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Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.

• 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

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

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe QA, nous client recherche un Data QA Engineer pour garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des produits de données et des pipelines. Intégré(e) à une équipe Data fonctionnant en environnement Agile/SAFe, vous travaillerez en étroite collaboration avec les Product Owners, Data Engineers et équipes QA afin de définir les stratégies de test, sécuriser les livraisons et automatiser les contrôles qualité. L'objectif est d'intégrer la qualité le plus en amont possible du cycle de développement (approche Shift-Left) et de limiter les anomalies jusqu'en production. Missions principalesDéfinir la stratégie de tests sur le périmètre Data en collaboration avec le PO et les équipes Data. Concevoir et exécuter des campagnes de tests fonctionnels et de bout en bout. Vérifier la qualité, la cohérence et l'exactitude des données et des produits Data. Analyser les besoins et définir les scénarios de tests en lien avec les exigences fonctionnelles. Préparer et exécuter les tests sur des environnements Azure / Databricks. Identifier, analyser et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Contribuer à l'automatisation des tests, notamment sur les flux d'ingestion et les produits Data critiques. Travailler avec les équipes d'automatisation QA pour développer et maintenir les tests automatisés. Participer à l'amélioration continue des pratiques, outils et processus QA. Suivre les indicateurs de qualité et de couverture des tests. Contribuer au partage des bonnes pratiques au sein de la communauté QA. Environnement techniqueData : Azure, Databricks, SQL Gestion des tests : Jira / X-Ray Automatisation : Gherkin, Selenium, Appium, RestAssured API : Postman Exécution des tests : LambdaTest Monitoring / logs : Datadog Méthodologie : Agile / Scrum / SAFe Compétences techniquesIndispensables3 à 4 ans d'expérience en QA / Software Testing. Très bonne maîtrise de SQL et capacité à contrôler et analyser des données. Expérience sur une plateforme Data. Connaissance de l'environnement Azure et/ou Databricks. Maîtrise de Jira / X-Ray. Expérience en automatisation des tests avec Gherkin / Cucumber. Connaissance de frameworks tels que Selenium, Appium ou RestAssured. Expérience des tests d'API avec Postman. Nice-to-haveExpérience de LambdaTest et Datadog. Certification ISTQB. Expérience dans un environnement Agile à l'échelle / SAFe

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.

Hello ! Nous c'est WEKEY ! Nous ne sommes ni une ESN ni un cabinet de recrutement. Aaah mais qui sommes-nous alors ? Pour tout savoir sur nous et votre future mission c'est par ici 😁⬇ Vous êtes Data Engineer H/F et vous recherchez une mission en freelance ? Nous avons le projet qu'il vous faut pour l'un de nos clients basé à Niort. CE QUI VOUS ATTEND👀 Dans le cadre de la mission votre rôle sera : Assurer le fonctionnement quotidien et le maintien en conditions opérationnelles de l'activité Data • Créer et maintenir des tableaux de bord et reportings • Suivre, contrôler et fiabiliser les pipelines de données • Exposer et valoriser les données pour développer de nouveaux services • Participer aux travaux de segmentation, de cartographie et de géolocalisation • Contribuer à la réflexion sur le stockage et l'exploitation des documents métier

Contexte : La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps. Le Data Engineer interviendra en lien étroit avec les équipes de production applicative / DevOps afin de mettre en œuvre techniquement les demandes métiers et de faire évoluer la plateforme Data. Missions principales Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Réaliser les opérations de Data Preparation et transformation. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données. Participer aux évolutions techniques de la plateforme. Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes d'évolution. Contribuer au maintien et à l'amélioration des solutions Data existantes. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Compétences indispensables Très bonne maîtrise attendue de : GCP – Google Cloud Platform BigQuery Cloud Storage SQL Python orienté objet Pandas et/ou Dask Bash scripting Git Une expérience en environnement Agile / Scrum est également attendue. Anglais professionnel indispensable à l'écrit et à l'oral Compétences appréciées / différenciantes Les technologies suivantes constituent des atouts supplémentaires : Cloud Functions – SAS – Alteryx – XLD/XLR – Control-M – Hadoop – Spark.

Au sein du département IT de la DSI Groupe, l'équipe data fournit aux différentes entités les applications nécessaires à leur fonctionnement. La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps et consiste à mettre en œuvre techniquement les demandes métier en lien avec les équipes de production applicative et DevOps. L'enjeu porte sur les ingestions, transformations et pipelines de données ainsi que sur les évolutions de la plateforme. Missions : - Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données - Réaliser les opérations de data prep et de transformation des données - Maintenir les outils de gestion des pipelines de données - Faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données - Adresser les demandes d'évolution de la plateforme à l'équipe DevOps - Rédiger des spécifications techniques claires et précises - Participer aux travaux dans un environnement agile Scrum - Collaborer avec les équipes IT basées à Porto - Explorer de nouvelles solutions et technologies adaptées aux besoins - Résoudre des problèmes techniques complexes liés au traitement des données Profil attendu : Data Engineer confirmé disposant d'une excellente maîtrise de GCP et des technologies de la stack data associée. Une solide expérience en BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python orienté objet, Pandas et/ou Dask, Bash scripting et Git est attendue. La maîtrise de l'anglais à l'écrit et à l'oral est nécessaire pour les échanges avec les interlocuteurs basés à Porto. Une expérience des environnements agiles, notamment Scrum, ainsi qu'une bonne capacité d'analyse et de travail en équipe sont recherchées.

Cartographier et documenter les sources de données Assurer la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures Concevoir les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité Structurer le data lake Contribuer à la gestion des référentiels de données Intégration des données : · Capter et stocker, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise · Assurer la supervision et l'intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples · Vérifier la qualité des données qui entrent dans le Data Lake et s'assure de leur sécurité · Nettoyer la donnée (élimination des doublons…) et la valider pour une utilisation aval Animation des communautés : · Animer une communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l'application de la politique de la donnée Veille technologique : · Assurer une veille sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifier les solutions utilisables · Mettre en œuvre des POC le cas échéant · Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place Entrants · Normes et standards d'architecture d'entreprise · Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI · Exigences métiers Principaux livrables · Dossier d'architecture (ou cadre technique) des solutions (plateformes) de traitement des données · Data lake adapté aux besoins actuels et futurs · Cartographie des données · Eléments permettant de garantir la qualité de la donnée · Rapport d'études de veille technologique, POC · Comptes rendus, plan d'actions animation communautés

Informations Mission Rôle : Product Manager Data Exposition / Platform Product Manager Localisation : Lille (Rythme : 2 jours de télétravail par semaine) Budget / TJM d'achat max : 400 € HT / jour Date de démarrage : Immédiate (ASAP) Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte & MissionAu sein de la Data Factory, la Squad Exposition (1 PM, 2 Data Engineers, 3 Software Engineers) a pour objectif de rendre les collaborateurs autonomes dans l'exploitation de la donnée grâce à des outils d'exposition standards, sécurisés et performants. Le terrain de jeu s'articule autour de la solution interne RACE (Rapid API Creation & Exposure), un moteur générique faisant le pont entre le Data Lake et les applications opérationnelles via des APIs (sans transformation de logique métier). Le challenge du PM sera de construire, faire évoluer et automatiser les offres d'exposition de données afin de réduire le Time-to-Market d'instanciation des APIs tout en garantissant performance, sécurité et adoption. Missions & ResponsabilitésCadrage Stratégique & Trajectoire d'Automatisation : Cartographier le processus actuel de déploiement manuel d'APIs et concevoir la trajectoire cible (automatisation de bout en bout). Construire le catalogue des solutions d'exposition et formaliser la roadmap d'automatisation du framework RACE. Analyser les usages et les besoins des équipes internes pour maximiser la valeur et la fluidité de l'accessibilité data. Delivery & Agilité (Scrum/Kanban) : Traduire la vision en backlog, User Stories et tech-specs actionnables (avec Definition of Ready / Definition of Done formalisées). Prioriser les développements en optimisant le ROI de l'automatisation. Animer les rituels agiles (refinements, démos, rétrospectives) et lever les bloquants techniques/organisationnels. Gérer le suivi des incidents et rédiger les post-mortem dans une démarche d'amélioration continue. Product Ops & Adoption : Gérer les dépendances avec la Fast Access Layer (RDS, DynamoDB, Druid, Lakebase) et le Data Lake. S'assurer de la conformité des APIs automatisées avec les exigences de sécurité (QuAPI niveau 3, JWT / API Key). Mesurer le taux d'adoption du self-service, former les utilisateurs et rédiger la documentation produit.

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Delivery data engineering en proximité métier Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch, event-driven ou streaming selon les besoins des produits data. Traduire les exigences fonctionnelles et contraintes techniques en solutions data simples, robustes, scalables et maintenables. Contribuer aux cérémonies de delivery, au chiffrage, à la planification, à la gestion des dépendances et à la sécurisation des engagements des squads. Assurer une collaboration fluide avec les Delivery Managers pour rendre visibles les risques, dépendances, arbitrages et points de blocage. Industrialisation, qualité et fiabilité Mettre en œuvre les « quality gates » : tests unitaires et d'intégration, tests de données, contrôle de schéma, idempotence, stratégies de reprise et validation de la qualité. Appliquer les standards de développement Python, PySpark et SQL, ainsi que les bonnes pratiques Git, CI/CD, revue de code et documentation. Contribuer à l'observabilité des flux : logs, métriques, alerting, lineage, suivi des SLA/SLO et analyse des incidents de run. Participer au diagnostic et à la résolution des incidents ou problèmes de production en lien avec les équipes plateformes, CloudOps et SecOps. Architecture data, Lakehouse et performance Implémenter les patterns d'architecture validés : ingestion, modélisation Lakehouse, architecture médaillon, data products, APIs de données et intégrations réutilisables. Optimiser les traitements Spark/Databricks, les requêtes SQL, les stratégies de stockage et l'utilisation du compute afin d'améliorer performance et coûts. Documenter les choix techniques structurants et contribuer aux ADR lorsque les décisions impactent les standards ou la trajectoire cible. Veiller à la cohérence des solutions avec l'architecture One B2C, les standards Data Engineering & Platforms et les exigences entreprise. Sécurité, gouvernance et conformité Intégrer les exigences de sécurité by design : gestion des secrets, IAM, droits d'accès, chiffrement, durcissement, scans et séparation des environnements. Appliquer les règles de protection des données, d'anonymisation, de minimisation, de traçabilité et de conformité RGPD. Contribuer à la gouvernance opérationnelle des datasets, métadonnées, contrats de données, contrôles d'accès et règles de qualité. Travailler avec les équipes Cybersecurity, Infrastructure, Data Office et Architecture pour garantir l'alignement avec les standards ENGIE. AI-assisted engineering et amélioration continue Utiliser de manière responsable les outils d'ingénierie assistée par IA, tels que Copilot, agents, génération de code, SQL, tests, documentation et aide au debugging. Identifier et proposer des opportunités d'automatisation pour accélérer le delivery, réduire les erreurs et standardiser les pratiques d'ingénierie.

📍 Profil & Conditions Localisation : Paris - La Défense Démarrage : ASAP TJM : Selon profil 🎯 Mission & Objectifs principaux En tant qu'expert référent Cloud & Data, votre rôle est de concevoir des solutions Data modernes (Azure & Snowflake) en alignement avec la stratégie Data-as-a-Service (DaaS), tout en accompagnant les équipes techniques et en pilotant l'évolution des pratiques au sein de l'organisation. 📌 Responsabilités & Livrables clés Architecture & Conception de Solutions : Concevoir et proposer des solutions Data robustes sur Azure Cloud et Snowflake. Déployer la stratégie Data-as-a-Service (DaaS) selon les meilleures pratiques d'architecture. Concevoir et développer des APIs et microservices pour enrichir le framework de solutions. Soutenir l'orientation Event-Driven Architecture (Azure Event Hub, Azure IoT Hub). Enrichir le catalogue de services pour favoriser les usages en self-service. Animation, Recueil des besoins & Veille : Animer les ateliers de cadrage et faciliter la collecte des exigences auprès des parties prenantes. Mener la veille technologique et impulser la modernisation des outils et pratiques au sein de l'équipe Data Capture et de l'organisation Data & Analytics. Leadership Technique & Support : Incarner le référent Cloud incontournable au sein de l'équipe. Apporter un soutien technique ciblé aux Data Engineers sur les sujets Cloud. Accompagner l'équipe Sécurité sur les problématiques d'architecture dédiées. Pilotage & Gouvernance : Contribuer activement à la feuille de route (roadmap) et aux évolutions du périmètre Data Capture. Challenger et piloter les prestataires ainsi que les éditeurs externes.

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, les données représentent un levier stratégique majeur pour les grandes organisations internationales. Le traitement et l'industrialisation des flux de données conditionnent la capacité des directions métiers à innover et à piloter efficacement leurs activités. Vous rejoignez un grand groupe international du secteur bancaire, engagé dans la modernisation continue de son infrastructure data, au sein d'une DSI structurée autour des fonctions Technologies & Opérations et Banque de Proximité et Assurance. En tant que Data Engineer GCP, vous intégrez une équipe dynamique en charge du projet DatOps, travaillant en forte collaboration avec les équipes applicatives et DevOps. Votre rôle consiste à mettre en œuvre techniquement les demandes métier relatives à la gestion et à la transformation des données, dans un environnement technologique Cloud moderne. Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données ainsi que des processus de préparation et transformation des données. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données pour garantir leur fiabilité et performance. Collaborer avec l'équipe DevOps afin d'adresser les demandes d'évolution et d'amélioration de la plateforme data. Participer à la rédaction de spécifications techniques claires et précises en lien avec les besoins métier. Assurer une veille technologique afin d'identifier et proposer des innovations adaptées aux enjeux du projet. Travailler dans un cadre agile, notamment avec la méthodologie SCRUM, pour favoriser une adaptation rapide aux évolutions du projet. Assurer la qualité du code et des pipelines en appliquant les bonnes pratiques de développement et de gestion de configuration (GIT). Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en intégrant des outils complémentaires selon les besoins (Cloud Functions, SAS, Alteryx, etc.). Vous évoluerez au sein d'une organisation reconnue pour ses pratiques IT avancées, propice au développement de vos compétences techniques et à votre progression professionnelle.