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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Responsable d’application Client" pour un client dans le secteur de la grande distribution Description 🏢 Le Contexte : Transformation & Fidélisation Au sein de la DSI d'un leader du Retail français , vous rejoignez le département dédié à la Fidélité, l'Animation Commerciale et l'E-commerce . En tant que Responsable d'Application, vous êtes le garant du domaine "Client" . Votre rôle est stratégique : vous assurez le maintien en condition opérationnelle (RUN) de l'écosystème applicatif tout en pilotant les nouveaux projets majeurs (BUILD) inscrits à la roadmap de l'entreprise. 🎯 Vos Missions : L'Expertise au service du Parcours Client Véritable point de contact entre les métiers et l'IT, vous orchestrez les évolutions du domaine Client dans un environnement complexe et multi-partenaires. 1. Pilotage de l'Activité & Backlog : Maîtriser, organiser et ordonnancer le backlog (projets, évolutions TMA, corrections de bugs). Assurer la qualité et la complétude du backlog dans Jira. Arbitrer les priorités entre les besoins "Run" et les projets "Build" selon les impacts business. 2. Cadrage & Conception : Participer aux phases amont : recueil des besoins métiers, cadrage, chiffrage et études d'impacts. Rédiger les Spécifications Fonctionnelles Détaillées (SFD) et s'assurer de leur bonne compréhension par les équipes de développement. 3. Recette & Déploiement : Définir et exécuter la stratégie de recette fonctionnelle du domaine Client. Élaborer la stratégie de déploiement et évaluer les impacts sur l'écosystème global. Assurer le transfert d'informations aux équipes d'exploitation après les mises en production. 4. Coordination & Documentation : Gérer les adhérences technico-fonctionnelles avec les autres domaines (E-commerce, CRM, DATA, Fidélité). Coordonner les différents interlocuteurs (internes et externes) lors des phases projets. Produire et capitaliser la documentation fonctionnelle du domaine.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Architecte Data Azure sur Lyon. Profil: Un expert capable de concevoir et piloter des architectures robustes et évolutives sur Azure, Faveod, et d’autres technologies pertinentes. Il interviendra sur des projets complexes : reprise et évolution de systèmes, transfert de compétences, et accompagnement stratégique. Missions : Mise en place technique : Installation et configuration des environnements, paramétrage des données, des accès et de la sécurité, mise en place des connecteurs hors production, proposition d’architecture et documentation. Adaptation des cas d’usage : Collecte des besoins, formalisation des scénarios, configuration des parcours et automatisations, recommandations d’optimisation. Formation & transfert : Création de supports et animation de sessions pour les équipes techniques et métiers. Pilotage & ajustement : Suivi des livrables et du planning, contrôle des KPI et qualité des données, ajustements, rapport final et recommandations (bilan et ROI). Profil : Expertise confirmée : Technologies Azure, Faveod, et autres outils pertinents. Expérience significative : Projets de consultation IT, reprise et évolution de systèmes, transfert de compétences, projets IT complexes. Certifications appréciées : Certifications Azure et autres liées aux technologies utilisées.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la mise en place d'une plateforme AIOPS. Les missions sont : En tant que DataOps Engineer avec expertise MLOps, les missions sont : - Deploiement et maintenance des pipelines de données scalables et résilients (batch/streaming) en utilisant Kafka, Airflow, Kubernetes. - Industrialisation du cycle de vie des modèles ML (de l’entraînement au monitoring en production) via des pratiques MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.). - Automatisation de l’infrastructure et les déploiements (IaC avec Terraform/Ansible, CI/CD avec Jenkins/ArgoCD). - Garantie la qualité des données (testing, linéage, observabilité) et la performance des modèles (drift detection, monitoring). - Collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers pour aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Responsabilités Clés 1. Pipeline de Données & Orchestration - Développement et optimissation des pipelines Kafka (producteurs/consommateurs, topics ) pour le traitement en temps réel. - Orchestrer les workflows avec Apache Airflow (DAGs dynamiques, opérateurs custom Python/Kubernetes). - Automatisation le déploiement et la scalabilité des pipelines sur Kubernetes (Helm, Operators, ressources custom). - Gérer les dépendances entre pipelines (ex : déclenchement conditionnel, backfills). 2. MLOps & Industrialisation des Modèles - Packager et déployer des modèles ML. - Mettre en place des pipelines MLOps : - Entraînement (MLflow, Pipelines). - Testing (validation des données, tests de modèles avec Great Expectations). - Déploiement (, A/B testing). - Monitoring (drift des features/prédictions, logs avec ELK/Prometheus). - Optimisation des performances des modèles en production (latence, ressources GPU/CPU). 3. Infrastructure as Code (IaC) & CI/CD - Définition l’infrastructure en Terraform (modules réutilisables pour Kafka, Kubernetes, IBM Cloud). - Automatisation les déploiements avec Jenkins/ArgoCD (pipelines multi-environnements : dev/staging/prod). - Configuration les clusters Kubernetes (namespaces, RBAC, storage classes, autoscale HPA/VPA). - Sécurisation des accès (Vault pour les secrets) 4. Qualité des Données & Observabilité - Implémentation des tests automatisés : - Qualité des données (complétude, cohérence, schéma) - Validation des modèles (métriques, biais). - Monitorisation les pipelines et modèles : - Métriques techniques (latence, erreurs) et métiers (précision, recall). - Alertes proactives (ex : Dynatrace ou Grafana). 5. Collaboration & Amélioration Continue Participation aux rituels Agile (refinement, retro) et promouvoir les bonnes pratiques Data/MLOps. Control des équipes sur les outils (Airflow, Kafka) et les processus (CI/CD, testing). Assurance d´une veille technologique (ex : évolutions de Kubernetes Operators pour Kafka/ML, outils comme Metaflow). Collaboration avec les Product Owners pour prioriser les besoins métiers.

Contexte de la mission : Au sein d’une Direction des Systèmes d’Information d’un grand groupe international, vous intégrerez une équipe en charge du pilotage de la liquidité et de la gestion du collatéral . Cette direction mène plusieurs projets stratégiques liés à la conformité réglementaire (Bâle III, FSB, IRRBB) et au pilotage interne des risques structurels . Le bénéficiaire recherche un profil disposant d’une forte expertise technique pour accompagner l’évolution d’un socle applicatif basé sur la technologie ClickHouse® et contribuer à la restitution des données de risques structurels au niveau groupe. Missions principales : Traduire les besoins métiers en solutions techniques robustes et performantes Assurer le développement, la documentation, les tests et le déploiement du code Appliquer les bonnes pratiques internes : code review, pair programming, procédures de test et de déploiement Respecter les jalons projet et les budgets définis Contribuer à l’ industrialisation et l’optimisation des outils existants Participer aux activités de run et de build , avec possibilité d’astreintes Fournir un support technique aux équipes métier et aux utilisateurs finaux Livrables attendus : Analyse du besoin et étude d’impact technique Estimation des charges et planification des travaux Conception, développement et documentation du code Évolution, optimisation et automatisation du code existant Code reviews et tests unitaires, d’intégration et de non-régression Déploiement sur les environnements de test et de production Démonstration des livrables aux utilisateurs et support aux phases de validation (UAT) Suivi et surveillance des traitements de production

Contexte et enjeux Une organisation de solutions de crédit-bail se trouve à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre du projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation, plus particulièrement pour le projet de refonte d'une application de valorisation d'assets avancée. Responsabilités Analyse des besoins métiers, des données et des cas d'usage IA Analyse approfondie des besoins métiers liés à la donnée, à l'analytique, à l'IA et au reporting. Comprendre les processus et enjeux fonctionnels pour identifier précisément les informations nécessaires à chaque cas d'usage. Évaluation et qualification des sources de données disponibles afin d'identifier les données pertinentes et fiables. Vérifier leur qualité, cohérence, disponibilité et adéquation avec les besoins métiers. Collaboration étroite avec le Data Office pour : Valider les jeux de données existants Identifier les manques Contribuer à la modélisation des données non encore prises en charge par les systèmes existants Assurer l'alignement avec les standards de gouvernance, traçabilité et qualité Définition et formalisation avec les Data Engineers et les MLOps des besoins fonctionnels en matière de données et d'algorithmes (features, KPIs, modèles IA, reporting), en veillant à leur faisabilité technique et leur pertinence métier. Spécification fonctionnelle et data design Rédaction de spécifications fonctionnelles détaillées, structurées autour de : User stories data Règles de gestion Dictionnaires de données Mappings sources-cibles Schémas conceptuels / logiques orientés data & IA Description des flux de données end-to-end : collecte, transformation, stockage, mise à disposition, consommation. Assurer une vision claire et documentée du cycle de vie de la donnée. Contribution au design des pipelines de données, en coordination avec les équipes techniques (Data Engineers, Data Scientists), pour assurer la faisabilité, la robustesse et la performance des solutions. Interface entre les équipes métier, Data Office et équipes techniques IA / Data / BI Intermédiaire entre le métier, le Data Office et les équipes IT / Data / IA, en garantissant : Une compréhension commune des exigences La conformité entre les besoins fonctionnels et les solutions techniques proposées La bonne disponibilité des jeux de données nécessaires au projet Accompagnement des utilisateurs métiers dans la compréhension et l'appropriation des données fiables et des solutions analytiques ou IA. Suivi de la mise en œuvre des solutions IA & Data Participation au suivi des développements (étapes clés, points d'avancement) avec un rôle d'assurance fonctionnelle. Validation fonctionnelle des livrables data et IA : Vérification de la qualité des données Contrôle de la complétude des jeux de données Revue des KPI, Dashboard PowerBI, notebooks Dataiku, features IA, etc. Recueil et intégration des retours métiers afin d'ajuster les modèles, indicateurs ou jeux de données. Documentation et gouvernance Production et mise à jour de la documentation fonctionnelle et data. Contribution active aux démarches de gouvernance de la donnée pilotées par le Data Office : qualité, conformité, traçabilité, sécurité.

La Direction Technique du Numérique pilote des projets transverses en collaboration avec la Direction Data, dont la mission est de faire de la donnée un levier de performance et d’aide à la décision. L’équipe Gold Pilotage , composée d’un Product Owner et de deux Data Ingénieurs, développe et maintient la solution Data4All , un produit destiné à la centralisation et à la diffusion des données analytiques via des dashboards et des reportings internes. Objectifs de la mission Le Data Ingénieur interviendra sur : La conception, la mise en production et la maintenance de pipelines data robustes et scalables. Le développement de modèles de données et l’organisation du stockage. La qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. La mise en place et la maintenance des workflows CI/CD. L’industrialisation des traitements via des infrastructures scalables et sécurisées. Le partage de bonnes pratiques et la mise à jour continue de la documentation.

Contexte : Dans le cadre de la transformation du groupe assurance, plusieurs projets stratégiques sont en cours : Nouveau Référentiel Client (point unique de vérité sur clients MM individuels et entreprises) Programme CRM Plateforme Data / IA Refonte et évolution des espaces digitaux Autres projets de transformation SI La Direction de l’Architecture (MH TECH) est composée de 3 départements : Stratégie SI et gouvernance d’architecture Architecture SI Architecture Technique Objectif de la mission : Apporter une expertise en architecture de solution et fonctionnelle , contribuer à la définition des architectures applicatives et assurer un rôle de conseil stratégique auprès des équipes projets. Nature et étendue de la prestation : Le consultant sera amené à : Définir l’architecture applicative cible et les états stables de la solution Rédiger les dossiers d’architecture selon la méthodologie du groupe MH Analyser les demandes d’évolutions applicatives et leurs impacts sur la solution globale Contribuer aux dossiers d’arbitrage pour les décisions sur les évolutions Préparer et alimenter les Comités Solution Définir les interfaces et règles d’interfaçage du SI de gestion et son écosystème Conseiller et valider les choix techniques Identifier et suivre les adhérences entre programmes et projets de transformation Accompagner les projets de la phase de cadrage à la mise en production Assurer la cohérence entre livrables majeurs et projets connexes (spécifications, développement, recette, migration, conduite du changement) Modéliser la cartographie du SI gestion sous HOPEX (vision cible et trajectoire) Taille du projet : Projet de taille moyenne ou ensemble de petits projets Livrables attendus : Dossier d’architecture cible et états stables Dossiers d’analyse d’impacts et de valeur des demandes d’évolution Dossiers d’arbitrage Dossiers d’analyse des adhérences entre programmes et projets de transformation SI Analyses fonctionnelles et/ou applicatives sur thèmes transverses critiques Cartographies applicatives et données sous HOPEX Comptes rendus hebdomadaires Compétences attendues :Fonctionnelles : Connaissance du domaine assurance santé / prévoyance / épargne / retraite Expertise en enjeux digitaux et data Maîtrise des pratiques et méthodologies d’architecture SI : TOGAF, ArchiMate, UML, Zachman, SAFE, SCRUM, RUP Capacité à formaliser et communiquer l’architecture aux parties prenantes Techniques : Technologies digitales : SPA, BFF, Front SPA (Angular), JAVA EE 5-17, Spring Boot, microservices, API REST, Kafka, Kubernetes, OpenShift Sécurité et identité : SSO, OIDC, OAuth2, SAML, France Connect Data & IA : solutions Big Data Open Source, Cloud (Snowflake…), MDM, DQM, data virtualisation, LLM, RAG, Agentique Architecture CQRS et patterns associés, Cloud Ready Gouvernance et architecture data : GDPR, DORA, Observabilité LLM, Data Architecture Outil de référence : MEGA Modélisation de données : MERISE, UML

Assurer la coordination et le support technique Data & IA pour l’industrialisation et l’optimisation des flux de données. L’objectif est de structurer, automatiser et rendre exploitables les données industrielles , tout en développant les premiers use cases IA opérationnels pour la ligne de production. 1. Coordination Data & IA Piloter et structurer l’automatisation de l’alimentation de la plateforme 3DEXpérience depuis Publisher , en exploitant des techniques d’IA (machine learning, NLP…). Documenter et suivre les scripts et workflows de migration automatisés . Proposer les premiers use cases DATA & IA pour la production. Appuyer l’équipe UNS sur la structuration des données industrielles pour usages IA futurs. Veille technologique et reporting sur les sujets Data & IA. 2. Support technique et développement Implémenter et tester les scripts et workflows de migration de données (DataPrep, ETL, IA) sur données simulées ou réelles. Concevoir et tester des use cases IA “production ready” : supervision process, maintenance prédictive, contrôle qualité automatique. Structurer les datasets pour l’entraînement IA : normalisation, règles qualité, automatisation des flux. Assurer documentation technique et transfert de compétences aux équipes.

CONTEXTE Expérience : 5 ans et plus Métiers Fonctions :Data Management Data Engineer Spécialités technologiques : ETL, Gouvernance des données, Intégration de données MISSIONS Notre client est engagé dans une transformation en profondeur et la modernisation de son Système d’Information. Les équipes Data, intégrées à la DSI, jouent un rôle central dans la réussite de ces projets de modernisation, tant sur le plan technologique que métier. Vous interviendrez sur plusieurs axes clés : - Conception et développement d’outils et de processus de gouvernance des données. - Mise en place d’outils de pilotage de la qualité, de la sécurité et de la traçabilité des données. - Développement de solutions et de processus visant l’amélioration continue de la qualité de service. - Participation au suivi de la production en tant que lead de l’équipe Data sur les projets de run. - Analyse des incidents de production et des tickets utilisateurs de niveau 1. - Développement et maintenance des traitements ETL Batch Data sous Semarchy xDI. - Rédaction et publication de rapports et indicateurs flash sur la qualité de service du SI Data. Vos missions : - Développer des traitements de contrôle de la qualité des données, notamment industrialisés - Assurer le suivi de production et l’analyse des incidents de premier niveau. - Traiter et résoudre les incidents liés à la qualité des données : analyser les causes, identifier et solliciter les bons interlocuteurs pour leur résolution. - Contribuer à l’amélioration continue et au renforcement de la qualité de service, en collaboration avec les équipes de Gouvernance des Données.

PROPULSE IT Recherche pour un de ses clients grands comptes : Un Architecte technique / Expert réseau sécurité Datacenter L'objectif est d'assister le client dans la conception, mise en œuvre et industrialisation Infra réseau et sécurité au sein des datacenters. L'intervenant doit obligatoirement avoir des compétences avancées en : ▪ Conception d'architecture réseau complexe en datacenter ▪ Déploiement de projet d'envergure en réseau et sécurité ▪ Etudes de faisabilité technique et financière (DAT et Chiffrage des propositions) ▪ Support N2 et N3 sur des infras critiques en production ▪ Maitrise technique avancée les technologies Cisco Nexus/VXLAN, firewall Fortinet, Checkpoint et Palo Alto, F5 LTM et APM, Proxy ZScaler Mission : Etude et analyse des opportunités d'évolution des infras Réseau & Sécurité Mise en œuvre de projets d'infras réseau & sécurité Support technique sur les technologies réseau & sécurité

- Participer à la définition de l’architecture Data avec les architectes et la Squad - Concevoir, affiner et développer des solutions de collecte et de stockage multi-sources (batch et streaming) pour les usages métiers - Mettre en œuvre des tests unitaires et automatisés - Déployer le produit sur les différents environnements - Assurer le bon fonctionnement en production : suivi, assistance, gestion des incidents - Contribuer à l’amélioration continue et à la qualité du code //////////----------))))))))))

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.

Au sein de la Tribe Artificial Intelligence , vous participez au développement d’applications d’IA générative et prédictive. Vos responsabilités : Développer des applications IA (assistants virtuels, outils internes, automatisation). Concevoir des modèles IA robustes et mesurables (qualité, précision, garde-fous). Déployer des modèles en production. Communiquer les résultats aux dirigeants.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Contexte Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’Intelligence Artificielle (IA), incluant : Industrialisation et CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes). Infrastructure et automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…). Data Engineering & Spark : Développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle. MLOps / Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, , monitoring Datadog). Collaboration transverse : Interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles. Veille et amélioration continue : Participation active à l’optimisation des pipelines et à la montée en maturité technique de l’équipe. Description de la mission Le profil sera en charge de : Maintenir et faire évoluer les pipelines d’industrialisation (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes). Participer à la mise en production et au suivi des modèles IA (Airflow, Datadog, , MLflow). Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité des environnements AWS. Contribuer au suivi de la production et aux mises en production (MCO). Participer à l’amélioration continue des outils et pratiques Data/IA. Documenter les bonnes pratiques techniques et partager les retours d’expérience au sein de l’équipe AI Experts. Compétences techniques attendues Obligatoires (Must Have) : CI/CD (GitLab) Docker Terraform Kubernetes Spark Python AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…) Souhaitables (Nice to Have) : MLflow Airflow API / FastAPI Datadog Suivi de production / MEP Autres compétences : Expérience de collaboration avec des Data Scientists Veille technologique et amélioration continue Soft Skills recherchés Esprit d’équipe et forte culture du delivery Rigueur technique, curiosité et autonomie Capacité à collaborer efficacement dans un environnement pluridisciplinaire (DE, DS, OPS, PO, DEV, staff) Sens du partage et de la documentation Livrables et responsabilités principales Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD et d’industrialisation Participer aux mises en production et au suivi des modèles IA Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité AWS Contribuer à l’optimisation continue des outils et pratiques Documenter et partager les bonnes pratiques techniques

🔍 Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en GenAI / RAG prêt(e) à vivre une nouvelle aventure au PORTUGAL ! ☀️ Vous interviendrez en tant que Business Analyst GenAI sur le traitement de cas d'usages (RAG / Agents conversationnels) et la gestion d'une plateforme Low Code 🎯 Vos missions principales : ✅ Comprendre les besoins métiers & techniques et les traduire en spécifications ✅ Gérer et enrichir la base documentaire alimentant les agents conversationnels ✅ Faire évoluer la plateforme Low Code : corrections, évolutions, nouvelles features ✅ Collaborer au quotidien avec les développeurs Java & équipes techniques ✅ Intégrer des chatbots et accompagner la mise en production ✅ Challenger les usages métiers, cadrer les besoins, créer la vision produit ✅ Participer aux travaux autour du RAG, embeddings et base vectorielle interne