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En tant qu'Architecte Data, vous concevez et faites évoluer les plateformes de données de l'entreprise. Vous définissez les architectures cibles, accompagnez les équipes techniques et garantissez des solutions performantes, sécurisées et évolutives répondant aux enjeux métiers. Vos missions : Concevoir des architectures Data modernes (Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh). Définir les stratégies d'ingestion, de transformation et de restitution des données (batch & streaming). Garantir la qualité, la sécurité, la performance et la gouvernance des plateformes. Définir les standards d'architecture, de CI/CD et d'observabilité. Optimiser les performances et les coûts des plateformes (FinOps). Accompagner les équipes Data et participer aux instances d'architecture dans un environnement Agile/SAFe.

TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data Analyste (H/F) Les tâches : Assurer partiellement la continuité de l'activité Data dans le cadre d'une mission à mi-temps. Procéder mensuellement à la mise à jour du périmètre patrimonial (bâtiments et compteurs) pour alimenter les différents outils et rapports internes. Accompagner le pôle Performances Energétique pour paramétrer la future plateforme d'Hypervision. Mettre à disposition les données nécessaires à son bon fonctionnement. Maintenir les rapports Power BI existants en s'assurant de la bonne remontée des données. Répondre aux besoins d'analyse ponctuels des équipes. Activités principales Mise à jour du périmètre patrimonial : Actualisation des tables Lab dans Databricks Identification et rectification des codes sites manquants Vérification des évolutions du périmètre avant partage Analyse et correction des éventuels échecs d'import dans les outils Mise à disposition des données pour la nouvelle plateforme Hypervision : Comprendre les spécificités liées à la nouvelle plateforme Adapter les livrables de mise à jour du périmètre pour répondre aux besoins métier Maintenance des rapports BI : S'assurer de la remontée effective des données sources Corriger les anomalies éventuelles Adapter les visuels aux besoins d'évolution Conseiller et supporter les équipes : Répondre aux besoins d'analyse des équipes (Achats, Performances Energétique, SAV, Photovoltaïque, IRVE, …)

TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data analyste / Data ingénieur (H/F) · Réalisation d'analyses d'impact et d'évaluations de projets de transformation sur les KPI métier existants et les processus opérationnels · Fournir des analyses ciblées basées sur l'évolution des besoins métier · Ajuster et renforcer la fiabilité des principaux KPI surveillés, en particulier dans les domaines de la fidélité, du chiffre d'affaires, des ventes et d'autres dimensions stratégiques de l'activité · Concevoir, maintenir et améliorer les rapports critiques de performance, tout en garantissant la cohérence entre plusieurs sources de données · Révision des définitions des KPI , des règles de calcul et des champs de reporting afin d'assurer l'alignement avec les évolutions de l'entreprise et les impacts de la transformation · Contribuer aux activités de test et de validation des changements affectant les données, les KPI ou les résultats de rapports · Identifier et escalader les incohérences, écarts ou interruptions dans les indicateurs de reporting · Soutenir les phases de cadrage des projets en traduisant les besoins métier en exigences analytiques exploitables et en assurant la cohérence globale avec les cadres de reporting existants

ContextePACE supporte les entités opérationnelles d'un grand groupe bancaire international dans leur transformation. L'équipe Language Analytics de PACE travaille en particulier sur les projets de transformation par le NLP et l'IA des processus et business models des entités opérationnelles. L'équipe dispose d'un environnement de Data Lab propre (Domino Data Lab) sur lequel elle collabore avec les entités opérationnelles. L'équipe Language Analytics est composée d'environ 12 personnes. MissionsAccompagner le responsable de l'équipe Language Analytics de PACE dans une mission de support des filiales italienne et française du groupe dans le diagnostic de leur couverture en data products autour de la donnée non-structurée. Produire deux ontologies de haut niveau et complètes sur les périmètres des données non-structurées clés pour les activités des filiales concernées. Formuler des recommandations ciblées quant à l'outillage et aux évolutions organisationnelles nécessaires à traduire opérationnellement ces ontologies, notamment concernant la gouvernance des data products clés pour le knowledge management (KM). Formaliser les livrables issus de la mission. Description du profil demandéExpériences : Plusieurs expériences dans la construction d'ontologies métier. Plusieurs expériences dans le design de modèles de données non-structurées en entreprise. Plusieurs missions avec des responsabilités en matière de gestion de la donnée et data products. Plusieurs expériences professionnelles dans le développement et le déploiement en production d'applications business. Compétences fonctionnelles et techniques souhaitées : Architecture de systèmes d'information. Data as a product. Knowledge management. Stratégie data. Ontologies informatiques. Compétences comportementales : Forte capacité à communiquer avec impact – à l'oral et à l'écrit – avec experts techniques et métier. Forte culture de la mesure de la performance des solutions développées et déployées. Capacité à collaborer dans un environnement multiculturel. Langues écrites et parlées : Deux langues parfaitement maîtrisées (au moins) parmi le français, l'italien et l'anglais. Note : Les compétences listées pour le profil Software Engineer sont un plus apprécié.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique Data pour un acteur majeur du secteur du Luxe, nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe travaillant sur des problématiques de prévision et d'aide à la décision. La mission porte notamment sur des enjeux de forecast de nouveaux produits, avec des prévisions réalisées à une maille fine, notamment au niveau SKU. L'objectif est à la fois de développer des modèles performants et de travailler dans une véritable logique d'industrialisation, afin de permettre leur utilisation à grande échelle dans un environnement Data moderne. La connaissance des problématiques propres au Retail est particulièrement importante pour comprendre les enjeux métiers associés aux prévisions de ventes et aux nouveaux produits. Avantages de la mission : • Mission longue au sein d'un acteur majeur du Luxe • Problématiques Data Science concrètes avec un fort impact métier • Sujets de forecasting à grande échelle et à une granularité fine • Environnement technique moderne autour de Databricks et Spark • Travail sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de leur conception jusqu'à leur industrialisation • Volumes de données importants et problématiques Data complexes • Environnement combinant Data Science, Retail et enjeux business • Organisation hybride avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine • Mission basée à Paris

Définir et piloter la vision produit, la stratégie et la roadmap de la plateforme Data. Accompagner l'évolution d'un écosystème Data & Analytics moderne basé sur le Cloud. Promouvoir une approche orientée Data Products. Collaborer étroitement avec les équipes Architecture, Data Engineering et les métiers afin de développer des capacités Data évolutives. Garantir la performance, la fiabilité, la scalabilité et l'optimisation des coûts de la plateforme. Coordonner les équipes internes ainsi que les partenaires technologiques. Veiller à l'application des bonnes pratiques en matière de gouvernance des données, de sécurité et de conformité. Contribuer aux programmes stratégiques de transformation Data de l'entreprise.

Data analyst / data scientist ESG - Asset management - Matlab, Python, SQL, Snowflake obligatoires Tâches : · S'assurer de l'ingestion des données externes (mis à jour, changement méthodo, changement dans la structure des données) · Production des KPI et scores sur l'ensembles des instruments appartement à l'univers ESG · Développer des contrôles sur les lignes de productions existantes et des dashboards permettant de les suivres. · Documenter tous les modèles et toutes les procédures

ContexteIntégrer l'équipe d'une banque d'investissement et contribuer aux activités clés de l'équipe. Missions :Maintien de la production actuelle des KPI/KRI en suivant les potentielles modifications de formule de calcul. Automatisation de la collecte des données et la production des nouveaux KPI/KRIs. Revalidation des formules de calcul de KPIs IAMs existants, et intégration au dashboard global. Création d'un tableau de bord destiné aux utilisateurs finaux des tests d'intrusion, incluant le pentest assisté par l'IA (mesures déjà affinées à présenter, DORT, périmètre vital, niveau de conformité global). Extension des mesures de contrôle sur la production de dashboard, incluant une couche additionnelle de reporting et d'envoi de mail pour alerte de mauvaise qualité de données. Renforcement du processus de scoring global et maintenance opérationnelle pour la Cyber Threat Intelligence afin de prioriser les vulnérabilités. Évolution du scoring à partir des apports CTI. Maintien en conditions opérationnelles de la consommation de cette information de priorisation par les équipes Production Security et Application Security. Amélioration de la fréquence de génération de cette information et mise en œuvre de vérifications de qualité de données avec des dashboards. Évaluation dédiée des CVE : interface web à la demande + API permettant l'auto-évaluation d'une CVE selon l'algorithme implémenté.

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. Nantes L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Résumé L'Architecte Data joue un rôle clé en intégrant une équipe d'architecture data transverse. Sa mission principale est de concevoir et défendre une architecture efficace pour l'intégration de données et de services. Responsabilités : Concevoir et gérer l'architecture des données. Intégration et gestion des API sur la plateforme Data. Utilisation de Databricks pour l'analyse et le traitement des données. Être le point de contact pour la défense de l'architecture auprès des parties prenantes.

ACCROCHE SI POUR TOI, CHAQUE DONNEES A SA PLACE, CETTE ANNONCE TE METTRA SUR LA BONNE VOIE ... CE QUE TU RECHERCHES : Travailler sur des architectures Data performantes et scalables Participer à des projets innovants de valorisation des données Relever des défis autour du Big Data, du Cloud et de l'IA 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 mise en place et à l'optimisation des architectures data pour une exploitation stratégique et innovante : Analyse des besoins métier et data, tu feras Modélisation et structuration des données, tu assureras Solutions d'ingestion et d'exploitation, tu concevras Bonnes pratiques Data, tu instaureras Veille sur les innovations Data, tu réaliseras Les équipes, tu accompagneras Aux instances de pilotage, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Expérience de 10 ans minimum dans l'architecture Data Expert(e) des plateformes Data Lake, Data Platform, Data Gouvernance, Data Virtualisation, Cloud Habile avec les outils : Cloudera, Power BI 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 Rigoureux(se) : chaque donnée doit être bien placée Curieux(se) : tu suis les tendances Data et IA Visionnaire : tu anticipes les besoins Data des entreprises Pédagogue : tu sais expliquer la valeur des données Organisé(e) : tu aimes structurer et optimiser Communicant(e) : tu fais le lien entre métier et technique

MISSIONS PRINCIPALES Sécurisation des Architectures Hybrides OT/IT/Cloud Analyser et sécuriser les architectures on-prem (SI legacy industriels/OT) en interface avec GCP Définir les mesures de sécurité sur les interconnexions OT/IT/Cloud : DMZ industrielle, segmentation, diodes, firewalls industriels, VPN Gérer les contraintes spécifiques OT : disponibilité > confidentialité, cycles de vie longs, protocoles propriétaires (Modbus, DNP3, OPC-UA), impossibilité de patcher Appliquer les référentiels OT : IEC 62443, NERC CIP si applicable Analyses de Risques DATA & IA Conduire les analyses de risques sur les pipelines de données industrielles (ingestion, traitement, exposition) : données opérationnelles critiques (production, maintenance, qualité) Analyser les risques spécifiques à l'IA : biais de données, empoisonnement de modèles, fuite de données d'entraînement, hallucinations sur données sensibles, adversarial attacks Définir les mesures de sécurité adaptées aux cas d'usage IA (OWASP LLM Top 10 2025) et aux contraintes de l'AI Act européen Accompagner les projets data et IA dans leurs choix de sécurité dès la conception Sécurité Data GCP Sécuriser les architectures data GCP : BigQuery (data access controls, VPC Service Controls), Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage (CMEK, IAM), DLP Gouverner les données : classification, traçabilité des accès, contrôle des accès aux données sensibles Assurer la sécurité des pipelines data : authentification des sources, chiffrement des flux, audit DevSecOps sur Environnements Hybrides Intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD data et ML : SAST/DAST/SCA sur des composants Python, notebooks, APIs Sécuriser les registres de modèles (MLflow, Vertex AI) et les chaînes de livraison ML Gérer les secrets dans des environnements hybrides (Vault, GCP Secret Manager)

Date de démarrage : 14/09/2026 Durée : 12 mois renouvelables ContexteDans le cadre du renforcement de sa plateforme Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté afin de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement de données à grande échelle. Intégré à une équipe Agile (Squad), vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, depuis la conception de l'architecture jusqu'au maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous évoluerez en étroite collaboration avec les Architectes, le Product Owner, les Business Analysts et les équipes de production afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des données au service des métiers, dans un environnement exigeant, idéalement bancaire.

* Rédiger les spécifications techniques et participer à la définition du modèle de données ; * Réaliser les travaux de développement ETL TALEND et base de données SQL Server ; * Réaliser les tests unitaires, concevoir et mettre en œuvre les tests d'intégration ; * Préparer les environnements de recette et rédiger les dossiers de mise en exploitation ; * Participer aux cérémonies de la squad et la tribu - Réaliser des traitements de preparation de données sur les domaines couverts - Mettre à jour et faire évoluer des récurrents (besoin de rationalisation et automatisation) - Assurer la Maintenance applicative - S'assurer de la conformité des constructions et le respect des normes de développement en vigueur - Préparer, nettoyer et mettre en qualité les données - Préparation des recettes, définition des données, exécution des plans de tests - Livrer la solution et accompagner les utilisateurs dans leurs usages

ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.

MissionRecueillir et analyser les besoins métiers afin de proposer des solutions data adaptées. Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et rapports décisionnels sous Power BI. Réaliser des analyses avancées pour identifier des tendances et faciliter la prise de décision. Exploiter et transformer les données sur Google Cloud Platform, notamment avec BigQuery, Composer et DBT. Modéliser, structurer et organiser les différents gisements de données. Concevoir et industrialiser des traitements et algorithmes d'analyse de données. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données utilisées. Restituer les résultats de manière claire auprès des équipes métiers et du management. Contribuer au développement de nouveaux usages mêlant Business Intelligence et Data Science. Mission basée à Aix-en-Provence, prévue jusqu'au 31 décembre 2026