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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)

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Comprendre les enjeux métier et les traduire en solutions techniques adaptées Définir le périmètre des données nécessaires à chaque projet en lien avec les parties prenantes Estimer et planifier les charges des différents traitements et actions techniques Optimiser les modèles de données des projets portés par l'équipe Développer et optimiser des scripts Python / PySpark robustes et performants Créer et maintenir les tables et vues nécessaires aux projets data Collaborer avec les équipes Ops pour l'industrialisation des pipelines (collecte, traitement, supervision, restitution) Contribuer activement aux projets de migration de plateforme en cours au sein de la Team Data

Data Engineer Teradata, bases Hive, Phoenix, HDFS, API Springboot VANNES Profil : • Expertise Forte sur ces technos avec une très bonne communication avec une expérience significative sur les technologies Cloudera. • La mission se déroule sur le site de Vannes et nécessitera d’être présent à minima 3 jours par semaine sur le site (dont les Mardi et Jeudi) Prestation : • Assure le développement et l’intégration des évolutions sur le périmètre des solutions de la Squad • Prépare, réalise la mise en production avec les équipes expertes; assure le SAV • Gère et maintient la documentation fonctionnelle et technique • Contribue à l’assistance à l’utilisation des solutions • Contribue aux séances d'affinage technique en phase de conception • Réalise une veille technologique régulière pour être au fait des dernières tendances • Contribue à alimenter le contenu du backlog pour prévoir les développements futurs • Analyse du patrimoine existant Le besoin est d'accompagner la squad dans un contexte de développement et de maintenance de solutions Data (Teradata, bases Hive, Phoenix, HDFS) et d'API Springboot. Profil : • Expertise Forte sur ces technos avec une très bonne communication avec une expérience significative sur les technologies Cloudera. • La mission se déroule sur le site de Vannes et nécessitera d’être présent à minima 3 jours par semaine sur le site (dont les Mardi et Jeudi)

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

● Technologies Langages : Python, Java, SQL. Maths & RO : Métaheuristiques, Programmation linéaire, Optimisation combinatoire, Inférence causale. Outils RO : OR-Tools, ou solveurs commerciaux. Cloud & Data : GCP, BigQuery, Docker, Kubernetes, Airfl ow (Cloud Composer). ● Maîtrise impérative de l’environnement GCP. ● Formation : Bac+5 (Master ou École d'Ingénieur) spécialisé en Recherche Opérationnelle, Mathématiques Décisionnelles ou Supply Chain Analytics. ● Expérience : au moins 7 ans en Data Science

Dans le cadre d’un programme stratégique autour des technologies Agentic AI et des plateformes AWS, notre client recherche un Expert AWS Agentic capable de concevoir, développer et opérer des agents intelligents basés sur AWS Bedrock et son écosystème Agentcore. Le consultant interviendra au cœur d’une équipe multidisciplinaire (Cloud, Data, DevOps, FE, Sécurité) pour accélérer la mise en production d’agents avancés, robustes, observables et intégrés dans l’environnement applicatif existant. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des agents AWS Bedrock Agentcore (runtimes, policies, identity, gateway). Implémenter et gérer les ST/LT memories pour assurer la persistance et la contextualisation des agents. Mettre en place une observabilité complète (CloudWatch, logs, traces, metrics). Intégrer les agents avec les services AWS (API Gateway, IAM, CloudWatch, S3, etc.). Construire des workflows avancés avec LangChain et LangGraph . Participer à l’automatisation CI/CD via Terraform , GitHub Actions et Artifactory. Collaborer avec les équipes Front-End (React) et orchestrer le déploiement sur OpenShift . Implémenter et tester les protocoles MCP et A2A pour la communication inter-agents. Garantir la sécurité, la conformité et la robustesse des solutions dans un contexte pharmaceutique exigeant. Documenter les architectures, patterns et bonnes pratiques.

Dans le cadre de projets data à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Architecte Data Senior capable de concevoir, implémenter et optimiser des architectures data modernes sur AWS et Databricks . Vous accompagnerez les équipes techniques et métiers dans la mise en place de plateformes data scalables , l’industrialisation des pipelines de données et le développement de cas d’usage avancés en intelligence artificielle et IA générative . Conception d’architectures data Définir et concevoir des architectures data cloud modernes (Data Lake, Lakehouse, Data Platform). Concevoir des architectures scalables sur AWS et Databricks . Définir les standards techniques et bonnes pratiques data . Réaliser des études d’architecture et cadrages techniques . Développement et industrialisation Concevoir et développer des pipelines de données et pipelines d’ingestion . Mettre en œuvre des architectures de traitement de données performantes. Développer des solutions de traitement et d’analyse de données à grande échelle. Contribuer à l’industrialisation des projets via MLOps et DevOps . IA et innovation Concevoir et mettre en œuvre des cas d’usage IA avancés , notamment en IA Générative . Participer au cadrage de cas d’usage data et IA innovants . Implémenter des solutions utilisant LLM, Transformers, RAG ou fine-tuning . Développer des Proof of Concept (PoC) et accompagner leur industrialisation. Expertise technique et accompagnement Réaliser des revues et audits de code . Accompagner les équipes data et projets dans les choix technologiques. Participer à la résolution d’incidents complexes et au support expert . Contribuer à l’amélioration continue des socles techniques et architectures data .

Le poste Dans le cadre du développement d’une équipe internationale spécialisée dans les technologies d’IA générative, nous recherchons un Ingénieur Python expérimenté pour contribuer à l’industrialisation et à l’optimisation de systèmes basés sur les LLM. Vous travaillerez en collaboration étroite avec des équipes Data et IA basées à Shanghai dans un environnement innovant, technique et orienté performance. Vos missions Collaborer avec les équipes Data Science et ML Engineering Industrialiser et mettre en production des expérimentations IA Transformer des POC en solutions robustes et exploitables Concevoir des architectures scalables, fiables et résilientes Participer au développement d’applications backend et frontend Contribuer à l’amélioration continue des performances des systèmes IA Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques Évoluer dans un contexte international et distribué Environnement technique Python FastAPI / Django Architectures microservices Systèmes distribués APIs backend Frontend découplé IA générative / LLM Prompt engineering RAG (plus)

CONTEXTE Dans le cadre de Solutions Data, une équipe Conseil et Valorisation Data recherche un renfort senior immédiat. Le périmètre couvre l'accompagnement des directions métiers dans leurs usages de la donnée, sur un environnement décisionnel SAS et une plateforme Big Data Cloudera. Le profil intervient en proximité des métiers, depuis le cadrage jusqu'à la recette fonctionnelle, avec une forte dimension conseil et une exigence de qualité, de délai et d'engagement. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et analyser les besoins des directions métiers Apporter conseil aux métiers sur l'exploitation et la valorisation de la donnée Participer au cadrage des projets Data : études d'impact et de faisabilité Contribuer aux études d'opportunité sur le volet Data Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections Assurer le support et l'assistance métier sur les usages Data – Maintenir à jour la base documentaire du patrimoine LIVRABLES ATTENDUS Modélisations de données Spécifications Fonctionnelles Générales (SFG) Spécifications Fonctionnelles Détaillées (SFD) Rapports de recette fonctionnelle et suivi des anomalies Documentation du patrimoine applicatif et fonctionnel

Responsabilités principales🔹 Définition de la stratégie IA Définir et formaliser la gouvernance IA du client en collaboration avec les équipes métiers, Digital & Data Construire la trajectoire IA alignée avec les enjeux business 🔹 Pilotage des projets IA Accompagner les équipes métiers dans l’identification des cas d’usage Prioriser et piloter le backlog des initiatives IA Définir les ressources nécessaires (internes / externes) Suivre le delivery et mesurer la création de valeur (ROI, impact opérationnel) 🔹 Travail en écosystème groupe Collaborer étroitement avec les experts IA du client Identifier et favoriser le re-use de solutions existantes au sein du groupe 🔹 Animation et innovation Faire le lien entre les équipes techniques et le terrain Suivre la performance des solutions IA déployées Contribuer à la diffusion de la culture IA et Data

Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés

Identification de use case Candidats lié aux activités Ops POC et démonstration de valeur Développement et déploiement des solutions à forte valeur, production grade Compétences techniques Python - Confirmé - Impératif AI dev Framework (adk, langchain, pydantic, ...) - Confirmé - Impératif Pratiques DevOps (CI/CD, IaC, etc...) - Confirmé - Impératif Culture SRE - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée Description du projet AI Software Engineer - Amélioration des pratiques Ops par l'IA Générative Mission Principale Au sein de l’équipe, vous collaborez avec les développeurs et les experts Observabilité de l’équipe pour concevoir et déployer des outils / enrichir les outils existants améliorant l’efficience de nos pratiques Ops en s’appuyant sur l’IA. L’objectif est d’améliorer la stabilité et la performance de nos produits digitaux, réduire le MTTD et MTTR en cas d’incident (détection proactive, root cause analysis ou remédiation, etc…), tout en réduisant les coûts et la charge cognitive des Feature Teams. Vous serez responsable de l'identification, du prototypage (POC), et de l'industrialisation d'outils, de plateformes et de nouvelles pratiques intégrant la GenAI au cœur des Opérations, en accord avec les standards et le Tech Radar de l'entreprise. Responsabilités Clés Explorer et Prototyper : Concevoir et développer des Preuves de Concept (POC) pour valider la pertinence de cas d'usage de la GenAI appliqués aux pratiques Ops. Implémenter et Intégrer : Déployer, configurer, évaluer et intégrer des solutions pertinentes du marché. Fiabiliser les solutions lesr solutions déployées poru les rendre opérable en production (evalution continue, testing d’agents, gouvernance, observabilité, maitrise des coûts, …) Développer et Documenter : Construire des solutions robustes, documenter les bonnes pratiques et contribuer activement à un référentiel de prompts centralisé et maintenu en "inner source". Collaborer et Transmettre : Travailler en mode projet avec différentes équipes et produit pour comprendre leurs contextes, implémenter des solutions adaptées et assurer la transmission des POC réussis vers les équipes de production. Veille et Stratégie : Participer activement à la définition de la stratégie "AI for Ops" en identifiant et évaluant de nouvelles opportunités (outils, modèles, approches).