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Freelance
CDI

Offre d'emploiDATA ENGINEER SENIOR

UCASE CONSULTING
Publiée le
Amazon Redshift
Apache Spark
PySpark

1 an
40k-45k €
400-650 €
Île-de-France, France
🚀 Data Engineer Senior – Big Data / Lakehouse / AWS Niveau : Senior Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering Démarrage souhaité : ASAP Durée : 12 mois, renouvelable Rythme : 5 jours/semaine Télétravail : 3 jours/semaine 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement de son pôle Data Services, notre client recherche un Data Engineer Senior pour accompagner la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions Data. Le consultant interviendra sur des sujets à forte dimension Data Engineering, Big Data et Lakehouse, avec notamment des problématiques d'architecture, de modélisation, d'optimisation des pipelines et d'industrialisation des traitements. Il contribuera également à l'évolution de la stratégie Lakehouse du client et devra être capable d'accompagner techniquement des profils plus juniors. 🔎 Missions Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API Structurer les données selon une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Développer et industrialiser les transformations avec DBT, Spark et Iceberg Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement AWS Orchestrer les workflows ETL / ELT via Airflow Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform Participer à la mise en place et au maintien de l'observabilité et de la supervision des traitements Définir et mettre en œuvre les règles de Data Quality : tests, contrôles et validations automatisées Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue Documenter les architectures, pi
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Freelance

Mission freelanceTECH LEAD EXPERT DATA RETRIEVAL & RAG

MEETSHAKE
Publiée le
CI/CD
Docker
Java

1 an
Paris, France
Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation • Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. • Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. • Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) • Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. • Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. • RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). • Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance • Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiIT généraliste / Business Analyst – Process Mining / Celonis H/F

Sapiens Group
Publiée le
Celonis
Data analysis
Data mining

3 mois
Paris, France
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data et Gouvernance, nous recherchons un(e) Expert(e) Process Mining / Celonis pour intervenir sur l'analyse des processus métiers et l'étude de l'utilisation des outils par les collaborateurs au sein de plusieurs établissements bancaires. La mission vise à analyser les processus, identifier les axes d'amélioration et produire des analyses permettant de mesurer l'usage, la performance et la valeur des projets IT. Vos principales missions🔹 Analyse des processus métiersRéaliser des analyses et diagnostics des processus métiers ; Étudier l'utilisation des outils par les collaborateurs ; Analyser les processus bancaires tels que : Crédit ; Paiements ; Opérations ; Autres processus du périmètre Retail ; Identifier les goulots d'étranglement ; Détecter les éventuelles non-conformités ; Identifier les leviers d'amélioration et de gains. 🔹 Process Mining avec CelonisRéaliser des analyses de Process Mining à l'aide de Celonis ; Exploiter les données issues des processus métiers ; Construire et analyser les différentes vues de processus ; Identifier les écarts entre les processus théoriques et les processus réellement exécutés ; Produire des analyses permettant d'objectiver les dysfonctionnements et opportunités d'amélioration ; Participer à la mise en œuvre de projets de Process Mining. 🔹 Production des livrablesProduire les analyses et vues Celonis ; Préparer des synthèses d'analyse ; Réaliser des benchmarks ; Préparer les supports de restitution ; Présenter les résultats auprès des différentes parties prenantes. 🔹 Recommandations et amélioration continueFormuler des insights à partir des analyses réalisées ; Identifier les principales causes de dysfonctionnement ; Proposer des axes d'amélioration ; Préconiser des leviers permettant d'améliorer les processus métiers ; Contribuer à la mesure de l'usage et de la valeur des projets IT. 🎯 Expérience recherchéeNous recherchons un profil Senior / Expert Process Mining, disposant d'une double compétence : Une connaissance approfondie des processus bancaires Retail ; Une expertise confirmée de l'outil Celonis. Une expérience concrète dans les domaines suivants est particulièrement recherchée : Gestion de projets Process Mining ; Expertise Celonis ; Analyse et optimisation des processus métiers ; Processus bancaires Retail ; Analyse de données et identification d'insights ; Production de benchmarks et supports de restitution ; Conseil et recommandations d'amélioration. 🏦 Expertise métier bancaireUne forte culture bancaire Retail est indispensable. Le consultant devra notamment avoir une bonne compréhension de processus tels que : Crédit Paiements Opérations bancaires Processus métiers Retail Parcours et activités des collaborateurs en environnement bancaire La connaissance des problématiques d'optimisation et de transformation des processus bancaires sera particulièrement appréciée. ⚙️ Compétences techniques🔴 Expertise indispensableCelonis – Expert Process Mining – Expert Process Mining bancaire – Confirmé / Expert Processus bancaires Retail – Confirmé / Expert 🟠 Expérience confirméeGestion de projets Process Mining Analyse des processus métiers Diagnostic de processus Analyse de données Identification des goulots d'étranglement Production d'insights Benchmark Restitution et présentation des analyses 🔹 Environnement techniqueCelonis | Process Mining | Data Analysis | Process Analytics | Process Optimization | Banque Retail
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CDD
Freelance

Offre d'emploiCM IT 188078 - Consultant senior en recherche appliquée en Machine Learning

Craftman data
Publiée le
Cloud
Dataiku
Deep Learning

6 mois
40k-45k €
400-640 €
Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur
developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.
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CDI

Offre d'emploiChargé de Projets Data - (Environnement Agile et Performance qualitative) - Reims H/F

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Business Intelligence
SQL

Reims, Grand Est

Offre importée

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Freelance

Mission freelanceLead Data Quality & Governance Lead (Pré-embauche)

SQLI
Publiée le
CoreData

6 mois
400-700 €
Paris, France
Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à la recherche d'un Lead Data Quality & Governance Lead en pré-embauche Contexte : Dans un contexte d'accélération des usages analytiques, de développement des Data Products et d'adoption de plateformes telle que Databricks, la fiabilité des données constitue un enjeu majeur pour garantir la confiance des utilisateurs et sécuriser les décisions métiers. Afin d'accompagner cette ambition, nous créons un poste de Lead Data Quality & Governance Lead, chargé de construire et piloter les pratiques de qualité de données sur l'ensemble de la plateforme Data client. Le poste est conçu comme une fonction transverse et structurante. Dans un premier temps, le Lead interviendra en tant qu'expert unique sur ces sujets. À mesure de la montée en maturité de la plateforme, il pourra contribuer à définir et développer une capacité Data Quality dédiée. Votre mission Construire la vision Data Quality de la Direction Data. Votre rôle consiste à : - définir le cadre méthodologique de la qualité des données - établir les standards de contrôle et de validation - définir les indicateurs permettant de mesurer la qualité des données et des traitements - identifier les principaux risques susceptibles d'impacter les usages métiers - promouvoir une culture de confiance et de fiabilité de la donnée auprès des équipes Vous contribuez directement à la sécurisation des indicateurs stratégiques utilisés par les métiers de la Mode. Sécuriser les Data Products et les plateformes analytiques Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des données : - ingestion - transformation - enrichissement - publication - exposition aux utilisateurs métiers Vous veillez notamment à garantir : - la qualité fonctionnelle des données - la cohérence des règles métier - la complétude des informations - la traçabilité des transformations - la stabilité des Data Products - Mettre en œuvre le Quality Engineering de la plateforme Vous construisez progressivement les dispositifs permettant d'industrialiser la qualité des données. Vos responsabilités incluent : - la définition des contrôles automatisés - l'intégration des validations dans les pipelines de développement - la mise en place de contrôles de cohérence et de réconciliation - le suivi de la qualité des actifs de données critiques - l'amélioration continue des processus de validation - développer une approche Data Reliability - vous mettez en place les premiers mécanismes de pilotage de la fiabilité de la plateforme Data. Vous définissez notamment : - les indicateurs de qualité de données - les métriques de disponibilité des traitements - les tableaux de bord de suivi - les alertes qualité - les processus d'analyse et de résolution des incidents Vous contribuez à transformer les constats observés en production en plans d'amélioration continue et accompagner la montée en maturité de l'organisation. Vous travaillez en étroite collaboration avec : - les Data Engineers - -les Analytics Engineers - les Data Product Owners - les équipes Business Intelligence - les Architectes Data - les représentants métiers Vous représentez le sujet Data Quality au sein de la Direction et accompagnez l'adoption progressive des bonnes pratiques. À terme, vous pourrez participer à la définition d'une organisation cible permettant de renforcer les capacités de Quality Engineering et de Data Reliability de la plateforme.
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Freelance

Mission freelanceSenior credit operations transformation lead | plateforme crédit & produits titrisés

Mon Consultant Indépendant
Publiée le
Enterprise Application Integration (EAI)
Migration
Monitoring

12 mois
560-620 €
Paris, Île-de-France
Mission de l'équipe : L'équipe intervient dans la transformation stratégique des opérations de crédit au sein d'un grand groupe bancaire européen. L'objectif est de construire un modèle opérationnel global, harmonisé et évolutif, reposant sur la standardisation des processus, la transformation des plateformes de crédit et l'automatisation des traitements. La transformation couvre l'ensemble du cycle de vie du crédit, de l'origination au servicing et à la gestion de portefeuille. L'équipe intervient principalement sur quatre axes : 1. Transformation de la plateforme opérationnelle de crédit Piloter la feuille de route de transformation et d'adoption d'une plateforme stratégique couvrant l'ensemble du cycle de vie du crédit. Définir le modèle opérationnel cible, harmoniser les processus entre entités et régions et accompagner la convergence des pratiques. Coordonner les équipes Operations, IT, métiers et Risques afin de garantir l'adéquation de la plateforme avec les besoins opérationnels. Identifier et prioriser les évolutions fonctionnelles, suivre leur déploiement et définir les indicateurs d'adoption, de performance et de création de valeur. Faire évoluer la plateforme vers un environnement centralisé intégrant progressivement les capacités d'automatisation et d'intelligence artificielle. 2. Automatisation et optimisation des opérations de crédit Décliner les objectifs de réduction des interventions manuelles en initiatives opérationnelles concrètes. Identifier les opportunités d'automatisation sur l'ensemble de la chaîne de traitement du crédit. Piloter l'intégration de workflows automatisés, de moteurs de décision, de capacités d'orchestration et de solutions assistées par l'intelligence artificielle. Repenser les processus et dispositifs de contrôle pour améliorer la productivité, la qualité des traitements et la maîtrise des risques opérationnels. Définir et suivre les indicateurs permettant de mesurer les gains d'efficacité et les bénéfices des transformations engagées. 3. Transformation et intégration opérationnelle des activités de produits titrisés Représenter les opérations de crédit dans un programme de transformation des activités liées aux produits titrisés. Définir les modèles opérationnels cibles, les dispositifs de gouvernance, les cadres de services et les environnements de contrôle associés. Piloter la préparation opérationnelle, le cadrage des migrations et le transfert des activités vers les organisations cibles. Superviser les besoins en ressources, les indicateurs de performance et les critères de préparation des équipes. Coordonner les parties prenantes métiers, Operations et IT afin de sécuriser les transitions, renforcer la résilience opérationnelle et maîtriser les risques. 4. Pilotage stratégique et accompagnement de la transformation Piloter des initiatives complexes impliquant plusieurs entités, fonctions et zones géographiques. Structurer la gouvernance, sécuriser les décisions et lever les points de blocage impactant l'exécution des programmes. Challenger les organisations existantes et accompagner l'évolution des modèles opérationnels et de la répartition des activités. Encadrer et accompagner les responsables de projets et consultants en transformation, et contribuer au développement des compétences de l'équipe. Déployer les bonnes pratiques de pilotage et renforcer la coordination entre les différentes parties prenantes. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur deux chantiers stratégiques : La transformation d'une plateforme transverse de gestion des opérations de crédit. L'intégration et l'industrialisation opérationnelle des activités liées aux produits titrisés. Les responsabilités principales attendues sont les suivantes : Définir et piloter les feuilles de route de transformation, les priorités et les jalons de déploiement. Concevoir et accompagner la mise en œuvre des modèles opérationnels cibles. Piloter l'adoption de la plateforme crédit et la convergence des processus à l'échelle internationale. Identifier et déployer les leviers d'automatisation, notamment à travers l'intelligence artificielle. Coordonner les migrations opérationnelles et sécuriser la préparation des équipes, les ressources et les contrôles. Définir les KPI de transformation, d'adoption, de performance et de maîtrise des risques. Animer la gouvernance, coordonner les parties prenantes internationales et superviser l'exécution des programmes. Accompagner les équipes de transformation et garantir la réalisation des objectifs opérationnels.
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