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Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d’infrastructures résilientes, l’amélioration de la performance de leur production applicative, l’optimisation et le développement de leurs environnements de travail ainsi que l’exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Vous rejoindrez l’équipe Support applicatif ALMT (Asset Liability Management et Treasury) en charge du bon fonctionnement opérationnel et de la continuité de service des applications de gestion du risque et du P&L utilisées à l’échelle mondiale. Votre rôle Support applicatif et continuité de service · Assurer le support technico-fonctionnel L1/L2 des applications ALMT Risk et P&L · Analyser et résoudre les incidents · Suivre les traitements batch et garantir la continuité de service · Assurer une transition fluide vers les équipes « Follow-the-sun » Evolutions, projets et intégration technique · Contribuer à la gestion des projets d’intégration technique : upgrades majeurs, gestion de l’obsolescence, migrations vers le cloud · Participer à la construction des roadmaps, à l’estimation des charges et au suivi des jalons projet · Intervenir en lien avec les équipes de développement et d’infrastructure · Réaliser l’installation, l’intégration et le déploiement des systèmes et applications du périmètre · Conduire les tests techniques, y compris les tests de reprise d’activité, et valider les dossiers d’exploitation et d’installation · Participer à la gestion du cycle de vie des serveurs : refresh, migrations et évolutions techniques Monitoring, performance et amélioration continue · Mettre en place et faire évoluer le monitoring dans le cadre des standards globaux · Participer à l’amélioration continue de Dynatrace · Intégrer les pratiques DevOps afin d’améliorer l’automatisation, le déploiement continu et la résilience des applications · Rédiger et maintenir la documentation technique nécessaire aux équipes RUN

Au sein d'une équipe composée de data analysts intégrée aux rituels Product, vous participez à l'évolution fonctionnelle et technique de nos produits data en environnement Agile. Vous aurez l’opportunité de collaborer avec l’ensemble des équipes product, tech et métiers autour des missions suivantes : Explorer, analyser et documenter les données du data warehouse du groupe; Contribuer à l’amélioration de la qualité du data warehouse : mettre en place le plan d’action défini sur 2026 : contrôles, monitoring et alerting Réaliser des travaux d’automatisation afin de gagner en productivité et efficacité. Notre stack data : GCP, BigQuery, Python, Looker Studio Profil recherché Formation : Diplôme de niveau BAC +4 à 5, en école d’ingénieurs ou université spécialisé en statistiques, data science, informatique décisionnelle ou data management ; Langues : Français et Anglais courant exigés ;

Nous recherchons pour un de nos clients, spécialisé dans le domaine bancaire dans le cadre du renforcement de l’équipe un Ingénieur Système Windows H/F pour une mission à pourvoir dès que possible sur le secteur du Luxembourg ville. Vous interviendrez sur des infrastructures Windows Server critiques, à haute disponibilité, soumises à des exigences strictes en matière de sécurité, performance, conformité et respect des SLA. La mission s’inscrit dans un contexte de production sensible, nécessitant rigueur, autonomie et capacité à intervenir sur des environnements complexes. Vos missions seront les suivantes : • Participation aux projets / Gestion de mini projet • Prendre part à une équipe aux compétences vastes (Windows, VMWare, Applications tier, Sécurité, Troubleshooting avancé,..) • Amélioration/fiabilisation/Automatisation des systèmes • Participation aux traitements des tickets Level 3 • Rédiger les documentations • Effectuer le transfert de connaissances aux équipes Level 2

Analyse et compréhension des besoins Comprendre et modéliser les problématiques métiers et celles du pôle. Définir le périmètre des données nécessaires à la mise en œuvre des solutions analytiques. Élaborer un plan d’analyse des données adapté aux besoins métiers. Data science et modélisation Concevoir et développer des modèles de machine learning . Mettre en œuvre des techniques statistiques et de data mining . Optimiser les modèles de données des projets data. Développer et maintenir des scripts Python optimisés . Exploitation et valorisation des données Analyser les données et interpréter les résultats pour les métiers . Conceptualiser des solutions autour de problématiques opérationnelles. Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux équipes métiers. Mettre en évidence la valeur des actions proposées. Visualisation et restitution Concevoir des visualisations de données adaptées aux besoins métiers . Produire éventuellement des visualisations cartographiques . Rendre les résultats lisibles, exploitables et actionnables. Collaboration et industrialisation Créer les tables et vues nécessaires aux projets data . Collaborer avec les équipes Data Ops pour l’industrialisation : collecte de données traitements supervision restitution Estimer la charge des traitements techniques et des développements. Recommandations et amélioration Être force de proposition sur les actions à mettre en œuvre. Formuler des préconisations opérationnelles basées sur les analyses.

Le consultant interviendra sur des infrastructures Windows Server critiques, à haute disponibilité, soumises à des exigences strictes en matière de sécurité, performance, conformité et respect des SLA. La mission s’inscrit dans un contexte de production sensible, nécessitant rigueur, autonomie et capacité à intervenir sur des environnements complexes. La mission de l’ingénieur système consiste à : • Participation aux projets / Gestion de mini projet • Prendre part à une équipe aux compétences vastes (Windows, VMWare, Applications tier, • Sécurité, Troubleshooting avancé , ..) • Amélioration/fiabilisation/Automatisation des systèmes • Participation aux traitements des tickets Level 3 • Rédiger les documentations • Effectuer le transfert de connaissances aux équipes Level 2

Concevoir le modèle de données Salesforce (objets, champs, relations) pour l'ensemble des flux de travail du projet. Définir et appliquer les conventions de nommage et les normes de modélisation. Examiner et valider toutes les demandes de nouveaux objets ou champs personnalisés. Gérer l'évolution du modèle pour l'ensemble des flux de travail, en garantissant la rétrocompatibilité. Concevoir la stratégie de migration et de chargement des données pour les jeux de données existants. Garantir la pleine compatibilité du modèle de données avec Agentforce. Documenter et maintenir le dictionnaire de données du projet. Accompagner les équipes concernant la gestion des hiérarchies, les objets à volume élevé et les structures de comptes complexes.

Notre client est un grand acteur du secteur de l'énergie en France, engagé dans une transformation technologique ambitieuse. Dans ce cadre, il recherche un Domain Lead Engineer pour piloter la stratégie technique d'un département à grande échelle (~50 personnes). Véritable bras droit du CTO, le DLE est le garant de la cohérence architecturale, de la vision technique long terme et du lien entre stratégie globale et réalité terrain. Le poste est localise à Lyon, ouvert aux freelances. Démarrage janv. 27 En tant que Domain Lead Engineer, vos missions sont les suivantes : Décliner les orientations techniques du CTO à l'échelle du département Définir et maintenir la vision technique court, moyen et long terme Construire et piloter les roadmaps techniques structurantes Identifier en amont les risques techniques et zones de transformation Garantir la cohérence globale des architectures du département Définir et diffuser les standards, cadres et bonnes pratiques d'ingénierie Participer aux revues d'architecture et de code sur les sujets critiques Assurer l'adoption des standards via les Apps Leads et Lead Techs Être le point d'escalade technique pour les équipes sur les sujets complexes et multi-périmètres Remonter au CTO les difficultés techniques, organisationnelles et process Identifier des opportunités d'innovation à fort impact et favoriser l'expérimentation Diffuser la connaissance et les retours d'expérience au sein du département Requirements Profil recherché Minimum 15 ans d'expérience, avec un solide passé de développeur Minimum 6 ans de pilotage technique (50+ personnes) Très forte expertise technique full-stack, data engineering et architecture de SI complexes Maîtrise des technologies du département : Java, Spring, Angular, PostgreSQL, Kafka, Hadoop, Hive, Impala, PySpark, Spark (Java/Scala), Python, Databricks, PowerBI, Git/Gitlab, Kubernetes, Docker, Helm, Ansible, Grafana Capacité à adresser des problématiques de scalabilité, performance et architecture distribuée Vision bout-en-bout du SI (applications, infra, data, tests, sécurité, production) Capacité à fédérer des équipes aux intérêts parfois divergents Expérience en contexte cloud appréciée

Avant toute chose, avez vous bien noté qu'il s'agissait d'un poste à pourvoir en CDI ? Je suis désolée. Pas d'ouverture possible pour une mission. Dans le cadre du développement de ses activités Data, notre client recherche un Manager Plateformes et Outils Data. L’équipe est en charge des Plateformes et Outils DATA permettant l’exploitation de la donnée par les métiers, la BI et la Data Science, dans un environnement combinant solutions Cloud hybrid (souverain), et outils data spécialisés sont au cœur de la stratégie DATA. Nous recherchons un profil permettant le management et le pilotage des équipes et le Maintien en condition opérationnel des plateformes data. L’objectif du poste est de sécuriser le fonctionnement de l’équipe et de fluidifier les opérations, afin de permettre au Responsable du pôle de se concentrer sur les enjeux stratégiques et la transformation data. Vos missions Piloter l’activité de l’équipe Suivre les projets liés aux plateformes et outils data Coordonner les équipes, vis à vis des projets, de l'IT et les métiers Challenger et accompagner les équipes sur les sujets techniques Contribuer à l’amélioration continue des plateformes et des pratiques avoir une posture orienté capital humain respecter les engagements projets Environnement technologique Informatica- MDM Kafka Hadoop Business Objects Tableau Dataiku SAS environnements Onpremise et cloud Profil recherché Expérience confirmée dans les environnements Data / BI / plateformes data Passé technique fortement souhaité (data engineer, BI engineer, architecte data…) Bonne compréhension des architectures data, SaaS et cloud Capacité à dialoguer avec des profils techniques et métiers Leadership transversal et sens de l’organisation Ce poste s’adresse à un profil souhaitant évoluer vers un rôle de pilotage et de coordination au cœur de la transformation data. Poste en CDI.

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Cadrer le périmètre du POC (objectifs, hypothèses, livrables, KPIs) Analyser l’existant (architecture, flux DATA, outils, maturité IA) Réaliser un audit des systèmes et des processus concernés Collecter les besoins métiers auprès des différentes directions Organiser des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers Identifier les cas d’usage IA prioritaires et à forte valeur ajoutée Évaluer la faisabilité technique (algorithmes, modèles, data quality) Définir l’architecture cible pour l’intégration IA Mettre en place et piloter le développement du POC Tester et mesurer la performance des modèles (KPIs, ROI potentiel) Documenter les résultats et formaliser les retours d’expérience Élaborer des préconisations stratégiques et techniques Construire un dossier argumenté pour demande de financement Présenter les conclusions auprès des instances décisionnelles Piloter la mission en méthodologie Agile / Lean Préparer la feuille de route d’industrialisation en cas de validation

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : En salle de marchés, interface avec les traders utilisateurs, l’équipe assure le support et développement d’applications de trading automatisé. Les traders créent et font progresser leurs outils de trading grâce à un plateforme de simulation. Cet environnement de simulation recrée l’univers d’un vrai marche boursier avec la possibilité de rejouer les quotations , les placements d’ordres et les exécutions marches. Les journées de trading peuvent être rejouées jour par jour en faisant varier différents paramètres, permettant d’optimiser la production. Dans ce contexte, la mission consiste en : - Support - Développement – Recherche • Etude des rapprochements entre la simulation et la production : o Analyse des écarts : biais du simulateur, évènements particuliers, bugs, … • Maintenance de l’environnement de simulations : corrections, améliorations et ajout de fonctionnalités • Fixation des bugs des stratégies et du backtesteur • Garde d'opérationnel sur la plateforme de simulation • Développement des outils nécessaires pour que les plateformes de simulation soient fiables et performantes • Rationalisation de l’environnement de recherche • Simulation de nouveaux modèles

Dans le cadre d’un projet SAP à forts enjeux industriels, nous recherchons un consultant spécialisé en migration de données afin d’intervenir sur un périmètre centré sur les modules PP et QM. La mission consiste à piloter les activités de migration, depuis l’identification et l’analyse des données (matériaux, nomenclatures, gammes, données qualité) jusqu’au chargement dans le système cible. Le consultant prendra en charge le mapping, la définition des règles de transformation et la préparation des données via des outils tels que LSMW ou Migration Cockpit. Il participera également aux contrôles qualité, à la gestion des anomalies et aux différentes phases de tests (SIT, UAT), ainsi qu’aux répétitions de migration en vue du cutover. Le rôle implique une forte exigence en matière de fiabilité et de cohérence des données.

1. Contexte du service Cette mission vise à établir un cadre complet de gestion des données non structurées afin de soutenir les initiatives axées sur les données et l'IA. Elle a pour objectif de définir des normes, des règles et des cadres garantissant la fiabilité et la réutilisabilité des données, et de faciliter le déploiement de solutions de données et d'IA évolutives grâce à la collaboration avec les parties prenantes concernées. Cette activité comprend le pilotage d'approches innovantes, la consolidation des enseignements tirés et l'alignement avec les stratégies de données globales. 2. Périmètre du service (liste non exhaustive) Développement du socle méthodologique de la gestion des données non structurées, aligné sur les meilleures pratiques du secteur. Définition et documentation des normes, règles et cadres garantissant la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des données. Coordination avec les parties prenantes internes pour recueillir leurs retours et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques. Tests pilotes de cadres innovants pour les données non structurées et intégration des enseignements tirés dans les pratiques opérationnelles. Évaluation des fournisseurs de technologies, analyse comparative des solutions et recommandation d'outils et de plateformes adaptés. Évaluation des techniques de traitement documentaire (OCR, NLP, VLM), de la gestion des métadonnées, des ontologies et des solutions de bases de données vectorielles. Soutien aux initiatives de transformation liées à l'utilisation des données pour l'IA et l'analyse. 3. Prestations de service (liste non exhaustive) Un cadre méthodologique complet pour la gestion des données non structurées. Normes, politiques et règles documentées pour la qualité des données, les métadonnées et l'architecture des données. Rapports sur les projets pilotes, incluant les enseignements tirés et les bonnes pratiques. Rapports d'évaluation des fournisseurs et analyses comparatives. Documentation technique sur les techniques de traitement documentaire et les méthodes de transformation des données. Recommandations concernant les outils, les plateformes et les plans de mise en œuvre, en adéquation avec les besoins opérationnels.

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

Contexte du poste Rejoignez un acteur majeur du secteur de la presse et du caritatif. L'entreprise, en pleine transformation numérique, connaît une croissance stimulée par l'importance croissante du digital. Le département Marketing Automation cherche à renforcer son équipe dynamique et jeune de 6 personnes pour accompagner ce développement. Ce poste est stratégique pour assurer la continuité technique et l'excellence opérationnelle. En réponse à des départs générés par des transitions de carrière et pour maintenir une expertise technique de pointe, nous recrutons un Spécialiste Technique Marketing Automation. Missions Missions principales - Assurer la maintenance et le suivi opérationnel des plateformes de Marketing Automation, principalement sur Selligent, garantissant performance et sécurité. - Développer et optimiser les flux de données nécessaires aux campagnes, avec un accent sur les scripts SQL Server. - Collaborer étroitement avec les équipes CRM, BI et de l'infrastructure pour faciliter le traitement des données et leur exploitation. Missions annexes - Participer à la structuration et à la modélisation des données, veillant à leur cohérence et optimisation pour l'analyse. - Assurer une communication fluide et efficace avec les clients pour le suivi des incidents et des évolutions. Stack technique À maîtriser - SQL Server : procédures stockées, optimisation et sécurisation. - Outils de Marketing Automation, particulièrement Selligent.

Pilotage de projets: - Piloter des projets décisionnels autour de la GMAO, de la phase de cadrage à la mise en production - Garantir la livraison des projets dans le respect des délais, des coûts et des exigences de qualité - Assurer un reporting régulier auprès du management sur l’avancement des projets Coordination & gouvernance: - Faire le lien entre les équipes d’architecture, d’intégration et de développement - Définir et faire appliquer les normes, méthodes et bonnes pratiques - Être garant du respect des processus de gouvernance de la donnée - Veiller au bon usage des données dans les projets Cadrage fonctionnel & expérience utilisateur: - Contribuer à la définition des besoins métiers - Participer à la conception des solutions en intégrant les enjeux d’expérience utilisateur - Définir les fonctionnalités à implémenter Data engineering & performance: - Développer et maintenir des traitements de données robustes sur Databricks - Optimiser les performances des jobs et des rapports existants - Assurer la fiabilité, la qualité et la disponibilité des données Suivi & amélioration continue: - Remonter de manière proactive les risques, alertes et points de blocage à votre manager - Maintenir et enrichir la documentation projet (technique et fonctionnelle) - Contribuer à l’amélioration continue des processus et des outils