application dans les différentes entités · Évaluer les risques IT et cyber · Conduire les projets associés aux dispositifs de maîtrise des risques · Accompagner les parties prenantes dans l'application des processus Secteur d'activité : Banque / Services financiers Calendrier : du 10/08/2026 au 31/12/2026 Expertises : Maîtrise des risques IT, Cybersécurité, Évaluation des risques, Gouvernance des risques, Gestion des processus TRM, Conduite de projet Secteurs : Banque / Services financiers Métiers : Consultant IT Risk, Consultant Cyber Risk, Consultant Risques IT Périmètre fonctionnel : Gouvernance des risques IT et cyber, Définition et maintien de processus de gestion des risques, Évaluation des risques, Déploiement transverse des processus, Conduite de projet

GBH est un groupe familial de distribution et de services multi-secteurs (automobile, grande distribution, industrie, services) présent aux Antilles-Guyane, dans l'océan Indien, en Amérique latine et en Afrique, qui vient d'acquérir ICM Wellness (Keepcool, Neoness). Le groupe crée un pôle Data & IA à Paris pour porter ses ambitions data et IA à l'échelle de tous ses métiers. Le point de départ n'est pas une page blanche : le groupe dispose d'un socle data solide et d'une équipe en place en Martinique (mix internes/prestataires), et sur l'IA de nombreux POCs et des déploiements à l'échelle sont en cours. Le premier mandat du Head est de structurer : recruter ses N-1 à Paris (plateforme, produits data, data science & IA) avant d'étoffer le reste de l'équipe, intégrer dans son périmètre les ressources de Martinique dont il recomposera le rôle et le niveau au fil de l'eau, et transformer les déploiements en cours en un portefeuille de produits data et IA industrialisé à l'échelle du groupe. Le Head of Data & IA sera directement rattaché au DSI et membre du CODIR de la DSI. Les missions Vision et stratégie Définir la stratégie Data & IA du groupe, la faire valider et la porter auprès de la DSI et des filiales. Evaluer et faire évoluer la plateforme Data (déjà dans tes technos avancés (Snowflake, DBT, Power BI ...) pour répondre aux attentes de demain. Intégrer au mieux l'IA pour augmenter la capacité de Delivery et accélérer le time to market. Prioriser un portefeuille de produits data et de cas d'usage IA par la valeur (pricing, prévision, stocks, churn et rétention d'abonnés wellness, agents métiers). Assurer le MCO de l'environnement Data utilisé par plusieurs milliers d'utilisateurs Structuration de l'équipe Construire une équipe évolutive pour répondre aux enjeux Recruter ses N-1 à Paris, puis étoffer une équipe cible de 10 à 14 personnes en envisagée en trois pôles (Data & AI Platform ; Analytics & Data Products ; Data Science & IA appliquée), conçue « AI-native » : compacte, senior, dont la réalisation est accélérée par l'IA. Encadrer des ressources multi-sites (Paris, Martinique) et piloter le mix internes/prestataires. Delivery Capitaliser à concevoir et délivrer rapidement des solutions adaptables aux différents métiers, différents territoires et différents utilisateurs du Groupe Industrialiser en logique produits data : produits certifiés, self-service pour les métiers, y compris via agents conversationnels. Socle et gouvernance Arbitrer les évolutions de plateforme (data et agents IA sur un socle unique), porter la gouvernance des données et la conformité (RGPD, IA Act) en lien avec les fonctions groupe. Contribuer au Codir DSI en portant la voix du pôle Data & IA dans les arbitrages de la DSI Groupe, en articulation avec les pôles Infrastructure & Plateformes, Cybersécurité, Opérations & Services, Software Engineering. La frontière avec ce dernier étant claire : le pôle Développement construit les applications métiers et outille l'ingénierie ; le pôle Data & IA opère le socle de données et les agents exposés aux métiers.