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Je recherche pour un de mes clients un Consultant Data Gouvernance sur Paris 12 CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre de ses missions de définition des politiques de gestion des données et du suivi de leur mise en œuvre, l'activité Gouvernance de la Donnée du client (3 salariés à ce jour) souhaite renforcer son équipe d'un profil confirmé en la matière. Le client recherche donc à apporter à l'équipe Gouvernance de la donnée un accompagnement assorti d'un regard éclairé dans l'exécution des différents pans de ses missions : définition des politiques de gestion des données (rôles et responsabilités; mise en place/alimentation d'un Glossaire métier et d'un Dictionnaire des données; modalités de suivi de la qualité des données; modalités permettant d'assurer la sécurité et la conformité réglementaire de l'accès aux données; articulation avec les capacités de la plate-forme Data choisie par l'entreprise); mise en oeuvre et suivi de ces politiques, en lien avec les contributeurs nécessaires; acculturation des différentes populations de l'entreprise aux exigences et apports en lien avec la gouvernance des données; etc..... DESCRIPTION DE LA MISSION Les missions principales au sein de l'activité Gouvernance de la donnée seront les suivantes : - Participation le cas échéant au choix des outils de gouvernance des données (rencontres fournisseurs initiées ; échanges en cours) - Catalogage / connaissance des données : Définir les standards et bonnes pratiques et en vérifier la bonne application en mobilisant les acteurs requis (SI, métier), assurer l’acculturation nécessaire ; - Cartographie des Données : Approfondir la cartographie des données qui aura été initiée (avec les acteurs métier, SI, urbanistes) et être capable de la présenter, la faire adopter et de l’utiliser à des fins de gouvernance des données… - Conformité règlementaire : Garantir que toutes les données respectent les normes internes et externes, en particulier en matière de RGPD et de conformité légale. - Gestion des rôles et animation de la communauté Data : Identifier les relais de la gouvernance dans un contexte de responsabilités fédérées. Mobiliser les acteurs (animation de séminaires, communication…). - Gestion des habilitations : Définir la granularité des habilitations des rôles et utilisateurs identifiés. - Accompagnement de la montée en compétence des autres membres de l'équipe sur des sujets structurants devant être maîtrisés pour mener à bien les missions de l'activité LIVRABLES ATTENDUS ET ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Exemples de livrables attendus : Chapitres thématiques de la politique de Gouvernance des données : - rôles et responsabilités ; - gestion Glossaire/Dictionnaire ; - gestion du Data Lineage ; - sécurité et droits d'accès, dont conformité juridique ; - Suivi de la qualité des données ; - process permettant l'évolution de la plate-forme Data Environnement technique : Sélection en cours du fournisseur pour une plateforme Data d’entreprise cible Couche stockage : - Teradata - Hadoopa Cloudera - Postgre Transformation : - Data stage - Spark BI : - Power BI - SAS Expériences attendues : - Expérience au sein d'un Data Office en charge de la Gouvernance des données (au moins 2 expériences significatives) - Utilisation des outils de Gouvernance des données (gestion des méta données, dont Glossaire / Dictionnaire, Catalogage, Création/Exposition de Data Product, Data Quality, Lineage) - Compréhension des grands modèles d'Architecture Data (Extraction/Chargement, Transformation/Nettoyage, Mise à disposition, Suivi des usages) - Pratique d'une solution Plate-Forme Data

Dans le cadre du renforcement de sa gouvernance des données, un grand groupe recherche un Master Data Leader SAP pour piloter la gestion des données de référence au sein de son environnement SAP. La mission s'inscrit dans un contexte structurant avec des enjeux forts de qualité, de cohérence et de centralisation des données. Objectif de la mission Garantir la qualité, l'intégrité et la disponibilité des données de référence utilisées par les processus métiers, en définissant et en pilotant une gouvernance data robuste et durable dans l'écosystème SAP. Missions principales Superviser la création, la modification et la validation des données de référence dans SAP Assurer la qualité des données (déduplication, correction des incohérences, fiabilisation des référentiels) Définir et mettre en place des règles de gouvernance, workflows et mécanismes de contrôle Centraliser les données dans un référentiel unique et structuré Agir comme interface entre les équipes métiers, IT et projet SAP Participer aux projets d'implémentation SAP, notamment sur les modules impactés par les données de base Encadrer et structurer l'organisation Master Data si nécessaire Analyser les impacts des évolutions de processus sur les référentiels et assurer leur alignement stratégique Compétences requises Expertise approfondie des référentiels SAP (articles, fournisseurs, clients, nomenclatures, etc.) Maîtrise des outils de gouvernance type SAP Master Data Governance (MDG) Bonne compréhension des processus Supply Chain, logistique ou Finance Solide expérience en qualité de données et en gouvernance Capacité à piloter des sujets transverses et à structurer une organisation data Excellentes compétences en communication avec des interlocuteurs métiers et techniques Modalités pratiques Type de contrat : Freelance Localisation : Paris Remote : 2 jours par semaine Démarrage : ASAP Durée : à définir TJM indicatif : selon profil Merci de transmettre votre CV ainsi que vos disponibilités et votre taux journalier.

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite s'appuyer sur une expertise en architecture data ou data modeling afin de : Accompagnement des équipes Métier et IT dans la mise en œuvre de solutions Data alignées avec la stratégie Data de l'entreprise, fondée sur les principes Data Mesh et une gouvernance renforcée. Définition et application des principes d'architecture et de gouvernance Data, en lien avec la Design Authority et le Centre d'expertise Data. Le périmètre d'intervention pourra évoluer en fonction des besoins et des domaines métier à adresser.

Dans le cadre du renforcement de l'équipe Data de notre client, nous recherchons un(e) Data Engineer AWS expérimenté(e) (5 à 7 ans d’expérience minimum), capable d’intervenir sur des plateformes data à forte volumétrie et à forts enjeux de performance, de sécurité et de coûts. Missions 1️⃣ Maintien en condition opérationnelle de la plateforme Contrôler et garantir la disponibilité des données et des services Assurer le suivi des traitements et la gestion des incidents Répondre aux demandes de données ad hoc et analyser les anomalies Développer des correctifs et des évolutions si nécessaire Contribuer à la qualité des données et à l’industrialisation de la plateforme Communiquer avec les utilisateurs et accompagner les équipes 2️⃣ Design & construction de services et pipelines data Concevoir et mettre en place des flux de données (acquisition, transformation, exposition) Développer des pipelines robustes et performants (batch et temps réel) Réaliser des modélisations de données adaptées aux usages métiers Mettre en place les traitements sur différents formats (CSV, XML, JSON, Parquet) Ordonnancer les traitements et gérer les dépendances (Airflow) Développer et maintenir des flux temps réel via Kafka (MSK) Réaliser les tests unitaires et d’intégration Participer aux revues de code et veiller au respect des standards Gérer les déploiements sur l’ensemble des environnements Enrichir et maintenir la documentation technique Environnement technique AWS : S3, EMR, EKS, EC2, Lambda, Athena Spark (Scala), Python, SQL Kafka Airflow Dataiku GitLab & GitLab CI Terraform

CITECH recrute ! 👌 ✨ Si vous souhaitez apporter vos compétences dans la réalisation de différents projets, nous avons LA mission pour vous ! Nous recherchons en effet un(e) Data Architect Azure & Databricks (H/F). 🏭 Entreprise reconnue dans le secteur de la sidérurgie, implantée dans de nombreuses villes en France, notre client est le plus important producteur d'acier au monde, et a pour objectif d'accélérer sa transformation digitale afin d'offrir toujours plus de solutions et de services innovants. Description du poste 🙌🔽 Vous aurez donc les missions principales suivantes : 🔽🙌 🔸 Configurer, structurer et mettre en œuvre l’environnement Azure Data Lake et Databricks afin de répondre aux besoins d’ingestion et de traitement des données. 🔸 Créer des pipelines d’ingestion robustes sous Apache NiFi , intégrant des sources industrielles variées et respectant les contraintes techniques de performance, de mémoire et de réseau. 🔸 Mettre en place et maintenir un Unity Catalog garantissant la gouvernance, la traçabilité et le Data self-service . 🔸 Veiller à la stabilité de l’environnement , à la qualité du code, à la performance des traitements et à la complétude de la documentation technique. 🔸 Promouvoir la solution auprès des utilisateurs, rédiger la documentation associée et contribuer activement au partage de connaissances au sein de l’équipe Data.

Poste : Data Engineer Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans TJM d’achat max : 500€ Localisation : Île-de-France Deadline réponse : 10/02/2026 Démarrage : 09/03/2026, mission longue durée Type de contrat : Salarié ou Freelance 1) Descriptif de la mission La mission se déroule au sein d’une équipe dédiée au développement d’outils, de méthodes et d’industrialisation pour un acteur majeur du secteur ferroviaire. L’objectif est de soutenir un périmètre spécifique concernant un outil d’analyse de la régularité des circulations, basé sur un ensemble de flux issus du système d’information de l’opérateur. Ce périmètre comprend l’accès à des données consolidées et prêtes à l’analyse, permettant aux équipes métier d’utiliser des données fiables. La mission concerne notamment : Assurer la continuité d’alimentation des flux de données pour l’outil et l’équipe technique, Adapter, développer, corriger et déployer des processus ETL lors de migrations de données, Intégrer de nouveaux flux de données en garantissant l’absence de régression, Maintenir ces flux en production et garantir leur disponibilité, Définir des formats d’échange pour alimenter l’outil, Mettre en place des indicateurs de supervision, Accompagner l’équipe dans l’exploitation des nouveaux flux. 2) Livrables attendus Le cahier des charges précise une liste de livrables avec des délais indicatifs : Recette de l’API : Document de validation, comparaison entre anciennes et nouvelles données issues du nouveau format. Déploiement : Paquets SSIS / SQL déployés, paramétrage automatique, documentation d’intégration. Processus de rattrapage simple : Documentation, industrialisation, déploiement, artefacts dans un environnement de gestion de versions. Documentation des nouvelles données : Note explicative sur la nature et l’utilisation des nouvelles données. Format d’échange : Documentation complète du schéma d’échange de données. Déploiement des flux : Projets SSIS / SQL, documentation du chargement, déploiement en environnement de production. Processus de rattrapage complexe : Développement, déploiement et documentation complète. KPI BI : Mise en place d’un tableau de bord avec suivi de l’intégration, des erreurs et de la disponibilité des flux en production.

Contexte L'équipe du client travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets CND. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat.

Contexte Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme data, vous concevez et mettez en œuvre des architectures cloud-native orientées événements sur AWS. L’objectif est de remplacer les traitements batch par des pipelines distribués, temps réel ou quasi temps réel, robustes et scalables. Missions principales Vous définissez des architectures data serverless event-driven, concevez des pipelines d’ingestion et de transformation distribués et mettez en place des systèmes découplés basés sur la messagerie en garantissant la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts. Vous transformez les flux ETL batch en pipelines cloud-native, implémentez les patterns asynchrones (retry, DLQ, idempotence, gestion des timeouts) et industrialisez les déploiements via l’Infrastructure as Code et la CI/CD. Vous déployez le monitoring, le logging et le tracing afin de suivre la performance, la latence et la qualité des flux. Compétences clés Solide expérience des architectures event-driven et des systèmes distribués, de l’event sourcing et du message brokering, de la gestion du backpressure et de la latence ainsi que de la transformation distribuée et du traitement de gros volumes. Ce poste n’est pas orienté BI, reporting ou data engineering batch classique Positionnement Rôle transverse avec une forte interaction avec les équipes data, cloud, DevOps et applicatives, impliquant une responsabilité importante sur les choix techniques et les bonnes pratiques. Synthèse Profil d’architecte data AWS spécialisé en serverless et en architectures orientées événements, capable de concevoir des pipelines distribués scalables et résilients.

Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe Cloud / DevOps chez un acteur du secteur bancaire basé à Montpellier, nous recherchons un Cloud DevOps Engineer senior orienté plateformes Data. Le consultant interviendra sur la conception, l’implémentation et l’exploitation d’une infrastructure GCP containerisée destinée à supporter différents cas d’usage data (pipelines, traitements et services associés). L’objectif est d’industrialiser et d’opérer une plateforme cloud robuste, sécurisée et scalable, avec une forte culture Infrastructure as Code, GitOps et RUN. Missions principales Implémentation et administration GCP Concevoir et déployer des solutions techniques containerisées sur Google Cloud Platform Administrer et optimiser l’infrastructure GCP : GKE, GCE, GCS, Cloud SQL, VPC, Load Balancer, Private Service Connect, IAM Automatisation et industrialisation Automatiser le provisioning et la gestion des ressources cloud via Terraform et Terragrunt Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD (GitLab CI) Standardiser les déploiements et garantir leur reproductibilité Sécurité Implémenter les bonnes pratiques de sécurité sur le cloud et Kubernetes Mettre en place la gestion des secrets et des accès (Vault, SSO) Participer au contrôle des vulnérabilités via des outils de scan (Xray, Trivy) Monitoring et observabilité Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerting (Prometheus, Grafana, ELK) Exploiter Google Cloud Observability pour la supervision et le troubleshooting Support et RUN Assurer le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Opérer les déploiements et évolutions via une approche GitOps Garantir la traçabilité, la fiabilité et la conformité des déploiements Compétences indispensables Expérience significative sur Google Cloud Platform : GKE, VPC, IAM, Cloud SQL, GCS, Load Balancer Kubernetes et containerisation (Docker) Terraform et Terragrunt (niveau autonome) Git et GitLab CI Gestion des artefacts et registry : JFrog Artifactory ou GCP Artifact Registry Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Google Cloud Observability Sécurité : Vault et outils de scan de vulnérabilités (Xray ou Trivy) Bonne culture réseau cloud (VPC, routage, sécurisation des flux) PostgreSQL (déploiement, administration et optimisation) Compétences appréciées Connaissance d’OpenShift Connaissance de l’orchestrateur Kestra Sensibilité aux problématiques FinOps et optimisation des coûts cloud

Dans le cadre d’une activité d’architecture de domaine, nous recherchons un(e) Architecte de domaine DATA pour intervenir au sein d’une équipe d’architectes fonctionnels d’envergure nationale (environ une vingtaine de personnes), répartie sur plusieurs sites en France. La mission s’inscrit dans un contexte de transformation des systèmes d’information , au sein d’un grand groupe du secteur assurance / services , avec des enjeux forts autour de la gouvernance des données et des architectures Data . En tant qu’ Architecte de domaine DATA , vous interviendrez comme référent architecture auprès du domaine DATA et serez notamment en charge de : Être l’interlocuteur(trice) architecte du domaine DATA pour accompagner sa transformation Accompagner les projets du domaine dès les phases d’études de faisabilité Proposer et comparer des scénarios d’architecture IT Contribuer à la connaissance du domaine via la modélisation et la cartographie Garantir la qualité et la cohérence des référentiels d’architecture Dans le cadre des accompagnements études / projets, vous serez amené(e) à : Réaliser des travaux de modélisation sur les différents plans d’architecture : Métier Fonctionnel Applicatif Technique Rédiger des dossiers d’architecture permettant d’éclairer les choix Présenter ces dossiers en comités d’architecture Décliner l’architecture retenue en phase projet, en coordination avec : Les équipes métiers Les autres domaines IT La sécurité L’intégration en production Dans votre rôle transverse, vous assurerez également : La production et la mise à jour des cartographies d’architecture du domaine DATA La qualité et la conformité de la documentation dans les référentiels d’entreprise

Je recherche pour un de mes clients un Data Engineer GCP : Prestations attendues : Déployer les datasets normés sur un ou plusieurs des data domain suivants : Utilisateurs, Comportements et Référentiels Accompagner les utilisateurs dans leurs usages Mettre en place le contrôle qualité sur ces datasets En interaction avec les membres de l’équipe, Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe Construire et maintenir des 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 capables de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données Participer aux initiatives de gouvernance des données en assurant la qualité, la fiabilité et l’intégrité 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 Expertises demandées pour la réalisation de la prestation Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data Compétences solides en data : structures de données, code, architecture France Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog Expériences intégrant les langages Python et SQL Expériences intégrant Spark Expériences intégrant dbt Expériences intégrant Terraform et Terragrunt Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques

Dans le cadre de l’évolution et de l’industrialisation de sa plateforme Data multi-cloud, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Tech Lead Data senior . La mission s’inscrit au sein de la plateforme Data Groupe avec des enjeux forts de : Scalabilité Gouvernance et qualité des données Industrialisation des pipelines Fiabilité en production 🎯 Missions principales 🔹 Leadership technique Être le référent technique de la plateforme Data Définir et faire évoluer l’architecture Data Encadrer et accompagner les Data Engineers Participer aux choix technologiques et aux orientations stratégiques 🔹 Build – Industrialisation Concevoir et mettre en œuvre un Data Lake Définir, développer et automatiser les pipelines de données Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD Garantir la performance, la robustesse et la scalabilité 🔹 Run – MCO Assurer la supervision des traitements Gérer les incidents et optimiser les processus Maintenir les environnements techniques Automatiser les tâches récurrentes 🛠 Environnement technique☁ Cloud AWS (Redshift, RDS, Lambda, SQS, SNS, API Gateway…) GCP Contexte multi-cloud 💾 Data & Big Data SQL / NoSQL Data Warehouse Spark / Hadoop / HDFS Airflow ⚙ Dev / DevOps Python APIs (FastAPI / Flask) Docker Terraform GitLab CI/CD Linux

Notre client dans le secteur Aérospatial et défense recherche un/une Data Engineer (H/F) Description de la mission : Dans le cadre d'un besoin de renfort sur ses activités, notre client va rechercher un freelance expérimenté sur la partie Data. Rattaché aux équipes Data en charge de la transformation de la donnée de notre client (8 personnes), vous interviendrez en tant que Techlead data. Ainsi, vous contribuerez aux projets actuels et futurs incluant le chargement des données le DWH : – Données de billetterie et de réservation – Données financières – Données opérationnelles Une bonne communication, autonomie, capacité d’adaptation sont attendues ainsi qu'une capacité à analyser des besoins complexes et à faciliter la coordination au sein de l’équipe ainsi qu’avec les autres parties prenantes (architecte, OPS, métier). Environnement technique : ETL : Powercenter : 20% SQL ( Teradata ) and scripting (BTEQ, shell…) : 50 % Linux : 10% Outils de reporting : SAP BI4 & PowerBI : 20%

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative et de l’automatisation intelligente, un grand groupe international souhaite renforcer ses équipes Data & AI avec un Expert GenAI / Data Engineer . Le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) intégrés à une plateforme data cloud moderne reposant sur Google Cloud Platform (GCP) . Objectifs de la mission Concevoir et industrialiser des solutions d’IA générative à l’échelle Développer des architectures d’agents intelligents (Agentic AI) Intégrer les usages IA aux plateformes data existantes Garantir la robustesse, la performance et la scalabilité des solutions Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques techniques Missions principales IA Générative / Agentic AI Conception et développement d’agents basés sur des modèles LLM Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Orchestration de workflows IA multi-étapes Intégration d’APIs et outils externes Optimisation des performances et de la qualité des réponses IA Data Engineering Conception et optimisation de pipelines data (ETL / ELT) Ingestion et transformation de données volumineuses Exploitation de données structurées et non structurées Mise en place de standards de qualité et de gouvernance des données Architecture Cloud Design d’architectures AI end-to-end sur GCP Déploiement de services cloud-native Participation aux décisions techniques et à l’industrialisation Mise en production et amélioration continue des solutions Environnement technique Cloud & Data Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Cloud Run / Cloud Functions AI / GenAI Vertex AI LLM APIs LangChain / LangGraph / LlamaIndex (ou équivalent) Architectures RAG Vector databases Développement Python (expert) APIs REST Docker CI/CD Git Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering / Software Engineering Expérience confirmée sur environnement GCP Expérience concrète sur projets GenAI / LLM en production Bonne maîtrise des architectures cloud distribuées Capacité à intervenir sur des sujets d’architecture et d’industrialisation Anglais professionnel Compétences clés GenAI / Agentic AI Data Engineering avancé Architecture GCP Industrialisation AI Python avancé

Data Scientist/IA Gen/Machine Learning / Deep Learning - Nantes 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 Objectifs et livrables 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 demandées Compétences Niveau de compétence machine learning Confirmé python Confirmé IA générative Confirmé

Tech Lead Data & IA Infogene Neuilly-sur-Seine, Île-de-France, France (Sur site) Tech Lead Data & AI Bâtissez la pratique IA d’un groupe industriel Infogene - Groupe Vulcain Construisez l’IA qui compte Infogene, filiale digitale du Groupe Vulcain (850 collaborateurs, 90M€ CA), déploie des solutions d’intelligence artificielle pour les leaders de l’énergie, du nucléaire, du pharmaceutique et des infrastructures critiques. Notre pratique IA est jeune, ambitieuse, et en pleine structuration. Nous cherchons le Tech Lead qui en deviendra le pilier opérationnel : transformer une équipe de 4 en une force de frappe de 8+, industrialiser nos plateformes, et faire le lien entre vision stratégique et réalité du terrain. Vos missions Pilotage technique (60%) • Architecturer et maintenir les plateformes IA internes : infrastructure Docker, PostgreSQL, CI/CD, Linux • Garantir la qualité technique : revues de code, bonnes pratiques, choix d’outillage • Gérer les environnements d’inférence LLM et les bases vectorielles (vLLM, Ollama, Qdrant, ChromaDB) • Fiabiliser et automatiser les pipelines de déploiement et les workflows (n8n) Management & Delivery (40%) • Encadrer et faire grandir l’équipe (4 aujourd’hui, 8+ à horizon 12 mois) • Piloter les projets en Agile/ACTE (méthodologie Infogene) sur Jira et Confluence • Chiffrer pour convaincre : estimer la charge des projets (J/H), structurer les lots, identifier les risques et produire les plans de livraison qui alimentent les propositions commerciales • Coordonner avec le CAIO : priorisation, roadmap, allocation des ressources Projets en cours • PEPPER : plateforme data consolidant les outils internes du groupe (Boond, MyActivity, SAGE…) • Jarvis : solution IA de traitement automatique de comptes-rendus de réunion