Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la construction et à l'évolution d'une plateforme Data alimentant des produits et services à forte volumétrie. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, développeurs, DevOps, Scrum Masters et Product Owners, vous évoluerez dans un environnement Agile / Scrum. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark. Modéliser et faire évoluer des tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en garantissant performance, évolutivité et gouvernance. Fiabiliser et industrialiser les flux de données afin de garantir leur fraîcheur, cohérence et disponibilité. Mettre en place des contrôles de qualité des données : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité. Développer des traitements robustes et résilients : rejouabilité, gestion des erreurs, retries, backfill et gestion des données en retard. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des pipelines : métriques, logs, dashboards et alertes. Participer aux phases de tests : tests unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge. Documenter les pipelines, modèles de données, procédures d'exploitation et choix techniques. Participer aux pratiques de CI/CD et aux revues de code. Environnement techniqueApache Spark – Apache Iceberg – AWS – Amazon S3 – Python et/ou Scala – SQL – Git – CI/CD – Monitoring & Alerting Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data ou ingénierie. Première expérience en Data Engineering. Bonne maîtrise de Spark et SQL. Expérience en Python ou Scala appréciée. Bonne connaissance des architectures Data sur AWS, notamment S3. Connaissance d'Iceberg ou de technologies de tables/stockage analytiques similaires. Sensibilité aux enjeux de qualité des données, résilience et observabilité. Autonomie, curiosité, esprit d'équipe et intérêt pour les environnements techniques modernes.

Dans le cadre d'un projet innovant autour de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Engineer IA Junior à fort potentiel. 🎯 Missions Conception et optimisation de prompts IA (Prompt Engineering) Développement d'agents IA et approche Agentic AI Participation aux projets d'industrialisation de solutions d'IA générative Collaboration avec les équipes Data, Innovation et Métiers Veille technologique sur les usages et évolutions de l'IA ✅ Profil recherché Diplômé(e) d'une école d'ingénieur Première expérience ou stage significatif en IA, Data ou développement Très bonne compréhension des modèles d'IA générative Expérience en Prompt Engineering Intérêt marqué pour le développement d'agents autonomes et les architectures IA modernes Niveau d'anglais professionnel courant

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour intervenir sur des projets innovants autour de l'IA Générative et des LLM au sein d'un grand acteur de la protection sociale en France. L'objectif est de développer et d'optimiser une solution IA capable de générer des réponses automatiques aux demandes des adhérents. Ces réponses couvrent un large éventail de sujets : demandes de renseignement, réclamations et actions diverses sur leurs contrats. Vos missionsDévelopper et optimiser des modèles Machine Learning et LLM Concevoir des solutions basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Industrialiser les modèles et pipelines IA Participer à la mise en place des bonnes pratiques MLOps et LLMOps Produire une documentation technique de qualité

Contexte de la mission Dans ce contexte, nous recherchons un Data Engineer ayant une forte appétence pour la compréhension des enjeux métier liés à la donnée, les environnements Big Data en transformation, et le travail sur des systèmes existants et l'amélioration continue. Le profil attendu combine compétences techniques solides et posture d'ingénieur impliqué dans le fonctionnement global du SI (BUILD & RUN). Une expérience minimale de 3 ans est requise. Objectifs et livrables Activité principale Les missions s'inscrivent dans une trajectoire progressive : Phase 1 : Modernisation des traitements existants - Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark (Java) - Participation à l'optimisation des traitements existants - Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL - Appropriation des processus métier derrière les flux de données Phase 2 : Refonte cloud (Databricks) - Participation au projet stratégique de migration vers le cloud - Conception et mise en œuvre de pipelines de données sur Databricks - Industrialisation des traitements dans un environnement moderne Activités principales : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données en Spark (Java) - Migrer des traitements legacy vers des architectures Big Data modernes - Assurer la maintenance des traitements existants SQL / PL-SQL - Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données - Participer activement au RUN et à l'amélioration continue Activités secondaires - Contribution aux bonnes pratiques de développement et d'exploitation - Mise à jour du référentiel documentaire - Partage de connaissances au sein de l'équipe - Participation à la guilde Spark de l'équipe (choix de conception, optimisation des traitements, road map technique etc…) Stack technique de l'équipe Spark, Java, Ceph, Tableau Server, Oracle, Informatica, Maven, Control-M, Git, Jenkins, Terraform

• Concevoir et proposer des solutions de données utilisant les technologies Azure Cloud dans le respect de notre cadre de référence • Concevoir et proposer des solutions basées sur Snowflake • Appliquer la stratégie « Data as a Service » en respectant les meilleures pratiques architecturales • Concevoir et développer des API/microservices pour enrichir notre catalogue de solutions • Soutenir la stratégie d'architecture événementielle (EDA) basée sur Azure Event Hub et Azure IoT Hub • Contribuer à notre catalogue de services pour l'enrichissement en libre-service (self-service) • Contribuer à la modernisation et à la veille technologique au sein de l'équipe « Data Capture » et de l'organisation « Data & Analytics » • Agir en tant que référent de l'équipe pour tous les sujets liés au Cloud • Animer des ateliers et faciliter le recueil des besoins • Accompagner les Data Engineers sur les sujets liés au Cloud • Soutenir l'équipe Sécurité sur les sujets connexes • Contribuer à la feuille de route et à l'évolution de la solution « Data Capture » • Challenge et accompagnement des prestataires externes

Dans le cadre de la mise en oeuvre du règlement DORA au sein d'un grand acteur du secteur de l'assurance, nous recherchons un consultant confirmé pour accompagner la fiabilisation du processus de gestion des externalisations et du registre d'information. La première phase de la mission sera fortement opérationnelle et portera sur la qualification des prestations externalisées, la qualité des données et la préparation des éléments nécessaires à l'alimentation du registre. Principales responsabilités Identifier et fiabiliser les prestations restant à qualifier. Compléter et finaliser les questionnaires de qualification des prestations. Contrôler la cohérence, la complétude et la qualité des informations collectées. Préparer les fichiers nécessaires à l'import des données dans les outils internes. Documenter les contrôles réalisés et les éventuels écarts identifiés. Produire un reporting régulier sur l'avancement des travaux. Prendre progressivement en main les procédures, référentiels et outils relatifs à la gestion des externalisations. En cas de prolongation, contribuer à la préparation des instances de gouvernance et au suivi des actions associées. Accompagner les entités internationales dans l'application du dispositif et la production des livrables attendus. Consolider les différents référentiels d'externalisation afin de contribuer à la constitution d'un référentiel unique et fiable. Alimenter et maintenir le registre d'information DORA. Exploiter, contrôler et fiabiliser les données au moyen d'outils de traitement automatisé.

Expérience en Data Engineering / Data AnalysisExpérience significative dans le domaine de la Data Engineering et de la Data Analysis, avec une bonne compréhension des enjeux liés à la collecte, la transformation, l'analyse et la valorisation des données. Maîtrise de Dataiku et Python, permettant de concevoir, développer et maintenir des traitements de données et des solutions d'analyse adaptées aux besoins identifiés. Capacité à comprendre et cadrer un besoin métier, à identifier les enjeux et contraintes associés, puis à proposer une solution technique cohérente et adaptée. Autonomie dans le pilotage des sujets, de la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre, avec capacité à organiser les différentes étapes et à assurer le suivi des actions. Aisance relationnelle et capacité à collaborer avec les équipes métier et IT, afin de faciliter la compréhension des besoins, la coordination des parties prenantes et la mise en œuvre des solutions. Capacité à évoluer dans des environnements nécessitant à la fois rigueur technique, compréhension fonctionnelle et coordination avec différents interlocuteurs. Organisation du travail2 jours de télétravail par semaine

Informations clés Rôle : Data Analyst Power BI / GCP – BigQuery & Identity Management Localisation : Paris Montparnasse (Île-de-France) Rythme : Hybride — 3 jours sur site / 2 jours de télétravail par semaine TJM max : 540 € HT / jour Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2028 (Longue mission) Missions principalesExploiter et administrer les connexions Power BI Gateway avec GCP BigQuery. Gérer les habilitations des utilisateurs, rapports, espaces de travail (Workspaces) et applications Power BI. Mettre en œuvre et maintenir la fédération d'identité entre les environnements Microsoft et GCP IAM via Gateway. Concevoir, développer et assurer le maintien en condition opérationnelle des rapports, Workspaces et applications Power BI. Accompagner les équipes métier dans leurs usages et leurs besoins en self-service BI. Collaborer étroitement avec les Business Analysts pour répondre aux besoins de reporting et d'analyse. Intervenir sur des environnements Cloud ou sur des infrastructures On-Premise via Power BI Report Server, selon la sensibilité des données. Compétences requisesPower BI : excellente maîtrise de la plateforme, de la création et de la maintenance de rapports. Gestion des identités et des habilitations : Microsoft Active Directory (AD). Microsoft Entra ID. GCP IAM (Identity and Access Management). GCP BigQuery. Fédération d'identité entre les environnements Microsoft et GCP via Power BI Gateway. DAX : bonne maîtrise pour la création et l'optimisation des mesures et calculs. Compétences appréciéesConnaissance de SQL Server Analysis Services (SSAS). Expérience des environnements hybrides Cloud et On-Premise.

Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.

Dans le cadre du développement de notre Data Factory, vous intégrerez une équipe en charge de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'objectif est de développer des produits Data répondant aux besoins concrets des métiers, tout en garantissant leur performance, leur sécurité, leur qualité et leur évolutivité. Vos missionsDéveloppement de produits Data Transformer la donnée brute en données exploitables, notamment sous forme de tables requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fil de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views, réintégration dans le SI, services de scoring, etc. Conception et industrialisation Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et fiabiliser les pipelines de données. Mettre en place et garantir un processus qualité rigoureux : documentation, tests unitaires et d'intégration, commentaires, versioning. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et des outils de développement Data. Profil recherchéDiplômé(e) d'un Master ou d'une école d'ingénieurs en informatique, sciences ou domaine similaire, avec une spécialisation en Data. 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Azure / Databricks. Maîtrise avancée de PySpark / Spark. Expertise de l'environnement Microsoft Azure : Data Factory, Databricks, Data Lake Storage, Azure DevOps, Git et CI/CD. Solide expérience en traitement de données batch et streaming. Bonne maîtrise de SQL et connaissance des bases NoSQL (Cosmos DB, MongoDB…). Bonne connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Capacité à travailler en collaboration avec des PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers. Qualités recherchéesRigueur et autonomie Esprit d'innovation Bonnes capacités de communication Esprit d'équipe Capacité d'adaptation Sensibilité aux enjeux de qualité et d'industrialisation des données

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de traitement, d'intégration et de transformation de données. Le profil devra disposer d'une bonne maîtrise de Python, XML et Transact-SQL (T-SQL). MissionsConcevoir et développer des flux de données et des traitements d'intégration. Développer des scripts et traitements en Python pour automatiser et fiabiliser les processus Data. Manipuler et transformer des données au format XML. Développer et optimiser des requêtes et procédures en Transact-SQL (T-SQL). Participer à la mise en place et à l'évolution des pipelines de données. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Identifier et résoudre les problématiques techniques liées aux traitements et aux flux de données. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers sur les différents projets. Environnement techniquePython, XML, Transact-SQL / T-SQL, SQL Server, ETL, Data Integration, Data Pipelines, traitement de données.

Dans le cadre du renforcement de ses capacités d'analyse et de pilotage cyber, un acteur majeur bancaire recherche un ingénieur data orienté cybersécurité pour accompagner la collecte, la valorisation et l'exploitation des données de sécurité à l'échelle du Groupe. Vous intégrerez une équipe experte chargée de construire les outils de pilotage cyber et de fournir des indicateurs stratégiques aux équipes opérationnelles, aux managers et aux responsables de la sécurité des systèmes d'information. Cette mission offre l'opportunité de contribuer à des projets à forte visibilité mêlant Data Engineering, Business Intelligence et Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité. Vos missions Concevoir et maintenir les processus d'ingestion des données issues des différents outils cybersécurité. Collecter, transformer et corréler des données provenant de multiples sources. Produire et faire évoluer les tableaux de bord Power BI destinés aux équipes opérationnelles, managériales et de gouvernance. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Développer des scripts d'automatisation pour faciliter les contrôles et le traitement des données. Participer à la création de cas d'usage innovants s'appuyant sur l'IA afin de détecter des opportunités d'amélioration de la posture cyber. Collaborer avec les équipes cybersécurité, infrastructure et data pour répondre aux besoins métiers. Environnement technique Data & BI Power BI Spark ETL Data Quality Reporting et visualisation de données Développement & Scripting Python Shell Unix Perl PHP VBA Automatisation & DevOps Git GitHub Ansible AWX Cybersécurité Collecte et corrélation de données de sécurité Contrôles cyber automatisés Analyse de données cybersécurité Méthodes Travail en équipe pluridisciplinaire Environnement orienté amélioration continue Approche Data Driven

Piloter et suivre les projets réalisés au forfait. Challenger les fournisseurs sur les choix techniques, les délais et la qualité des livrables. Veiller à l'application de nos standards Analytics. Veiller au respect stricte des cahiers des charges et des livrables. Intervenir sur des sujets variés nécessitant une forte capacité d'adaptation. Power BI, BigQuery et dbt obligatoires. Excellente gestion des priorités. Organisation et rigueur exemplaires. Bonne compréhension des architectures data et analytiques. Capacité à comprendre rapidement les enjeux projets et les solutions proposées. Expérience de pilotage de prestations ou de fournisseurs appréciée.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission dans le cadre de notre transition vers une architecture Data Mesh. Nous recherchons un(e) Data Product Engineer spécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst. Votre mission sera de concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain métiers et les data owners. Missions clés : - Conception de flux de données et de Data Products Développement des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer Documentation des pipelines d'ingestion de données Intégration des données dans l'écosystème Data Mesh Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d'usage. Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d'usage identifiées avec les responsables de domaines métiers Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet). Documentation les data products (métadonnées, ownership, qualité) Contribution à l'amélioration continue des data produts dans de la plateforme Starburst Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products.

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés. Environnement techniqueGCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash