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Groupe industriel en croissance cherche un DSI à temps partagé. Lyon / multi-sites France + Pays-Bas — 8 entités — 50 M€ de CA — Contexte LBO. Les fondations SI sont posées : ✅ Sage X3 en production depuis 2024 ✅ OroCommerce déployé début 2025 ✅ Power BI avec Fabric et data lake en cours de structuration Le chantier reste ouvert : ▶ Migration M365 ▶ Réseau WAN groupe ▶ Consolidation des filiales encore sous Sage 100 / Cegid ▶ Facture électronique avant fin 2026 ▶ Cybersécurité ▶ Plan de continuité d'activité Le tout dans un contexte de build-up actif. Ce groupe a besoin d'un DSI qui sait travailler sans armée, qui parle aux DG comme aux équipes terrain, qui pilote des prestataires sans en dépendre, et qui rend l'IT lisible pour des décideurs non techniques.

Au sein d’une direction data en pleine transformation pour un acteur majeur du conseil et de l’audit, vous rejoignez une équipe stratégique dont l'objectif est de passer d'une gestion de la donnée "support" à une vision "Data as a Product" . En tant qu' Architecte Data Fonctionnel , vous êtes le chef d'orchestre de la valeur. Votre mission consiste à concevoir les fondations des premiers produits data de l'organisation. Vous ne vous contentez pas de dessiner des flux ; vous concevez des actifs de données réutilisables, fiables et à forte valeur ajoutée pour les métiers. Vos principales missions : Conception & Stratégie : Définir l'architecture fonctionnelle des Data Products (modélisation, lignage, interopérabilité) en cohérence avec la stratégie globale. Binôme Product : Travailler main dans la main avec les Product Owners (PO) et Product Managers (PM) pour traduire les besoins business en spécifications techniques actionnables. Gouvernance & Qualité : Garantir que chaque produit respecte les standards de qualité, de sécurité et de conformité, tout en facilitant son adoption par les utilisateurs finaux. Acculturation : Porter la vision "Data Product" auprès des équipes techniques et métiers pour favoriser une culture orientée résultat et efficacité.

Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation d’une solution IA innovante, un grand acteur des télécommunications renforce ses équipes Data. Suite à la mise en production d’une solution de relation client basée sur de l’IA Speech-to-Speech , le client déploie cette technologie sur plusieurs canaux digitaux à grande échelle. 👉 Nous recherchons plusieurs Data Scientists pour accompagner cette montée en charge. 🎯 Vos missions Vous interviendrez sur deux axes clés : 🔍 1. Monitoring & amélioration continue Suivi des performances des modèles en production Analyse des dérives et optimisation continue Mise en place d’indicateurs de qualité et de fiabilité 🧪 2. TestOps & industrialisation IA Conception d’une Test Case Factory automatisée Génération de scénarios de tests via des approches Data Science Validation des nouvelles versions des modèles IA Mise en place de stratégies de tests robustes pour garantir la qualité en production ✔️ Expérience requise : Expérience en NLP / LLM / Agentique (obligatoire pour profils expérimentés) Bonne compréhension des systèmes IA en production Expérience sur des problématiques liées au traitement du texte 🛠️ Compétences techniques Data Science (Python, ML, DL) NLP (Natural Language Processing) LLM (Large Language Models) Mise en production & monitoring de modèles Expérience en automatisation de tests (idéalement TestOps IA) 📍 Contexte Secteur : Télécommunications Projet : Déploiement à grande échelle d’une solution IA conversationnelle Environnement : Innovant, orienté industrialisation et passage à l’échelle

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : 7mxfpl6dmb

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Nous recherchons un manager opérationnel pour piloter une squad IT dédiée aux domaines finance, comptabilité et risques , au sein d’un environnement Data en forte transformation. Contexte de la mission Vous intervenez sur un écosystème IT stratégique couvrant : Comptabilité & reporting réglementaire Finance & risques Data (entrepôt de données, datamarts, dataviz) Dans un contexte de modernisation du SI et de renforcement des exigences réglementaires, l’organisation est orientée Data-centric avec une forte convergence entre les domaines Finance et Risques. La squad est en charge de : La collecte des données comptables mensuelles (process critique) La production d’indicateurs finance / risques Les pistes d’audit Les reportings et flux réglementaires Vos missions En environnement Agile, vous serez responsable de : L’animation des rituels Agile et la diffusion des bonnes pratiques Le pilotage de la performance de la squad (KPI, amélioration continue) La coordination des équipes (IT, métiers, partenaires) La priorisation et structuration des activités avec les métiers Le bon fonctionnement du SI (run & build) La définition des trajectoires IT en lien avec l’architecture Le pilotage du staffing avec les responsables IT La communication sur les enjeux, résultats et stratégie

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre notre équipe de consultants Data & IA, en mission chez l'un de nos clients, acteur majeur dans sa region, au cœur de leurs initiatives d'intelligence artificielle appliquées aux stratégies de push marketing et de fishing marketing. Vos missions : Veille technologique et innovation autour des solutions IA/ML (Deep Learning, LLM, IA générative) Conception et développement de PoC et MVP pour valider des approches innovantes Analyse de données complexes, modélisation et entraînement de modèles IA Collaboration étroite avec les équipes métiers, Product Owners et équipes transverses Intégration des solutions sur les plateformes IA existantes (ML & GenAI) Requirements Expertise Python et Machine Learning Maîtrise de PyTorch, avec une expérience en NLP et Deep Learning Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Expérience sur des projets de LTR, ranking, génération d'embeddings ou fine-tuning de LLMs Une expérience dans le secteur marketing, agence, e-commerce est un vrai atout

Dans le cadre d’un projet d’amélioration de la qualité et des pratiques de développement Data, nous recherchons un Tech Lead Data expérimenté capable d’intervenir à la fois sur la technique et l’acculturation des équipes . Vous interviendrez dans un environnement data moderne pour structurer les bonnes pratiques, challenger l’existant et accompagner les équipes dans la montée en maturité technique. 🎯 Vos missions Au sein d’une équipe Data, vous aurez notamment pour responsabilités : Sensibiliser et mettre en œuvre les bonnes pratiques issues d’un audit technique Apporter un regard externe sur la qualité du code et des architectures data Concevoir et développer des pipelines data robustes et industrialisés Mettre en place et monitorer les orchestrations data (parcours & triggers) Accompagner les équipes dans l’adoption de bonnes pratiques de développement et d’architecture Contribuer à la fiabilisation et à la performance des flux de données 🛠 Environnement technique Snowflake DBT Airflow SQL avancé Python Git VS Code

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son Center of Expertise Data Governance , notre client recherche un Data Governance Specialist pour intégrer l’équipe “Expertise”. Cette équipe joue un rôle transverse clé et intervient sur : la structuration des standards de gouvernance data l’industrialisation des pratiques la résolution des problématiques rencontrées par les équipes métiers et data (Digital Units) La mission s’inscrit dans un environnement data platform avancé , avec des enjeux forts autour de : Data Catalog Data Quality AI Governance Data Contracts Objectifs de la mission 1. Data Catalog (Collibra) – Configuration & amélioration produit Concevoir et implémenter des solutions dans Collibra Configurer l’outil (workflows, administration, évolutions spécifiques) Recueillir et prioriser les besoins utilisateurs Valider et implémenter les spécifications fonctionnelles 2. Intégration dans l’écosystème data Participer à l’intégration du Data Catalog avec la Data Platform Concevoir les flux d’échange de métadonnées Développer et maintenir les connecteurs (API, crawling, etc.) Collaborer avec les équipes architecture Gérer l’interaction avec le support éditeur 3. Gouvernance & transformation Contribution au programme Data Contracts Participation aux sujets stratégiques : AI Governance Framework Trust AI Data Quality by Design Environnement technique Data Catalog : Collibra Data Platform : Databricks Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Intégration : APIs, connecteurs, metadata exchange Data Quality : Metrics Store / framework interne Compétences attendues Must have Data Governance (confirmé) Data Catalog (idéalement Collibra) Intégration data / metadata / APIs Databricks (avancé) dbt (avancé) Apache Airflow (avancé) Nice to have Expérience sur des programmes de Data Contracts Connaissance des enjeux AI Governance Expérience en environnement data platform à grande échelle Soft skills Capacité à travailler en transverse Bon relationnel avec équipes métiers et techniques Approche structurée / orientée solution Capacité à gérer des sujets complexes

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Cloud Automation & Data Engineering Contexte général Pour le compte d’un grand groupe industriel international nous recherchons un profil Cloud Automation & Data Engineer afin d’intervenir sur des environnements cloud AWS à forte composante automatisation, DevSecOps et data platforms . La mission s’inscrit dans un contexte de modernisation des plateformes cloud et data , avec des exigences élevées en matière de sécurité, gouvernance et industrialisation . Objectifs de la mission Automatiser et fiabiliser les infrastructures cloud et les services data Industrialiser les déploiements applicatifs et data via des pratiques DevSecOps Concevoir et maintenir des plateformes cloud et data scalables, sécurisées et conformes Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques cloud & data engineering Responsabilités principales 1. Automatisation des infrastructures cloud Conception et mise en œuvre d’infrastructures cloud as code (Terraform) Automatisation du provisioning et du cycle de vie des ressources cloud AWS Optimisation des environnements cloud (scalabilité, disponibilité, performance) Automatisation des services data AWS (S3, Glue, Kinesis, etc.) Industrialisation et supervision des pipelines data 2. DevSecOps & CI/CD Mise en place et amélioration de pipelines CI/CD Intégration des contrôles de sécurité dans les chaînes de déploiement Automatisation des tests, validations de données, contrôles de qualité et schémas Utilisation d’outils type GitLab, GitHub, Jenkins 3. Platform Engineering & Data Platforms Conception de plateformes applicatives cloud (microservices, serverless, conteneurs) Contribution à des frameworks et outils internes de platform engineering Conception et maintien de composants data : data lake, ingestion, événements Mise en œuvre d’architectures orientées événements et données (Lambda, Kinesis, etc.) 4. Sécurité & conformité cloud/data Implémentation des mécanismes de sécurité (IAM, KMS, chiffrement, contrôle d’accès) Application des politiques de gouvernance et conformité cloud Gestion de la gouvernance data : catalogage, classification, traçabilité, accès Mise en place de politiques de rétention, audit et monitoring des données sensibles 5. Collaboration & expertise Travail en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (DevOps, architectes, sécurité, data) Partage de bonnes pratiques et accompagnement technique Veille technologique et recommandations sur les évolutions cloud & data Formation et mentoring sur les services data AWS et les modèles d’automatisation Compétences attendues Techniques Expertise AWS (infrastructure et services data) Infrastructure as Code : Terraform DevSecOps & CI/CD Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes) Architectures serverless et microservices Scripting et développement : Python, Bash, SQL Data engineering : ETL/ELT, data modeling, data lifecycle Gouvernance et qualité de la donnée Connaissance de Snowflake appréciée Transverses Bonne capacité d’analyse et de résolution de problèmes Autonomie et sens de l’industrialisation Bon relationnel et capacité à travailler en environnement complexe Approche pragmatique entre contraintes opérationnelles et ambitions techniques

Objectif principal : Garantir la structuration, la fiabilité et la performance des données produits dans le configurateur afin d’offrir une expérience digitale cohérente, performante et adaptée aux marchés, clients et collaborateurs en magasins. 1. Structuration et gouvernance des données produits Collecter, analyser, structurer et actualiser les données en lien avec fournisseurs et marchés. Assurer la fiabilité, cohérence et conformité des données produits et tarifaires (prix, options, évolutions). Maintenir la qualité et la pérennité des référentiels data. Définir les règles de compatibilité entre produits. Modéliser et unifier les données multi-fournisseurs pour leur intégration. Identifier les attributs produits pour l’animation des parcours digitaux et assurer leur complétude. Documenter les règles métier et référentiels pour une bonne transmission. 2. Pilotage du peuplement et performance produit Assurer le peuplement des produits dans le configurateur. Suivre et analyser les KPI liés aux produits et parcours. Identifier des axes d’optimisation par des analyses de performance. Proposer des plans d’action en lien avec les marchés. Contribuer à l’amélioration continue de l’offre et de l’expérience utilisateur. 3. Référent fonctionnel et animation de l'écosystème Être le référent fonctionnel de la data des configurateurs. Accompagner et sensibiliser le réseau aux évolutions. Communiquer sur les mises à jour, nouvelles fonctionnalités et impacts opérationnels. Structurer et animer les canaux d’échange pour remonter les retours terrain. Qualifier, prioriser et intervenir sur les anomalies. Intégrer les retours pour améliorer parcours et règles métier. Gérer les interdépendances avec marchés, fournisseurs, développeurs. Fournir une expertise stratégique sur les sujets transverses. 4. Contribution à l’organisation produit Participer au fonctionnement en mode produit. Contribuer aux phases de recette et validation des évolutions. Assurer le pilotage en l’absence du Product Owner. Suggérer des évolutions fonctionnelles et des optimisations. 5. Cadrage et activation de parcours digitaux Participer à la conception et au cadrage des parcours digitaux. Accompagner la digitalisation des parcours pour les marchés. Challenger les prérequis fonctionnels et data nécessaires. Paramétrer les outils de configuration des parcours clients et collaborateurs. Suivre la performance des parcours et proposer des ajustements.

Mission Freelance : Data Scientist – IA Conversationnelle & Test Ops Rejoignez un projet d’envergure chez mon client ( IDF sud) pour accompagner l’industrialisation d'une solution de relation client innovante basée sur l’IA ( Speech-to-Speech ). Après une mise en production réussie, l'enjeu est désormais le déploiement multi-canal à grande échelle. Vos Missions Intégré au sein d'une équipe agile, vous interviendrez sur deux axes stratégiques : Perfectionnement du Monitoring : Optimisation du suivi de la solution en conditions réelles. Mise en place d'une Test Case Factory IAisée : Développement de scénarios de tests automatisés via la Data Science pour garantir la robustesse de chaque nouvelle version (Test Ops). Profil Recherché Formation : Diplômé d'une école d'ingénieurs du Top 10 (ou équivalent international). Expérience : Profil junior accepté. Pour les profils expérimentés, une expertise solide en NLP, LLM et Agentique est indispensable. Compétences clés : Data Science appliquée à l'automatisation et au traitement de texte/voix. Conditions du poste Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Localisation : (94), avec 2 jours de télétravail par semaine. Budget : TJM max 680€ . Une opportunité rare de travailler sur des technologies de pointe (Speech-to-Speech) dans un contexte industriel exigeant.