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Contexte : Rejoignez un programme stratégique au cœur de la transformation de la Santé et de l'AssuranceVous souhaitez piloter des initiatives à fort impact mêlant transformation métier, intelligence artificielle, data et innovation ? Nous recherchons un(e) Directeur(rice) / Manager Senior Transformation Santé & Assurance capable d'accompagner des programmes stratégiques depuis leur conception jusqu'à leur déploiement opérationnel. Ici, il ne s'agit pas de développer des solutions ou de produire des modèles de data science, mais de définir la vision, structurer les projets, embarquer les parties prenantes et garantir la création de valeur pour les métiers. Vos missions :Définir et piloter la stratégie de transformation sur des programmes Santé, Assurance ou Protection Sociale. Recueillir et challenger les besoins métier afin de les traduire en spécifications fonctionnelles détaillées. Construire des business cases solides et mesurer la valeur générée. Animer les instances de gouvernance auprès des directions métier, IT et sponsors exécutifs. Coordonner les équipes internes, cabinets de conseil, intégrateurs et partenaires externes. Superviser le déploiement de solutions digitales, data et IA. Définir les règles de gouvernance IA, les critères de succès, les mécanismes de contrôle et les niveaux de supervision humaine. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouvelles solutions. Encadrer et faire monter en compétence une équipe de Business Engineers.

Freelance – Démarrage ASAP – Paris – Durée : 12 mois renouvelable – Anglais requis – Télétravail partiel. TJM : 550 à 650 € HT/jour selon profil. Contexte : Pour le compte d'une société de gestion d'actifs, nous recherchons un consultant intervenant sur des projets et évolutions autour d'un PMS (Portfolio Management System) de gestion d'investissement et de son écosystème applicatif. Vos missions : - Piloter des projets d'évolution et d'intégration autour du PMS et de son écosystème applicatif - Piloter des projets de convergence et d'optimisation des processus - Recueillir les besoins métiers, proposer des solutions et accompagner leur mise en œuvre - Coordonner les équipes métier, IT, support et éditeurs - Assurer le support fonctionnel et l'analyse des incidents de production - Participer à la maintenance corrective et évolutive des applications - Organiser les phases de recette, tests, documentation et déploiement - Animer les comités projet et ateliers avec les différents interlocuteurs

Freelance – Démarrage ASAP – Paris – Durée : 12 mois renouvelable – Anglais requis – Télétravail partiel. TJM : 550 à 650 € HT/jour selon profil. Contexte : Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la modernisation de son système décisionnel, un grand groupe international recherche un Senior Product Owner Data & IA. Vous serez responsable de la roadmap Data, du pilotage des livraisons et de la coordination des équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur des projets de migration BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Vos missions : - Pilotage produit et roadmap Data : priorisation, backlog, gestion des parties prenantes - Pilotage technique et évolution de la plateforme Data - Migration et modernisation BI (SSIS/SSAS vers Microsoft Fabric) - Coordination des équipes techniques et métiers, adoption de l'IA Profil recherché : - Minimum 8 ans d'expérience dans la Data, dont au moins 4 ans en tant que Product Owner ou Product Manager Data - Expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering appréciée - Solide maîtrise du pilotage produit : roadmap, priorisation, backlog, parties prenantes - Très bonne maîtrise de SQL et de dbt (capacité à lire, challenger et corriger des modèles de données) - Anglais professionnel Environnement technique : Microsoft Fabric, Warehouse, Lakehouse, dbt, SQL avancé, modélisation décisionnelle, Power BI, SSIS, SSAS, Jira, Azure DevOps, Confluence.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses projets d'intelligence artificielle générative et agentique, notre client souhaite mettre en place un outil permettant d'estimer la consommation de tokens et les coûts associés à l'utilisation des modèles LLM. L'objectif est de permettre aux équipes projet d'anticiper leurs dépenses en fonction de leurs besoins, des volumes d'utilisation prévus et des modèles d'IA utilisés. Pour cela, nous recherchons un AI Engineer capable de participer au cadrage du besoin et au développement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens. MissionsLe consultant interviendra sur les différentes étapes du projet : Recueillir les besoins des équipes et définir les principales fonctionnalités de l'outil. Identifier les paramètres à prendre en compte pour estimer la consommation de tokens selon les cas d'usage. Développer en Python une calculatrice permettant de simuler les volumes de consommation et les coûts associés. Prendre en compte les spécificités des différents modèles LLM et leurs modalités de tarification. Intégrer les particularités des projets agentiques, notamment les appels successifs aux modèles et les interactions entre agents. Tester et fiabiliser les calculs afin de fournir des estimations cohérentes. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle de la solution. Compétences recherchéesBonne maîtrise de Python. Connaissance des LLM et des mécanismes de tokenisation. Expérience dans l'utilisation d'API de modèles d'IA générative. Compréhension des coûts associés à la consommation de tokens. Capacité à cadrer un besoin et à proposer une solution technique adaptée. Une expérience sur des projets d'IA générative, des architectures agentiques ou des sujets LLMOps constituera un réel atout. Livrable attenduDéveloppement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens, accompagnée de sa documentation. Profil recherchéNous recherchons un profil technique et pragmatique, capable de comprendre les besoins des équipes, de les traduire en fonctionnalités concrètes et de développer un outil fiable et facilement utilisable.

Nous recherchons pour notre client, un grand groupe industriel international évoluant dans un environnement réglementé, un Product Owner Dataiku / Product Manager. Il contribuera à la stratégie produit et au déploiement des plateformes du socle Data & IA du groupe. Dataiku est l'outil pivot de la Data Science, de l'IA self-service et de l'agentique pour les métiers. Le périmètre couvre aussi les solutions d'IA générative de l'écosystème et les briques à venir. Au-delà de la gestion produit, le consultant sera un contributeur clé de la veille LLM et de la réflexion stratégique IA générative du groupe. Le contexte impose de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de conformité SI. Maîtrise fonctionnelle de la plateforme Dataiku Flows et recipes : préparation visuelle, jointures, transformations, datasets et connexions aux sources Modélisation ML : Visual ML / AutoML, déploiement, scoring, API endpoints et MLOps Dataiku Applications, dashboards et webapps Gestion de projets, environnements de code Python/R, plugins et extensions Capacités GenAI et agentiques : LLM Mesh, Prompt Studios, RAG, agents et Govern node Administration : gouvernance des espaces, rôles et permissions, licences et nœuds Déploiement et adoption Piloter la roadmap de déploiement à l'échelle des BU, des sites et du central Animer la communauté d'utilisateurs : formations, bonnes pratiques et templates réutilisables Mesurer l'usage et la valeur : KPIs d'adoption, projets actifs, ROI et satisfaction Dialoguer avec l'éditeur sur la roadmap et le support, en lien avec les équipes plateformes Gouvernance des cas d'usage Tenir à jour le portefeuille des cas d'usage développés sur la plateforme Assurer la conformité des projets au cadre de gouvernance Data & IA Suivre le cycle de vie des cas d'usage : POC, industrialisation, run et décommissionnement Garantir la traçabilité, la documentation et la réutilisation des assets entre BU et sites

Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d'un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l'équipe Conseil et Valorisation Data. MISSIONS - Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée - Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data - Assurer le support et l'assistance métier des usages Data - Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel Et concrètement ? • Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l'exploitation de la donnée, • Participer au cadrage des projets Data (études d'impacts, faisabilité) • Contribuer aux études d'opportunité et de faisabilité sur le volet Data, • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai). Environnement technique • Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera) COMPÉTENCES REQUISES Compétences fonctionnelles et métier • Maîtrise du recueil, de l'analyse, de la formalisation et de la priorisation des besoins métiers dans des contextes Data complexes. • Capacité à challenger les besoins, à conseiller les directions métiers et à traduire les enjeux opérationnels en exigences fonctionnelles claires et exploitables. • Bonne compréhension des usages de la donnée : pilotage de la performance, reporting décisionnel, connaissance client, indemnisation et pilotage commercial. • Maîtrise de la modélisation fonctionnelle des données, de la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées, des règles de gestion et des critères d'acceptation. • Expérience de la recette fonctionnelle : définition de la stratégie de tests, préparation et exécution des cas de test, qualification des anomalies et suivi des corrections. Compétences Data et techniques • Expérience confirmée des projets Data, des systèmes d'information décisionnels et des plateformes Big Data. • Bonne connaissance des chaînes de traitement de la donnée, depuis l'identification des sources jusqu'à la restitution et à la valorisation des données. • Capacité à dialoguer avec les architectes, les Data Engineers, les équipes BI, les développeurs et les responsables de production. • Compréhension des principes de modélisation de données, d'intégration, de traçabilité, de métadonnées et de gestion du cycle de vie de la donnée. • Connaissance de l'écosystème SAS et de la plateforme Cloudera ; la maîtrise de SQL et des outils de requêtage ou de visualisation constitue un atout. Gouvernance et qualité des données • Sensibilité forte aux enjeux de gouvernance, de qualité, de conformité, de sécurité et de protection des données. • Capacité à définir et suivre des indicateurs de qualité, à identifier les causes d'anomalies et à piloter les plans de remédiation avec les parties prenantes. • Bonne compréhension des rôles et responsabilités associés à la gouvernance des données : Data Owner, Data Steward, responsables métiers et équipes IT. Compétences méthodologiques • Maîtrise des activités de cadrage : études d'opportunité, études d'impact, analyse de faisabilité, identification des risques, estimation des charges et planification. • Expérience des méthodes Agile et cycle en V, avec capacité à intervenir dans des équipes pluridisciplinaires. • Maîtrise des techniques d'animation d'ateliers, de conduite d'entretiens, de restitution et d'aide à la décision. • Rigueur dans la gestion documentaire, le suivi des actions, la coordination des contributeurs et le respect des engagements de qualité, de coût et de délai. Connaissances sectorielles • Connaissance confirmée du secteur de l'assurance, notamment des domaines IARD, indemnisation et pilotage commercial. • Compréhension des processus métiers, des indicateurs de performance et des contraintes réglementaires propres au secteur assurantiel.

Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.

Informations Générales Rôle : Data Translator / Senior Data Product Owner (Data & Analytics) Niveau d'expérience : Senior / Grade C Localisation : IDF (91) Rythme : Hybrid (3 jours sur site / 2 jours de télétravail par semaine) Date de démarrage : ASAP (Dès que possible) Durée de la mission : Longue durée (jusqu'au 28/09/2029) Contexte & Objectif de la Mission Dans le cadre de la transformation digitale et analytique des équipes Marchandises (Retail), nous recherchons un(e) Data Translator / Senior Data Product Owner expérimenté(e). L'objectif principal de cette intervention est de : Piloter et cadrer l'automatisation des analyses catégorielles grâce à l'intégration de l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI). Rationaliser et moderniser l'écosystème décisionnel existant afin d'optimiser l'efficacité opérationnelle des acheteurs et category managers. Missions & Livrables PrincipauxVolet 1 : Product Ownership & Cadrage (Produit GenAI) Analyse des usages & Personas : Identification des besoins métier et résolution des irritants pour 4 sous-profils clés de la Direction Marchandises. Conception fonctionnelle : Spécification détaillée de la solution cible générant automatiquement des supports de présentation (Slides) enrichis par la GenAI. Pilotage du Delivery : Définition, priorisation du backlog et exécution de la roadmap produit en environnement Agile. Volet 2 : Architecture & Rationalisation de l'Écosystème Analytics (Business Analysis) Cartographie de l'existant : Audit et inventaire du paysage décisionnel actuel (reporting bureautique, Business Intelligence, panels de marché, flux internes) pour éliminer les redondances et ruptures de charge. Modélisation de l'Architecture Cible : Définition de la nouvelle architecture applicative décisionnelle de référence. Trajectoire de convergence : Élaboration de la feuille de route de transformation (simplification, interopérabilité, modernisation et déploiement de la Self-Service BI).

Le besoin La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours. Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur. Vos missionsExploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout. Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation. Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell. Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages. Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon). Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases). Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage. Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables. Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.

Nous recherchons un consultant QA Data / MDM senior pour intervenir sur la qualité des données, la validation des référentiels et les tests des flux entre systèmes. Analyser les spécifications et définir les scénarios de test avec les équipes métier et techniques. Concevoir et exécuter les tests fonctionnels, d'intégration et de non-régression sur une solution MDM. Vérifier les règles de gestion des données de référence : création, modification, dédoublonnage, rapprochement et consolidation. Contrôler la qualité des données : complétude, unicité, cohérence et conformité. Tester les flux entrants et sortants, les interfaces et les traitements de données. Rédiger des requêtes SQL pour vérifier les données et rapprocher les résultats entre les systèmes sources et cibles. Contribuer à l'automatisation des tests avec Robot Framework. Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Préparer les jeux de données et assurer le reporting des campagnes de test.

Nous recherchons un Data Scientist - Freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise du secteur retail, active à l'international. Vous intégrerez une équipe dédiée à la Data, à l'IA et à la gouvernance, qui accompagne les équipes métiers dans l'adoption de solutions Data et IA à fort retour sur investissement. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'exploration des besoins jusqu'à la mise en production. Vos responsabilités : Comprendre les besoins métier : collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA, et participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Explorer et préparer les données : analyser les données, sélectionner les datasets pertinents et créer les variables utiles aux modèles. Concevoir et entraîner des modèles IA : développer des algorithmes de Machine Learning et d'IA Générative (LLMs, RAG, fine-tuning), évaluer leur robustesse et les améliorer en continu. Industrialiser et déployer les solutions : développer des APIs, intégrer les modèles aux systèmes existants et appliquer les bonnes pratiques MLOps. Superviser les modèles en production : garantir performance, scalabilité et sécurité, détecter les dérives et planifier les réentraînements ou ajustements. Garantir la valeur ajoutée : collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers, partager les bonnes pratiques et garantir un impact mesurable des solutions pour l'entreprise.

Contexte Un grand groupe industriel souhaite renforcer temporairement son équipe Data Platform au sein de sa Digital Factory afin d'accompagner l'accélération des projets Data et IA, l'augmentation des volumes de données et l'industrialisation des traitements de données. L'équipe Data Platform est responsable de la mise à disposition, de l'exploitation et de l'évolution des services permettant l'ingestion, le stockage, la transformation et la diffusion des données. Elle assure également la supervision, la sécurisation des flux et le support aux équipes Data Engineering, BI et métiers. Description du poste Le consultant interviendra en tant que Data Platform & Data Ops Engineer avec une forte composante Cloud AWS, exploitation de plateformes Data et industrialisation des environnements. Administration et exploitation Data Platform • Administrer et maintenir les plateformes de données. • Gérer les pipelines d'intégration et les déploiements. • Administrer les environnements DEV, TEST et PROD. • Gérer les espaces de stockage, les accès et les habilitations. • Garantir la disponibilité et la sécurité des plateformes. Architecture et infrastructure DataOps • Concevoir et maintenir des architectures Data sur AWS. • Automatiser le provisionnement d'infrastructure via Terraform. • Optimiser les coûts Cloud (FinOps). • Assurer la scalabilité, la résilience et la sécurité des services Data. Industrialisation et DevOps • Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD. • Automatiser les déploiements et les tests. • Standardiser les composants Data. • Améliorer continuellement les processus d'exploitation. Support et expertise technique • Assurer le support N2/N3 des plateformes Data. • Diagnostiquer et résoudre les incidents complexes. • Accompagner les équipes Data Engineering et BI. • Réaliser des analyses de performance et de capacité. Monitoring et observabilité • Mettre en oeuvre les solutions de supervision. • Définir les alertes et tableaux de bord opérationnels. • Assurer le suivi des SLA et indicateurs de performance. • Anticiper les risques de saturation ou de dégradation des services. Gouvernance et transformation • Contribuer aux standards de la Data Platform. • Participer aux revues d'architecture. • Documenter les procédures et bonnes pratiques. • Accompagner les projets de migration Cloud et les évolutions de plateforme. Livrables attendus • Templates d'infrastructure automatisés (IaC). • Pipelines CI/CD industrialisés. • Documentation d'exploitation. • Procédures de déploiement et de supervision. • Runbooks et modes opératoires. • Dossiers techniques d'architecture. • Reporting d'activité. • Plans de remédiation des incidents majeurs. • Supports de transfert de compétences. • Documentation des processus d'automatisation et d'exploitation.

Mission de l'équipe : Au sein d'un grand établissement bancaire, vous interviendrez sur la définition, l'harmonisation et le déploiement des normes opérationnelles de données utilisées dans les reportings Risques et Finance. L'objectif est de garantir la cohérence des référentiels et des règles de gestion, de renforcer la qualité des données et d'assurer l'intégration opérationnelle des évolutions réglementaires, notamment Bâle IV, dans les reportings prudentiels et de solvabilité. La mission s'articule autour de trois axes principaux. 1. Gouvernance et normalisation des données Risques & Finance Définir, maintenir et faire évoluer un référentiel commun de données couvrant les périmètres Risques, Finance, gestion actif-passif et trésorerie. Réaliser des études normatives à partir des dictionnaires de données, nomenclatures, règles de gestion opérationnelles et standards applicables aux reportings. Garantir la cohérence des définitions et leur application au sein des différentes entités bancaires. 2. Évolutions réglementaires et reporting prudentiel Contribuer à l'intégration opérationnelle des évolutions réglementaires, notamment dans le cadre de Bâle IV. Définir les solutions opérationnelles adaptées aux exigences réglementaires et réaliser les études d'impacts chiffrés sur les exigences en capital. Assurer la cohérence des normes et règles de gestion utilisées dans la production des reportings prudentiels et de solvabilité. 3. Déploiement des normes et coordination transverse Accompagner les entités dans l'application des normes opérationnelles et rédiger les notes nécessaires à leur déploiement. Collaborer avec les équipes Reporting Risques, Finance, Liquidité et les maîtrises d'ouvrage pour définir les solutions opérationnelles adaptées. Assurer la diffusion et la bonne compréhension des standards communs, tout en collectant les règles de gestion relatives aux valeurs par défaut et à la sélection des sources de données. Prestations demandées La mission portera principalement sur les activités suivantes : Réaliser les études normatives et contribuer à l'évolution des référentiels de données Risques, Finance et gestion actif-passif. Définir et harmoniser les dictionnaires de données, nomenclatures, règles de gestion et standards opérationnels. Analyser les évolutions réglementaires et leurs impacts opérationnels et chiffrés sur le capital réglementaire. Définir les solutions permettant l'intégration des exigences réglementaires dans les reportings de solvabilité. Rédiger les notes opérationnelles et accompagner les entités dans le déploiement des normes. Coordonner les travaux avec les équipes Reporting Risques, Finance, Liquidité et les maîtrises d'ouvrage. Collecter, documenter et harmoniser les règles de gestion relatives aux traitements par défaut et à la détermination des sources de données. Secteur d'activité : Banque Calendrier Du 01/10/2026 au 31/12/2026, avec possibilité de renouvellement.

Dans le cadre de la modernisation d'un écosystème Data et du déploiement d'une architecture Data Mesh, nous recherchons un Chef de Projet Data Platform expérimenté pour piloter le déploiement d'une solution stratégique basée sur Starburst Enterprise / Trino. Vous interviendrez au cœur d'un environnement technique exigeant, en coordonnant les équipes Architecture, Infrastructure, Cybersécurité, Data Engineering, BI et Analytics. Vos principales responsabilités Pilotage de projet Cadrage, définition des objectifs et construction du planning directeur. Pilotage des risques, du budget, des ressources et des dépendances. Animation des comités projet et de pilotage. Coordination des fournisseurs et des intégrateurs. Coordination technique Data Coordination des travaux d'architecture et d'infrastructure. Pilotage des équipes Data Engineering, BI et Analytics. Suivi des phases d'installation, d'intégration, de tests et de recette. Préparation des mises en production et du passage en RUN. Gouvernance & conduite du changement Définition de la roadmap et des indicateurs de performance. Gestion des parties prenantes et des arbitrages. Accompagnement des équipes métiers et techniques. Préparation du reporting et des supports destinés au management.