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Data IngénieurPrestations attenduesPrestation de cette équipe Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes Assurer la conformité et la sécurité des données Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation du data ingénieur En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consiste à : Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables Accompagner les membres de l'équipe dans l'exploitation et le requêtage des données Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l'accroissement rapide du volume de données Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Participer aux différentes instances des data ingénieurs Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine

Contexte Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans le cadre de contribution aux évolutions de la solution permettant la production du reporting VDS (Valuation Data Set). À la suite de la réception de nouvelles instructions reçues du SRB (Single Resolution Board) sur le reporting réglementaire VDS (Valuation Data Set), une organisation financière doit revoir le dispositif technique existant permettant de produire le reporting VDS pour refondre cette solution ou l'enrichir selon les analyses qui seront menées. La solution actuelle et la solution cible s'appuient sur les briques techniques Dataiku et Teradata au sein du SRS, datawarehouse du groupe. Dans cette perspective, nous cherchons un profil Data Analyst aguerri pour implémenter cette solution. D'autres sujets, sur des projets / solutions en voie de stabilisation, pourront aussi être lui confiés. La mission a lieu au sein de la squad Reporting Solutions, sur de la Data Préparation (certification Dataiku Advanced Designer + pratique sur une mission précédente obligatoires)

Consultant Data -Technical Lineage COLLIBRA - Rôle transverse Gouvernance DSI / Direction des Risques Application de la norme BCBS 239 imposée par la Banque Centrale Européenne par la création du Technical lineage des données dans l’outil COLLIBRA + Suivi des contrôles de qualité de données. Tâches principales : Recensement et Cartographie des applications à intégrer dans COLLIBRA Préparation et intégration des Data dans l’outil COLLIBRA, conformément au planning défini (1 lot de 1 à 3 applications / mois jusqu’en Novembre Documenter l’utilisation et la maintenance du Technical lineage Mise en place de Workflow dans COLLIBRA

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement afin de garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services en production. Le/La SRE anticipe les risques, accompagne les équipes Dev/Prod et développe l'automatisation nécessaire pour assurer un fonctionnement optimal des plateformes, avec une spécificité sur la gestion des applications Data et IA. Responsabilités principales Suivi de la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Définition et suivi des SLO/SLI ; rétablissement du service en cas d'incident Participation aux projets dès le cadrage et anticipation des impacts sur la production Automatisation des opérations et réduction du travail manuel Mise en place d'un monitoring, de l'alerting et des dashboards pertinents Pilotage de l'obsolescence et contribution à la sécurité opérationnelle Contribution à la communauté SRE : bonnes pratiques, partage d'expérience Compétences clés Techniques : Connaissances des solutions Data & AI (ex : Airflow, Spark, Starburst, Domino AI …) Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Automatisation & IaC : Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform Scripting : Python, Shell, YAML Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Supervision / Scheduling : Control-M Cloud : IBM Cloud

Nous recherchons actuellement un Consultant Freelance SAP Master Data MM/SD pour intervenir dans le cadre d’un projet stratégique de conversion vers S/4HANA . La mission porte principalement sur la gestion et la qualité des données de référence (Master Data) , avec un focus important sur la préparation, l’exécution et le suivi des tests de non-régression afin de garantir l’intégrité des données après la conversion. L’objectif est d’assurer une transition fiable vers S/4HANA , en sécurisant les données Master Data et en contribuant activement aux phases de test et de validation du projet. ⚠️ Point essentiel pour le client : nous recherchons un profil autonome sur le paramétrage et à l’aise avec les aspects techniques de base , notamment sur les Business Partners et les interfaces.

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.

Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour industrialiser et optimiser les traitements de données via Dataiku et une architecture AWS (S3, Redshift, Glue, Athena) . Le rôle inclut la collecte via API , la modélisation des données , ainsi que la qualité, sécurité et gouvernance des flux en lien avec les équipes métier. Profil attendu : 5 ans d’expérience minimum , maîtrise SQL/Python , Dataiku, environnement Cloud, anglais professionnel requis.. . ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .. .

Vous rejoindrez un projet stratégique de plateforme unifiée d’intégration et de traitement des données , centralisant plus de 20 sources de données hétérogènes pour répondre aux besoins analytiques des équipes produit et décisionnel. La solution est développée selon les principes d’un lakehouse avec architecture en médaillon (Bronze, Silver, Gold). Environnement technique : Azure Data Factory Azure Databricks Spark Scala & SQL Azure DevOps (Git) Datadog (monitoring) Missions principales : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory Développer et optimiser des flux de transformation de données en Scala sur Databricks Maintenir et créer de nouveaux indicateurs de qualité de données Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions Maintenir les dashboards de monitoring sur Datadog Participer au refactoring du code existant pour améliorer performance et maintenabilité (Spark Declarative Pipeline et DBT)

2 jours de TT Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, notre client construit une nouvelle plateforme de données cloud selon une approche Greenfield , visant à reconstruire les produits de données plutôt qu’à effectuer une migration classique des systèmes existants. La mission s’inscrit au sein d’une Core Team transverse fonctionnant en mode Agile , chargée de concevoir le socle technique et les données de référence qui permettront aux équipes métiers de développer leurs futurs cas d’usage analytiques et data science. Objectifs de la mission Le consultant interviendra en tant que référent en modélisation et connaissance de la donnée , avec un rôle clé d’interface entre les experts métiers et les équipes data engineering. Il contribuera à structurer une vision data robuste, gouvernée et orientée usage. Périmètre et responsabilités Concevoir le Core Model et modéliser les objets métiers structurants (vision client 360, contrats, facturation, parc, etc.) dans le datawarehouse cloud (modèles dimensionnels / Data Vault). Définir et prototyper en SQL les règles de rapprochement et d’unicité permettant de fiabiliser la donnée client. Analyser les sources legacy afin d’identifier les règles de gestion implicites et cartographier les écarts avec la cible. Mettre en place la gouvernance des données : dictionnaire de données, métadonnées, définitions fonctionnelles et règles de qualité. Préparer des datasets certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Data Analysts. Collaborer étroitement avec les équipes métiers et le Lead Data Engineer dans un environnement Agile. Adopter une approche pragmatique orientée delivery avec une production incrémentale de valeur. Livrables attendus Modèles Logiques de Données (MLD) validés. Mapping source-to-target détaillé. Spécifications SQL des règles d’unicité client et des clés de réconciliation. Matrice de gestion des cas particuliers. Business glossary intégré au Data Catalog. Définition des règles de qualité des données. Requêtes d’analyse d’impact et datasets de test. Environnement technique Plateforme Cloud moderne BigQuery SQL avancé Data Catalog / gouvernance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Expertise confirmée en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball, Data Vault). Excellente maîtrise du SQL et capacité à manipuler des jeux de données complexes. Forte compétence en analyse fonctionnelle et capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers (marketing, finance, etc.). Expérience significative dans des environnements Agile . Expérience de la modélisation dans des environnements Cloud indispensable. La connaissance d’environnements B2B et de structures de comptes complexes constitue un plus. Soft skills attendues Esprit de synthèse Force de proposition Autonomie Pragmatisme Excellentes capacités de communication Informations complémentaires Compte tenu des enjeux du programme et de la criticité du calendrier, seuls les profils disposant d’une expérience solide en modélisation agile dans le cloud seront considérés.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data Engineering / Data Platform au sein d’un environnement international exigeant, nous recherchons un Senior Data Platform Engineer expert Databricks / Snowflake. Vous interviendrez sur la structuration, l’optimisation et l’industrialisation d’une plateforme data cloud moderne, au cœur d’enjeux stratégiques liés à la qualité, la performance et la fiabilité des données. Vos missions principales : Conception et optimisation de pipelines data sous Azure Data Factory et Databricks Modélisation, optimisation et sécurisation d’environnements Snowflake Structuration de modèles de données complexes (multi-sources, multi-réglementations) Industrialisation des workflows via GitHub Enterprise Cloud (CI/CD) Mise en place de bonnes pratiques de qualité et monitoring des données Contribution aux choix d’architecture et à l’amélioration continue de la Data Platform Collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers Vous évoluerez dans un environnement à fort niveau d’exigence technique et organisationnelle, où la robustesse, la performance et la rigueur sont essentielles.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Vos missions : Préparation d’un plan de travail de correction des données Collecter et centraliser les données financières statiques, nécessaires à l’optimisation de l’ERP de l’entreprise Saisir, mettre à jour, vérifier la cohérence, contrôler la qualité des données Catégoriser et structurer les données pour faciliter leur analyse et exploitation stratégique Créer et mettre à jour des manuels de gestion de données Participer à la création d'un système d'analyse de la qualité des données Analyser des données simples existantes et rechercher des écarts de données Modéliser les bases de données financières et en assurer les mises à jour régulières, pour répondre aux besoins évolutifs Interagir directement avec les utilisateurs finaux, pour comprendre leurs besoins spécifiques et construire une relation de confiance Autres informations : Département : Technologie de l'information Type de contrat : Contrat à durée indéterminée (CDI), Temps plein Durée du contrat : indéterminée Date de début : dès que possible Horaire : 8H00-12H00 et de 12H50-16H50 du lundi au jeudi et 8H00-12H00 et de 12H50-15H50 le vendredi (soit un total de 39H par semaine) Localisation du poste : Nogent-sur-Seine, Aube (10), Grand Est, France - proche Romilly-sur-Seine (10), Troyes (10), Sézanne (51), Montereau-Fault-Yonne (77), Nangis (77), Provins (77) et Sens (89), 54 min direct de Paris en train Déplacement : à Nogent-sur-Seine Télétravail : non Poste ouvert aux personnes en situation de handicap

Qui sommes-nous ? ESN : +35 ans d’existence. Expertise ARTEMYS AGIL-IT : Ingénierie logicielle | BDD | BI | Big Data. 800 collaborateurs | 80M€ CA (2024). Entreprise humaine : ProximITé, ConvivialITé, SolidarITé, EsprIT d’équipe, Partage, Respect et Accompagnement. Engagement responsable : Adhésion Global Compact, Planet Tech’Care, Label SILVER EcoVadis Sustainability, Charte de la Diversité. En savoir plus : | L’ IT chez ARTEMYS AGIL-IT combine la technologie et l’humain ! Nous sommes convaincus que les compétences, le savoir-être et l’épanouissement de nos Talents sont les clés de notre réussite . Avant tout, nous recherchons chez ARTEMYS AGIL-IT des personnalITés passionnées. Contexte de la mission : Le pôle Data & BI de notre client est engagé dans une dynamique de renforcement pour 2026, avec des enjeux forts autour de la structuration des usages BI, de la consolidation des données et de la mise à disposition de la donnée aux métiers dans une logique de self-BI. Les travaux portent à la fois sur la refonte de l’existant et sur la construction de nouvelles briques data, avec une volonté claire de professionnaliser les pratiques et de sortir progressivement d’un fonctionnement trop orienté production. Objectif de la mission : En tant que Data Analyst / BI Engineer, vous intervenez comme profil de construction au cœur de l’ingénierie data : Concevoir et structurer les modèles de données analytiques Fiabiliser les chaînes de traitement de données Mettre à disposition une donnée exploitable et autonome pour les métiers Contribuer à la mise en place de process data robustes (build / run / fiabilisation) Votre mission (si vous l’acceptez) : Build Conception et développement des pipelines d’ingestion et de transformation Construction de bases de données analytiques Modélisation décisionnelle (modèle en étoile) Conception de cubes pour la mise à disposition de la donnée métier Développement orienté Python, avec une approche code-first et versionnée (Git) Run Maintien et évolution des traitements existants Supervision et optimisation des flux de données Contribution à la stabilité de la plateforme data Fiabilisation (enjeu clé du poste) Mise en place de contrôles de qualité de données Sécurisation et structuration des process Contribution à la réduction des interventions directes en production Vous, notre perle rare : Compétences techniques Expérience confirmée en Data / BI Maîtrise de la conception de bases de données analytiques Solide pratique de la modélisation décisionnelle Expérience en Python appliqué au traitement de données Sensibilité forte aux bonnes pratiques de développement logiciel Compétences fonctionnelles Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en modèles data Appétence pour les sujets de construction et de structuration Intérêt marqué pour la qualité et la fiabilité de la donnée Soft skills Esprit structurant et pragmatique Capacité à travailler dans un contexte en transformation Goût pour les environnements techniques exigeants et évolutifs Environnement technique : Cloud : Azure / Data Fabric Ingestion & orchestration : outils Azure, usage orienté code (non low-code) Langage : Python Modélisation : data marts, modèles en étoile, cubes Méthodologie : pratiques issues du développement logiciel (Git, traçabilité, structuration) Le process pour nous rejoindre : simple et clair ! Échange RH : On discute de vos motivations et de l’adéquation avec nos valeurs (promis, pas de robotisation ici). Entretien opérationnel : Un échange approfondi pour clarifier vos missions. Proposition d'embauche : Si tout colle, on vous accueille officiellement chez Artemys ! Rémunération et conditions : CDI Salaire : 37k€ à 40k€ en fonction du niveau d'expérience Prise de poste ASAP Mode de travail hybride, 1 journée de télétravail par semaine Bienvenue dans l’aventure ARTEMYS Chez nous, chaque talent compte. Peu importe votre âge, vos origines, votre identité, votre religion ou votre orientation : ce qui nous intéresse, c’est vous et ce que vous avez à apporter. On s’engage à répondre à toutes les candidatures sous 72 heures, parce qu’on sait combien l’attente peut être stressante. Et ici, l’inclusion n’est pas qu’un mot : tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap, et on fait tout pour créer un environnement où chacun peut s’épanouir. Prêt, feu, candidatez !

Nous recherchons un datascientist Machine Learning pour une mission en fullremote depuis la France. Nous recherchons un(e) Data Scientist pour contribuer au déploiement d’un Sales AI Copilot destiné à assister les équipes commerciales. ❇️ Comprendre les enjeux Sales (pipeline, forecast, CRM…) ❇️ Concevoir des solutions data-driven & modèles ML ❇️ Déployer des cas d’usage LLM (RAG, Q&A, génération de texte) ❇️ Industrialiser les modèles (pipelines, MLOps, monitoring) sur Azure ❇️ Interagir avec le business et vulgariser les insights