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Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’une direction informatique, nous recherchons un Tech Lead Data expérimenté pour intervenir sur un périmètre lié à la gestion de solutions data critiques. Intégré à une équipe Agile organisée en train SAFe, vous participerez à la conception, au développement et à la maintenance d’applications du système d’information. Vous interviendrez en tant que référent technique de l’équipe data, avec un rôle clé dans l’accompagnement des développeurs et l’amélioration continue des pratiques. Vos principales responsabilités : Assurer le leadership technique de l’équipe data Promouvoir et mettre en œuvre de nouvelles pratiques (architecture événementielle, APIsation, modernisation technologique) Participer activement aux choix d’architecture et aux décisions techniques Collaborer avec les autres équipes data pour assurer la cohérence globale Être force de proposition sur les outils et innovations du marché, notamment autour de la data et de l’IA

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride : neocloud pour la recherche AWS (MLOps / prod) Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué) Assurer la reproductibilité des expériences Optimiser les ressources (GPU, compute) Créer des outils internes pour la recherche ML Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle Avoir déjà travaillé : soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech) soit dans un environnement de recherche / labo Parler Anglais

Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme PDP (Product Digital Platform), qui équipe les métiers autour de la centrale d'achat (Relation fournisseur, Gérer les prix, les gammes et les produits, etc.) : Data architecture * Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier. * Identification des évènements métier par contexte métier. * Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra. * Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier. * Définition des règles de qualité des Business Terms. * Analyse de la conformité des API avec la data architecture. * Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture. * Réalisation du data lineage. * Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan * Participation à la data governance de la plateforme

Contexte de la mission Vous intervenez au sein d’une Squad dédiée à la mise en place et à l’exploitation des outils Data Science et MLOps utilisés par les équipes Data (Data Scientists, Data Engineers) d’un grand groupe bancaire (réseau de 39 entités). Le périmètre couvre : Une plateforme Big Data basée sur Cloudera Des outils open source Data Science : JupyterLab, TensorFlow, librairies Python Un portail de services facilitant l’accès aux ressources Data Des services associés (accès aux données SI, environnements de travail, composants MLOps) Vous êtes un point central entre les utilisateurs métiers Data et les équipes techniques. Missions principales 1. Analyse fonctionnelle & cadrage Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs (Data Scientists, Data Engineers) Animer des ateliers de cadrage et de conception Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et user stories Maintenir une documentation claire et exploitable 2. Pilotage de projets Data / MLOps Piloter les projets liés aux plateformes Data et outils IA Coordonner les équipes techniques et les parties prenantes Assurer le suivi des livraisons et des dépendances Contribuer à la roadmap produit avec le Product Owner 3. Gestion du backlog & Agile Rédiger et prioriser les user stories dans Jira Gérer le backlog produit et suivre son avancement Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, reviews) 4. Tests & qualité Concevoir et exécuter les campagnes de tests fonctionnels Rédiger les plans de tests et scénarios de recette (XRAY) Identifier, analyser et suivre les anomalies Garantir la qualité des livraisons 5. Gestion des risques & conformité Analyser les risques métiers liés aux solutions Data Travailler avec les équipes SSI, conformité et juridique Intégrer les contraintes réglementaires : RGPD, gouvernance des données Assurer la conformité des usages Data (sécurité, confidentialité, éthique) 6. Accompagnement des utilisateurs Produire la documentation fonctionnelle et supports de formation Assurer l’assistance fonctionnelle aux utilisateurs (Caisses Régionales) Accompagner les migrations et la conduite du changement 7. Amélioration continue Collecter les feedbacks utilisateurs Analyser les usages et proposer des optimisations Contribuer à l’évolution des plateformes et services Environnement technique Big Data : Cloudera, Hadoop ecosystem Data Science : Python, TensorFlow, JupyterLab Requêtage : SQL / HQL Outils : Jira, XRAY Méthodologie : Agile Contexte : SI bancaire, plateformes Data & MLOps Accès aux données Accès à des données à caractère personnel via plateforme ZEUS (en production) Respect strict des règles de sécurité, confidentialité et conformité

Objectif de la mission Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagenemnet dans le cadre d'une mission en data Science. La mission consiste en: science des données, en machine learning. analyse de grands ensembles de données, du développement de modèles prédictifs et de la mise en œuvre d'algorithmes de machine learning et de LLM pour résoudre des problèmes complexes. Qualifications: - Expérience avérée en analyse de données, machine learning (random forest, SVM, k-means, PCA, …) - Excellentes capacités de communication et de travail en équipe. - Expérience avec PostgreSQL et MongoDB - Connaissance des outils de visualisation de données (powerBI) - Familiarité avec la plateforme cloud Azure - Expérience avec les LLMs Les tâches sont: - Analyse et interprétation des ensembles de données (structurées et non structurées) sur les produits et services et l’environnement de travail des collaborateurs BNP pour identification des motifs et des tendances. - Développement et mise en œuvre des modèles de machine learning et des LLM pour détection, prédiction et classification des données. L’objectif principale étant du datamining sur les tickets d'incidents des utilisateurs. - Construction et maintient des pipelines de machine learning pour les modèles d'IA/ML dans des environnements de production. - Collaboration avec les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données pour intégrer les modèles d'IA dans des applications évolutives. - Analyse et interprétation des résultats des modèles pour affiner des algorithmes et amélioration des performances

Bonjour à tous 😀 Je recrute un ML Engineer / MLOps expérimenté pour intervenir sur des sujets IA Générative avec un fort enjeu d’ industrialisation et de mise en production . 👉 Le rôle est clé : transformer des cas d’usage IA en solutions robustes, scalables et maintenues en production (RAG, fine-tuning, optimisation des modèles). 🔴 MUST HAVE • Solide expérience en Python /Pandas/ SQL • Expérience en mise en production de modèles IA • Compétences MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation) • Maîtrise des architectures GenAI (RAG, fine-tuning) • Expérience sur Docker / Kubernetes • Environnement Cloud (AWS) • Maîtrise d’au moins un framework ML ( PyTorch, TensorFlow… ) 🟢 NICE TO HAVE • Expérience en Prompt Engineering • Outils type LangChain / frameworks LLM • Expérience optimisation performance (coûts, latence) • Cas d’usage GenAI en production • Environnement data / pipelines d’ingestion

Architecte Data / Data Product – Gouvernance & Architecture d’Entreprise Dans le cadre de la structuration de son approche Data Product, notre client recherche un Architecte Data senior capable d’accompagner la mise en place d’une gouvernance data solide et d’un modèle cohérent à l’échelle de plusieurs Business Units. Objectifs de la mission Structurer l’approche Data Product de l’entreprise Définir les standards, responsabilités et modèles de gouvernance associés Accompagner les métiers dans l’identification et le découpage des Data Products Assurer la cohérence transverse entre les différentes BU Garantir l’alignement entre Data Products, architecture d’entreprise et enjeux métier Participer à la définition des KPI, modèles de données et règles de qualité Contribuer à la valorisation métier de la donnée et à son adoption Profil recherché Expérience confirmée en Architecture Data et/ou Data Product Forte sensibilité Gouvernance Data, ownership et organisation transverse Expérience concrète sur des approches Data Mesh / Data Products / Domain-driven Capacité à travailler avec des équipes métiers, architecture d’entreprise et directions data Vision end-to-end : KPI → Data → Produit → Usage métier Expérience sur des environnements complexes multi-BU / grands groupes Environnement technique Azure / Microsoft Fabric Azure Data Factory Synapse / Data Lake / Power BI Gouvernance Data / Catalogues / Qualité de données Soft skills attendues Forte capacité de structuration Communication et posture conseil Vision stratégique avec approche pragmatique Capacité à fédérer différents acteurs autour d’un modèle commun Mission basée en région parisienne.

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Maintien en condition opérationnelle et industrialisation du Portail Multi‑IA Générative dans un contexte multi‑environnements (On‑Premise, GCP, cloud de confiance à venir). Mise en œuvre et optimisation des chaînes CI/CD (GitLab), de l’Infrastructure as Code (Terraform) et de l’automatisation des déploiements. Contribution à la sécurité, conformité et observabilité des usages IA générative (IAM, secrets, logs, metrics, traces, FinOps). Mise en place et exploitation des pratiques LLMOps : observabilité LLM, évaluations continues (qualité, sécurité, coûts), guardrails et HITL. Conception et préparation de la V2 du Portail IA (architecture cible, HLD/LLD, migration). Support technique N2/N3, analyse et résolution d’incidents, assistance aux mises en production. Production de la documentation technique (runbooks, playbooks, architectures) et transfert de compétences vers les équipes internes.

PRÉSENTATION DE LA MISSION Dans le cadre d'un programme de transformation de la qualité des données de marché, vous rejoignez l'équipe DIR (Direction du Référentiel) . Votre rôle est de concevoir, déployer et industrialiser un cadre de contrôle rigoureux pour les actifs financiers (Futures, Yields, FX, Index, Bonds) afin de garantir la fiabilité des modèles de recherche et des décisions de trading. Type de contrat : Freelance Durée : 6 mois Localisation : Paris Environnement technique : Python (Data Stack), SQL, Bloomberg/Reuters API, LLM/IA. 2. MISSIONS ET RESPONSABILITÉS Axe 1 : Audit et Diagnostic (Phase d'Évaluation) Réaliser un audit complet des dimensions de qualité par classe d'actifs. Recenser l'existant (scripts épars, contrôles manuels) et identifier les zones de risque (gaps de couverture). Prioriser le backlog des anomalies historiques en collaboration avec les équipes Recherche et Prédiction. Axe 2 : Industrialisation de la Qualité (Mise en œuvre) Développer une bibliothèque unifiée et modulaire de contrôles (en Python) intégrable aux pipelines de données. Assurer la remédiation du stock historique : investigation des causes racines, correction des données et résolution des litiges avec les fournisseurs (Bloomberg, etc.). Mettre en place des mécanismes de prévention pour bloquer les anomalies dès l'ingestion. Axe 3 : Monitoring et Innovation Concevoir des dashboards de pilotage (KPI) pour monitorer la santé des données en temps réel. Développer un PoC basé sur les LLM pour automatiser la génération de nouveaux contrôles et faciliter l'analyse des causes racines (Root Cause Analysis). Rédiger le Playbook opérationnel (procédures de gestion d'incidents et workflows d'alerte).

Objectif : Objectifs et contexte de la mission : Au sein du groupe IT, vous avez en charge d'assurer l'architecture de la filière des paiements et du factoring. A ce titre, l'équipe travaille à la fois avec les équipes métier et IT pour répondre aux besoins des clients et collaborateurs du Groupe. Vous serez rattaché(e) au Chief Architect Factoring pour l'instruction des dossiers de Change à la fois avec les métiers, IT métiers et les SME (Data, Sécurité, Production, Risk,....), et la réalisation d’études d’architectures en amont des projets. Liste des tâches attendues et livrables : - Assurer la cohérence du système d’information en termes de référentiels, règles, méthodologies, données et outils, en lien avec les autres architectes du périmètre. Participer activement à la maintenance, au partage des normes et des principes d'architecture du SI - Contribuer à la pertinence et la cohérence du portefeuille de projets par rapport à l’architecture cible et aux systèmes existants - Accompagner les projets dans la définition des solutions cibles. - Réaliser des vues d’architecture et modélisations illustrant les évolutions apportées par les projets, tout en veillant à ce que ces derniers respectent les normes et standards en vigueur. - Lors des revues de conformité, analyser les impacts des solutions proposées sur le SI et identifier les éventuelles remédiations ou réserves nécessaires pour garantir que les projets s’inscrivent dans la trajectoire prévue. - Faciliter la communication et favoriser le consensus entre les différentes parties prenant

Contexte Intervention au sein d’une équipe Data / IA en forte croissance, avec des enjeux autour de la valorisation des données, de l’industrialisation des cas d’usage IA et de l’alignement avec les besoins métiers. Missions principales Recueillir, analyser et prioriser les besoins métiers liés aux cas d’usage IA Construire et piloter la roadmap produit IA Rédiger les user stories et gérer le backlog produit Collaborer étroitement avec les équipes Data Scientists, Data Engineers et métiers Suivre le développement des modèles IA (ML, NLP, etc.) et leur mise en production Garantir la valeur business des solutions développées Mettre en place des KPIs de suivi de performance des modèles Assurer la communication avec les parties prenantes (métiers, IT, direction)

MISSIONS La mission porte sur de l’assistance visant à : • Bâtir la méthodologie projet portant sur la gouvernance transverse du SI en relation avec le référentiel d’architecture d’entreprise, et l’accompagner dans sa mise en œuvre interne et avec les directions métiers. • Accompagner le client dans le pilotage des projets d’architecture d’entreprise et de transformation SI. • Définir les normes et principes d’urbanisation, bâtir et maintenir à jour les cartographies des processus métier, fonctionnelle, des données, applicative et technique, en adéquation avec les objectifs stratégiques et les métiers de l'entreprise. Favoriser la diffusion de ces principes, normes et cartographies respectivement aux différents acteurs pour garantir la maîtrise des transformations SI. L’outil de modélisation associé à la gestion de ces cartographies est HOPEX, à l’exception de la couche données qui est cartographiée dans DataGalaxy. • Bâtir la feuille de route pour faire évoluer le système d’information tout en prenant en compte les opportunités technologiques et en rationalisant les coûts du SI. Accompagner les projets techniques de la transformation numérique du SI et les transposer dans le futur schéma directeur SI ; • Dans le cadre de la stratégie « métier » retenue, accompagner la branche Famille dans l’analyse de choix « technologique » pour les 5 prochaines années, dans les domaines par exemple data center, Cloud privé/public/hybride, Big data, choix d’outil progiciel, référentiels, … • Accompagner le client dans des projets d’analyse des infrastructures existantes avec l’objectif de mettre en œuvre des projets court terme (24 mois maximum.) d’amélioration, rationalisation ou modernisation (quick win).