Dans le cadre du renforcement d'une équipe de Gestion Courante Décisionnelle / Datalake, notre client recherche un Data Engineer / Développeur Big Data Spark Scala expérimenté, capable d'intervenir sur des traitements critiques en production et de contribuer au maintien de la qualité de service. L'environnement repose sur une architecture Big Data collectant les données de plusieurs back-offices, avec un Datalake et une alimentation d'un Datawarehouse sur environnement Exadata. Vos missionsVous interviendrez principalement sur le RUN et la maintenance applicative des traitements décisionnels : Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala Analyser et corriger les incidents applicatifs et fonctionnels Réaliser, lorsque nécessaire, les reprises de données associées aux incidents Développer et mettre en œuvre les évolutions confiées Réaliser les tests des corrections et nouveaux développements Participer aux mises en production Maintenir à jour la documentation technique et fonctionnelle Mettre à jour les outils de suivi de l'équipe Rendre compte de l'avancement et des incidents au chef de projet
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
Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les méthodologies d'analyse permettant de quantifier les gains d'efficacité (analyses comparatives avant/après) - Étayer les décisions et valider les étapes projet par des preuves chiffrées - Concevoir et déployer les tableaux de bord de suivi de l'adoption et de l'usage des nouveaux outils - Mettre en place des indicateurs d'alerte pour détecter et corriger rapidement les dérives opérationnelles - Travailler main dans la main avec les équipes métier et techniques pour restituer des analyses claires et exploitables
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 renforcement de la gouvernance de ses données, condition de fiabilité de ses modèles d'IA, un grand compte recherche un Data Steward pour piloter la qualité et la conformité des données utilisées par les cas d'usage data et IA. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition et le suivi des règles de qualité des données (complétude, cohérence, fraîcheur, unicité) ▪ La mise en place des contrôles qualité automatisés sur les pipelines alimentant les modèles IA ▪ La documentation des données : dictionnaires, lignage, catalogage ▪ La qualification et le traitement des anomalies en lien avec les équipes métier et techniques ▪ La contribution à la gouvernance des données d'entraînement des modèles : traçabilité, conformité RGPD, gestion des données sensibles ▪ Le reporting qualité auprès des instances de gouvernance data
1. Contexte et Objectifs de la Prestation Dans le cadre du départ d'un de nos Data Scientists internes, le client recherche un Data Scientist expérimenté en renfort externe pour assurer la continuité de nos projets stratégiques en intelligence artificielle. Cette mission de transition est cruciale pour maintenir l'avancement de nos initiatives innovantes en attendant le recrutement d'un collaborateur interne. Vous rejoindrez une équipe dynamique travaillant sur un projet d'IA Générative ambitieux et à fort impact au sein de la DSI/Valorisation Data & IA (VDI), en lien avec le Chief Data Officer du Data Office et en lien avec le Centre de Compétence IA/Ops qui se met en place et auquel vous participerez.
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.
Au sein d'une équipe en charge des référentiels transverses, le Business Analyst interviendra sur des données de marché et des données statiques liées aux produits financiers. Il contribuera à finaliser la refonte des référentiels de taux de change et de taux interbancaires, rédigera les spécifications fonctionnelles selon l'approche BDD et participera à la conception ainsi qu'aux tests des traitements de données. Il assurera également le support des utilisateurs après la mise en production de la nouvelle plateforme et pilotera le cadrage de la modernisation d'un référentiel de produits financiers utilisé par les fonctions Finance et Risques, dans un environnement agile, international et fortement orienté données.
ACCROCHE SI LA GESTION DES DONNEES EST TON DADA, TU PEUX GAGNER LA COURSE EN LISANT CETTE ANNONCE ... CE QUE TU RECHERCHES : Evoluer au sein d'une équipe dynamique Participer à des projets innovants d'envergure Relever des défis liés à la gestion et à l'analyse de données Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi. Au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, tu participeras à la collecte, au traitement et à l'exploitation de grands volumes de données pour en extraire toute leur valeur :Analyse des besoins, tu feras Modélisation et structuration des données, tu assureras Les pipelines de données, tu développeras Les bonnes pratiques de gestion des données, tu instaureras Des solutions de stockage et de traitement, tu optimiseras Des analyses avancées et de la valorisation des données, tu réaliseras Ton équipe, tu accompagneras Aux instances de pilotage, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou dôté(e) d'une expérience de 10 ans minimum Expert(e) en gestion et analyse de données avec Informatica, Powercenter Habile avec les outils SQL, Shell Unix, Oracle, Control M AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n'aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l'essentiel Capacité d'adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n'ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l'Aladdin de l'informatique Esprit d'équipe : un pour tous et tous pour un !
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.
La mission consiste à : - Interface entre les métiers et les équipes data - Accompagner le métier dans la structuration de son besoin décisionnel - Rédiger les besoins en user stories et maintenir la backlog en lien avec l'équipe produit - Coordination du delivery jusqu'à la mise en production (build et run) - Faciliter les développements avec l'équipe data - Réaliser des analyses et études métier Compétences demandées : - Expériences significatives comme Product Owner et dans des contextes DATA - Compétences en data engineering - Expertise Agile - Animation d'équipe - Gestion de la Backlog et Delivery - Anglais un +
La Tribu DATA (DAT) construit et développe des applications sur la base de puissantes plates-formes DATA à des fins d'usages variés servant toutes les directions métier de la banque. Pour répondre à ces usages, DAT est au cœur de la stratégie datacentric, et intervient aussi bien au niveau de l'architecture Data, sur les dernières technologies data, Big data, IA, Teradata, SAS, DMP, Oracle ainsi que sur les solutions analytiques et de datavizualisation. La mission consiste à assurer les fonctions suivantes au sein de la Squad Socles Data de la tribu DAT: 1. Partie étude : Prendre connaissance de l'existant des traitements ETL d'un domaine particulier. L'analyser pour en définir la cible sur TERADATA. Définir les lots de réalisation, estimer leur coût et planning. 2. Partie réalisation : Participer à la phase de conception des solutions cibles. Réaliser les développements et tests sous SQL Teradata. Réaliser les doubles RUN et leurs bilans pour préparer les MEP. Assurer le RUN des traitements post MEP pendant la phase de VSR. Proposer des solutions d'optimisation des traitements et les mettre en œuvre. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l'entrepôt (ETL) : BTEQ • Teradata • CONTROL-M • Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) • SQL sur SGBD relationnel (Teradata) • TPT • Connaissance de Datastage • Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea
Nous recherchons un(e) Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : w5xvrgqwfy
Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ingénieur H/F à Lille, France. Contexte : Dans un contexte de migration technique de la plateforme data internationale, le client recherche un data ingénieur afin de renforcer l'équipe en place (3 ETP) afin de s'occuper essentiellement de la maintenance des traitements et leurs suivi sur une période de 6 à 9 mois, permettant ainsi à l'équipe de participer pleinement à la stratégie et aux travaux de modernisation de la plateforme (migration de la plateforme internationale vers la stack technique déjà en place sur les environnements France). Les missions attendues par le Data Ingénieur H/F : Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes data des différent pays Supervision des traitements Intervention technique et fonctionnelle en résolution des incidents et questions des utilisateurs Communications aux parties prenantes en cas d'anomalies sur les services attendus Traitement des dettes techniques et documentaires Contribuer à la mise en œuvre de la migration vers la stack technique cible Participer à l'effort de migration une fois le contexte international maîtrisé techniquement pour être en mesure de reproduire les usages
Nous recherchons un(e) Data Scientist & Analytics Specialist pour rejoindre notre équipe Data. À la croisée de l'analyse décisionnelle et de la modélisation avancée, vous serez responsable de transformer d'importants volumes de données brutes en leviers stratégiques et en solutions prédictives pour accompagner la croissance de l'entreprise. Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes Ce que vous ferez concrètement : 1. Data Science & Machine Learning (70%) Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique
Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.
