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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.

Vos missions 1. Cadrage des besoins & dialogue métier Animer les réunions de suivi, comprendre et challenger les besoins métiers Traduire un besoin métier en spécifications techniques réalistes et en solution simple et utile Identifier les irritants, qualifier et prioriser les cas d'usage à valeur Coordonner l'ensemble des interlocuteurs 2. Animation, acculturation & innovation Animer le comité IA, un réseau de référents/ambassadeurs et une communauté d'échange Sensibiliser, former et acculturer les équipes aux usages, avantages et limites de l'IA/Data Assurer la veille technologique et expérimenter Alimenter la stratégie par une vision terrain structurée (opportunités, limites, risques) 3. Conception & déploiement de solutions IA & Data Superviser la conception, le développement, le déploiement et la maintenance des solutions IA, Data et low-code/no-code (agents, automatisations, applications web, pipelines data) Définir l'architecture IA & Data Prototyper et piloter des PoC en conditions réelles, mesurer les gains opérationnels Intégrer les solutions dans le SI existant (API, connecteurs, architectures data) 4. Sécurité, DevOps & qualité Garantir la sécurité, la qualité et la performance des solutions déployées (cybersécurité, gestion des accès, protection des données) Mettre en place les bonnes pratiques DevOps/MLOps (CI/CD, versioning, monitoring, industrialisation via Azure DevOps) Veiller à la robustesse des architectures data et à la maîtrise des flux 5. Gouvernance & conformité Participer à la définition de la gouvernance IA & Data du groupe et en assurer la cohérence transverse Veiller à la conformité RGPD, AI Act, cybersécurité et confidentialité (en lien avec DPO/RSSI) Cartographier et mutualiser les initiatives, éviter les doublons Cadrer et suivre les partenariats externes/start-ups (avec RSSI/DPO/Juridique/Achats) Un poste à fort impact stratégique sur l'IA, la Data et les métiers Une polyvalence unique : métier + technique + pilotage Un environnement tourné vers l'innovation et la montée en autonomie technique interne

Data Ingénieur Pyhton monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine Mission : Au sein d'une organisation agile, développer des traitements de migration, transformation et enrichissement de données pour leur intégration dans un Lac de données et de traitements d'exploitation et d'exposition de ces données à destination d'équipes techniques et métier. Activités principales : Mettre en œuvre des traitements de données visant à leur intégration dans un Lac de données et de traitements visant à l'exploitation de ces données. À cette fin, il sera nécessaire de participer à l'élaboration des règles à implémenter en auditant les données à traiter et en formulant des préconisations en fonction des audits. En complément, participer à l'amélioration des traitements en analysant les anomalies de données remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision des traitements. Il/elle effectuera : · Des analyses et audits sur les données · La transcription de règles fonctionnelles en spécifications techniques · Le développement des traitements de migration des données dans le lac et d'exploitation des données du lac · Le suivi de l'exécution des traitements déployés · L'analyse des causes des anomalies remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision · Le suivi et le reporting de ses travaux Compétences : · Connaissance du monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine ou Humanité numérique · Maîtrise du langage Python ; · Expertise dans le traitement des données en masse ; · Maîtrise d'un ou plusieurs outils d'ETL ; · Expertise dans le domaine de la modélisation de données ; · Expertise dans la manipulation de données, en particulier relationnelles ; · Maîtrise des données structurées en arbre (XML / JSON) ; · Maîtrise des différentes technologies de stockage des données ; · Connaissance des outils de suivi de projet ; · Maîtrise des outils bureautiques ; · Maîtrise des méthodes de développement en agilité. Aptitudes : · Rigueur méthodologique ; · Esprit d'analyse et de synthèse ; · Organisation et communication ; · Force de proposition ; · Sens de l'écoute active ; · Capacité à rendre compte ; · Capacité à travailler en équipe profil de 3 à 5 ans d'expérience.

Vos missions principales : -Migration & Optimisation : Reprendre, migrer et optimiser les flux existants (Dataiku DSS, Oracle Exadata / PL-SQL) vers la nouvelle stack cible (Snowflake, dbt). -Modélisation & Orchestration : Concevoir les modèles de données sous dbt, écrire du SQL avancé sur de très gros volumes et orchestrer les pipelines via Airflow. -Gouvernance & FinOps : Assurer l'optimisation des coûts, des performances et des requêtes sur Snowflake dans le respect des standards d'urbanisme data. -Relation Métier : Échanger directement avec les équipes métier pour traduire leurs enjeux opérationnels et garantir la rigueur documentaire.

Dans le cadre d'un programme de refonte de son système d'information Finance, un grand groupe recherche un Business Analyst pour accompagner ses projets de gestion des flux financiers et de trésorerie. Vous intégrerez une équipe projet intervenant sur deux périmètres complémentaires : une solution de gestion des flux financiers développée en interne et un progiciel de trésorerie couvrant les rapprochements bancaires, les prévisions de trésorerie et la gestion des pouvoirs bancaires. Vos missions En collaboration avec le référent fonctionnel, les équipes métiers et les équipes IT, vous participerez à la mise en œuvre des solutions : Rédiger les spécifications fonctionnelles et les user stories, en couvrant les exigences métiers, les interfaces et les IHM. Élaborer les plans et cahiers de tests détaillés. Participer aux phases de qualification et de recette avec les différents interlocuteurs. Contribuer à la mise à jour des cartographies applicatives existantes et cibles. Accompagner les mises en production. Produire la documentation nécessaire à l'exploitation : procédures, modes opératoires et documents de conception de service. Assurer le suivi de votre activité, communiquer sur l'avancement et remonter les alertes. Respecter les priorités, les charges et les jalons du projet.

ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG

Architecte Solution Data – Architecture de Référence Groupe (H/F)Localisation : Paris / Île-de-France Type de contrat : CDI / Mission longue selon contexte Niveau d'expérience : 10 ans minimum en architecture IT / Data / Cloud Environnement : Groupe bancaire international Domaine : Data Architecture – Cloud – Data Platform – Solution Architecture LE POSTEDans le cadre d'un programme stratégique pour un grand groupe bancaire, nous recherchons un(e) Architecte Solution Data / Data Cloud Architect pour intervenir au niveau Groupe sur la définition, la structuration et la gouvernance des architectures Data de référence.

Vous contribuerez : - A l'installation de cluster - Au monitoring et à l'administration des outils Big Data - A l'administration de cluster - A l'upgrade des distributions et des composants Hadoop - A l'installation des différents composants sur Hadoop - Au support et à la résolution des problèmes N2 et N3 - A la mise en place d'environnements de développement et de test - A la sécurisation des clusters Conception et mise en œuvre des architectures de production pour des solutions techniques spécifiques correspondant au besoin du client Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour de la technologie Design et implémentation de la solution dans les systèmes existants Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) Alimentation du backlog des Services de production (CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Mise en oeuvre des bonnes pratiques et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Pilotage de la mise à niveau de la solution et gestion des impacts

ContexteLe Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. MissionsMise en place et définition des mécanismes de collecte Définition des patterns d'architectures de la collecte Définition et mise à jour de l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée Maintien en condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en lien avec les responsables des systèmes monitorés Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs Création et évolution de dashboard avec Kibana Réponse aux audits réglementaires et internes Support et conseil aux entités utilisatrices des services Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité)

Nous recherchons un Business Analyst Data pour intervenir au sein d'une équipe IT spécialisée en Data Management et Business Intelligence, sur les domaines du financement et des risques. Le consultant participera aux différents projets de l'équipe, à la maintenance évolutive des applications ainsi qu'au suivi de la production. Il assurera l'interface entre les équipes métiers et les équipes techniques afin de garantir la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions livrées. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers ; Organiser et animer les ateliers avec les utilisateurs ; Rédiger les spécifications fonctionnelles ; Participer à la modélisation des données ; Concevoir, préparer et exécuter les plans de tests ; Présenter les livrables aux utilisateurs ; Rédiger les comptes rendus et les documents de synthèse ; Accompagner les utilisateurs dans la conduite du changement ; Participer à la maintenance évolutive et au support fonctionnel ; Suivre la production et veiller à la qualité des données et des solutions ; Travailler en méthodologie Agile/Scrum.

Contexte : Dans le cadre d'un programme majeur de transformation SAP S/4HANA, notre client recherche un Consultant SAP MDG Senior / Manager avec un fort focus Material Master. Missions : Recueillir et challenger les besoins métiers liés aux données articles. Définir les modèles de données et règles de gestion. Participer à la conception, au paramétrage et aux tests SAP MDG. Garantir la qualité, l'harmonisation et la gouvernance des données. Accompagner la migration et la préparation des données vers SAP S/4HANA. Coordonner les équipes métier, fonctionnelles et techniques. Définir et suivre les KPI de qualité des données. Piloter la remédiation des anomalies et contribuer à la mise en place des processus de gouvernance. * Veuillez noter que seules les candidatures en adéquation avec les critères de l'annonce seront contactées.

Dans le cadre d'un projet de transformation Data à dimension internationale, nous recherchons un Senior Data Engineer GCP / Looker (H/F) pour une mission freelance de 6 mois renouvelable, basée à Paris. Le consultant interviendra sur des problématiques de centralisation, de transformation et de valorisation des données, avec un enjeu majeur autour de la définition, de la modélisation et de la restitution des indicateurs de performance (KPIs) métiers. Nous recherchons un profil disposant d'une double compétence : une solide expertise technique sur GCP, BigQuery et Looker, mais également une excellente capacité à comprendre les enjeux business, à échanger directement avec les équipes métiers et à traduire leurs besoins en modèles de données et indicateurs pertinents. Missions principales Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métiers concernant les indicateurs de performance (KPIs). Traduire les besoins business en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables. Concevoir et modéliser les données dans BigQuery pour répondre aux besoins analytiques. Développer et maintenir les modèles sémantiques dans Looker, notamment avec LookML. Définir et structurer les dimensions, mesures et KPIs afin de garantir leur cohérence et leur fiabilité. Concevoir et optimiser les requêtes SQL et les traitements de données dans BigQuery. Participer à la conception et à l'industrialisation des pipelines de données sur GCP. Développer et optimiser les dashboards et outils de reporting dans Looker. Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données mises à disposition des utilisateurs. Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics et les interlocuteurs métiers. Être force de proposition sur les choix techniques, l'architecture et les bonnes pratiques de modélisation.

Dans le cadre de la modernisation de son offre DATA à destination des caisses régionales, on recherche un(e) collaborateur(rice) pour accompagner sa mise en oeuvre. Elle(il) interviendra sur le périmètre SAS, au sein de la squad, pour accompagner le passage à SAS VIYA. Tâches : Il(elle) participe à l'implémentation et à la recette de la nouvelle solution et à l'accompagnement à la migration du patrimoine SAS VIYA. Il(elle) a pour responsabilité de : - Cadrer de nouvelles fonctionnalités ou évolutions et participer à l'enrichissement de la roadmap produit - Gérer le backlog (rédaction de récits, priorisation) en lien avec les membres de l'équipe - Réaliser la recette métier afin de valider les solutions mises en place et garantir le respect des besoins métiers et des standards de l'entreprise. - Participer à l'accompagnement des utilisateurs, à la conduite du changement ainsi qu'au recueil des feedback utilisateurs en coordination avec le Pole Utilisateur Data. - Organiser et animer des ateliers pour lesquels il(elle) devra préparer différents types de livrables (support de présentation, bagage utilisateur etc.) - Rédiger et maintienir la documentation fonctionnelle de nos produits, - Participer à l'assistance fonctionnelle de Niveau 2

Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.

Dans le cadre d'un projet de transformation Data, nous recherchons un Data Engineer confirmé spécialisé Power BI et Microsoft Fabric pour accompagner le développement d'une démarche Self-Service BI et l'industrialisation des usages Data. Missions principales Accompagner le déploiement des bonnes pratiques et standards Power BI / Microsoft Fabric. Participer à la migration des datasets et workspaces vers Microsoft Fabric / Gen2. Concevoir et optimiser les modèles de données et datasets sémantiques Power BI. Développer des solutions en DAX et Power Query M. Mettre en œuvre la sécurité RLS et contribuer à la gouvernance des environnements Power BI / Fabric. Diagnostiquer et résoudre les problématiques liées aux Copy Jobs, Dataflows Gen2 et capacités Fabric. Analyser les problématiques de performance, de consommation et de saturation des capacités. Utiliser SQL / T-SQL pour les analyses et diagnostics techniques. Accompagner les utilisateurs métiers et participer à des actions de formation et de montée en compétence. Contribuer à la documentation des standards, patterns et bonnes pratiques. Compétences recherchées 6 ans d'expérience minimum en Data / BI. Très bonne maîtrise de Power BI Service. Expérience concrète sur Microsoft Fabric / Gen2. Maîtrise de la modélisation en étoile et des modèles sémantiques. Très bon niveau en DAX et Power Query M. Maîtrise de SQL / T-SQL. Expérience sur la sécurité RLS. Connaissance de la gouvernance Power BI / Fabric. Expérience sur les Dataflows Gen2 et idéalement les Copy Jobs. Capacité à analyser les problématiques de performance et de capacité Fabric. Expérience Snowflake. Expérience de migration Power BI Gen1 vers Fabric / Gen2. Expérience dans la mise en place d'un Centre d'Excellence Power BI (CoE). Expérience en accompagnement ou formation des utilisateurs.

Dans le cadre de l'évolution d'une Data Platform Cloud déjà en production, nous recherchons un Data Engineer AWS confirmé/senior. La mission s'inscrit dans un environnement Data à forte volumétrie et porte principalement sur l'évolution de la plateforme, l'industrialisation des pipelines de données et l'intégration de solutions AWS. Vos missionsParticiper à la définition et à l'évolution de l'architecture Data Platform / Lakehouse Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données Développer des traitements PySpark sur AWS Glue Intégrer les services Data AWS, notamment S3 Participer au développement d'API en Java / Spring Boot Contribuer à la mise en place d'un environnement Data Lab Mettre en œuvre et améliorer les processus CI/CD Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Garantir la maintenabilité et la sécurité des solutions Participer aux mises en production Assurer le support de production en cas d'incident majeur Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de tests et d'industrialisation