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Nous recherchons pour un de nos clients basés en IDF, un pour une mission freelance (longue visibilité) Objectif de la mission: Dans le cadre du renforcement de ses équipes techniques, notre client recherche un Ingénieur Infra Data / Database senior , disposant d’une double casquette Infra & DevOps , capable d’intervenir sur des environnements critiques en support expert niveau 3 (L3) et sur des projets orientés services et plateformes data . L’objectif est de garantir la fiabilité, la performance, la résilience et l’industrialisation des environnements bases de données, tout en apportant une forte valeur ajoutée en automation et bonnes pratiques DevOps .

Informations Pratiques Secteur : Télécommunications Localisation : Arcueil (94) – Rythme hybride (2 jours de présence sur site par semaine) Démarrage : Immédiat (ASAP) Durée : Jusqu’au 31/12/2026 (Visibilité long terme) TJM max : 680 € Contexte de la Mission Suite à la mise en production réussie d'une solution de relation client innovante basée sur l'intelligence artificielle ( Speech-to-Speech ), le groupe amorce une phase de déploiement et d'industrialisation sur l'ensemble de ses canaux digitaux. L'objectif est de renforcer les équipes Data pour accompagner cette montée en charge selon deux axes stratégiques : l'optimisation du monitoring et l'automatisation de la qualité. Vos Missions Rattaché(e) aux équipes Data Science, vous intervenez sur le cycle de vie de la solution dans une logique de passage à l'échelle : Optimisation du Monitoring : Perfectionner les outils de suivi et d'analyse de performance de la solution IA en production. Mise en place du Test Ops : Concevoir et déployer une " Test Case Factory " augmentée par l'IA. Automatisation : Utiliser la Data Science pour générer des scénarios de tests automatisés à chaque nouvelle version logicielle afin de garantir la robustesse du système. Industrialisation : Participer activement au "scaling" de la solution sur les différents points de contact digitaux du client. Compétences Techniques Cœur de métier : Data Science appliquée. Spécialités : Traitement du langage naturel (NLP), intégration de modèles de langage (LLM) et architectures agentiques. Méthodologie : Sensibilité aux problématiques de mise en production (MLOps / Test Ops). Soft Skills Capacité à travailler dans un environnement technologique de pointe. Rigueur méthodologique pour assurer la fiabilité des processus de tests. Force de proposition pour l'amélioration continue des outils de monitoring.

Description Pour le compte de notre client grand compte, Nous recherchons Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data stratégique, avec un rôle clé dans la gestion des flux de données et le maintien en condition opérationnelle. Tâches principales Assurer l’ingestion et l’orchestration des données (JIRA, CRM type Salesforce/Zoho, outils métiers) Centraliser et structurer les données au sein d’un Data Lake Développer et maintenir des pipelines de données (Python, API REST) Garantir la qualité, la sécurité et l’anonymisation des données Collaborer avec les équipes métiers pour faciliter le reporting Profil Recherché Expérience confirmée en Data Engineering Maîtrise de Python et des API REST Bonne connaissance de PostgreSQL Expérience sur Azure et Databricks Sensibilité à la data visualisation appréciée Rigueur, autonomie et esprit analytique Lieu : Paris

Data vizualisation SQL / BIG QUERY JUNIOR 330 e / J Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser les données Gérer et modéliser les données, créer des pipelines performants dans BigQuery en garantissant qualité, cohérence et fiabilité Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour le traitement et la transformation des données Concevoir et développer des dashboards interactifs et dynamiques sous Looker Studio et Lokker pour le pilotage des KPIs métiers Identifier et exploiter les données issues de bases SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB) et d’architectures Data Lake ou Data Warehouse Appliquer les principes DevOps et utiliser les environnements Cloud (GCP, Azure) pour automatiser et sécuriser les flux de données Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement Former et accompagner les utilisateurs dans l’utilisation des dashboards et des outils d’analyse Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des visualisations fiables et exploitables 330 e par j

🚀 Rejoignez K-LAGAN et boostez votre carrière ! Vous souhaitez évoluer dans un projet stable et motivant ? Nous avons l’opportunité qu’il vous faut ! Nous recherchons un Data Analyst expérimenté pour intégrer notre équipe et accompagner un client de premier plan dans le secteur de l’assurance à Tours . 💡 Développez vos compétences, relevez des défis ambitieux et participez à des projets stratégiques ! 📌 Idéalement, vous avez une expérience significative dans le secteur de la santé ou de la prévoyance , et vous comprenez les contraintes de la Direction des Risques . Livrables attendus 📄 Rédaction de spécifications et documentation des travaux réalisés. Développements et extractions de données . Analyse et correction d’incidents. Communication efficace et réactive avec les parties prenantes.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Grenoble - Corenc - Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d’une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d’usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L’activité Data / IA prend de l’ampleur côté client. L’enjeu aujourd’hui est clair : - accélérer l’appropriation de la Data et de l’IA par les métiers - transformer des cas d’usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l’écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d’usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d’usage data - accompagner l’adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d’agents / assistants 4/ Structurer l’environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l’environnement technique (notamment GCP) - l’amélioration des pratiques projets Data / IA - l’industrialisation des cas d’usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d’acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

ANALYSE : Participe à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et peut être sollicité pour des ateliers de définition des spécifications générales Étudie les opportunités et la faisabilité technologique de l'application, réalise l'analyse technique, l'étude détaillée et contribue à l'estimation des charges CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT : Contribue au design du logiciel et des frameworks utilisés dans le cadre du projet Adapte et applique les paramètres techniques des progiciels ou des middlewares Réalise le prototypage Analyse et développe les composants en utilisant les langages appropriés Participe à la structuration des Bases de Données Participe à la revue croisée des développements de ses pairs Initialise le dossier d'exploitation Assemble les composants unitaires dans un package applicatif cohérent destiné au déploiement de la solution et l'intègre à la gestion de configuration Documente les applications pour les développements ultérieurs et la Mise en Production (MEP) Harmonise et industrialise l'ensemble des composants et applications Utilise les composants logiciels réutilisables et met à jour la nomenclature RECETTE UNITAIRE ET TESTS D'INTÉGRATION : Responsable des tests unitaires : élaboration des jeux d'essais et réalisation Teste, identifie et traite les dysfonctionnements éventuels du logiciel développé Vérifie la conformité de l'ouvrage avec la demande formulée Contribue à la préparation et à la réalisation des tests d'intégration Analyse les résultats et rédige le rapport de tests MAINTENANCE : Réalise les développements nécessaires à la maintenance corrective et évolutive Participe à l'analyse et à la résolution des incidents de production

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Notre client dans le secteur Santé recherche un/une Engineering Manager Data H/F Description de la mission: Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data, le client lance un programme stratégique de migration de son Data Warehouse vers Snowflake. Ce programme s’inscrit dans une transformation globale visant à migrer des environnements legacy vers une architecture cloud scalable, améliorer la qualité, la gouvernance et l’accessibilité des données, et accélérer les usages métiers en BI, analytics et data science. L’environnement est international avec de forts enjeux de coordination entre équipes IT et métiers. Objectifs de la mission En tant qu’Engineering Manager Data, la mission consiste à assurer le pilotage technique et opérationnel de la migration vers Snowflake ainsi que le management des équipes Data. Missions principales • Cadrage et pilotage de la migration vers Snowflake • Définition de l’architecture Data cible • Management et structuration d’une équipe de Data Engineers • Mise en place des bonnes pratiques en qualité, monitoring, CI/CD et gouvernance • Accompagnement des équipes métiers dans l’adoption de la plateforme • Suivi des performances, des délais et des risques projet Profil recherché • Expérience confirmée en tant qu’Engineering Manager ou Lead Data Engineer • Expérience avérée de migration vers Snowflake, fortement souhaitée • Solide background technique en Data Engineering • Expérience en management d’équipe, avec une expérience onshore / offshore appréciée • Capacité à évoluer dans des environnements complexes et internationaux • Bon relationnel et capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers Livrables attendus • Roadmap de migration et architecture cible • Suivi des sprints et des livraisons • Documentation technique et bonnes pratiques • Reporting projet : avancement, risques, KPI • Structuration et montée en compétence de l’équipe Compétences / Qualités indispensables : Snowflake, Data Engineering, Management d'équipe Data, Architecture Data, SQL et Python, Airflow / DBT Informations concernant le télétravail : 2 jours par semaine de télétravail Bureaux à Bordeaux

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Grenoble - Corenc - Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d’une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d’usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L’activité Data / IA prend de l’ampleur côté client. L’enjeu aujourd’hui est clair : - accélérer l’appropriation de la Data et de l’IA par les métiers - transformer des cas d’usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l’écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d’usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d’usage data - accompagner l’adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d’agents / assistants 4/ Structurer l’environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l’environnement technique (notamment GCP) - l’amélioration des pratiques projets Data / IA - l’industrialisation des cas d’usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d’acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

Nous recherchons un Architecte Data / Expert en Modélisation pour rejoindre une équipe d'Architecture Solutions SI. Votre mission consistera à définir l’architecture de données des projets stratégiques, en assurant la cohérence entre les besoins métiers et les objectifs de rationalisation du système d'information. Vos principales missions : Réaliser la modélisation fonctionnelle des objets métiers (MFC) à partir des modèles de référence. Assurer la mise à jour de la cartographie applicative et data sous Mega HOPEX . Accompagner les équipes de développement dans la déclinaison des modèles logiques (MLD) et physiques (MPD). Produire les dossiers d'architecture et porter les engagements techniques lors des comités de validation. Animer la communauté architecture et participer à l'acculturation des équipes aux normes de données. Environnement technique & méthodologique : Méthodes : TOGAF, UML, Merise. Frameworks : Scrum, Safe, Cycle en V. Écosystème : Java, Environnements Mainframe (Cobol/DB2) et Open (Oracle, PostgreSQL), Big Data (Cloudera), DataGalaxy.