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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Product Owner Data" pour un client dans le secteur de l'assurance Description Contexte de la mission Au sein du groupe, la Direction des Systèmes d’Information Métier assure la maintenance et l’évolution du système d’information assurance vie et finance. Dans le cadre de la stratégie de transformation Data 2025–2026 , le groupe renforce son équipe de développement Data et recherche un Product Owner Data expérimenté . Rattaché(e) au Centre de Data Management , vous serez un acteur clé du déploiement des cas d’usage Data et de la valorisation de la donnée. Votre rôle consistera à identifier, prioriser et piloter les produits Data (RPA, IA, Data Science, MLOps, DataViz) en lien avec les directions métiers (actuaires, conseillers, gestionnaires, etc.) et les équipes techniques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des produits, de la détection des besoins métiers jusqu’à la mise en production, dans une approche orientée valeur et amélioration continue. Objectifs et livrables Placer la valeur au centre des usages Data : challenger les directions métiers sur leurs besoins quotidiens et leurs priorités. Animer les comités Data et les ateliers de cadrage autour des sujets Data Science, IA, RPA et MLOps. Identifier les besoins techniques et fonctionnels en lien avec les domaines Data (RPA | IA | Data Science | MLOps | DataViz). Définir les éléments de valeur (quantitatif, qualitatif, expérience collaborateur) et produire les supports de cadrage associés. Accompagner la rédaction et la priorisation des solutions Data et IA. Définir, suivre et piloter les indicateurs de performance (KPIs) des produits livrés. Contribuer à la construction d’une culture Data IT forte au sein du groupe. Être force de proposition sur les orientations techniques, fonctionnelles et méthodologiques.

Nous recherchons un(e) Data Analyst passionné(e) par l’analyse de données et souhaitant évoluer dans un environnement de production dynamique. Vous intégrerez une équipe en charge de la supervision d’un outil de production et serez responsable de la création et du suivi de reporting sur l’activité. Missions principales : Analyser les données issues de l’outil de production pour fournir des reporting réguliers. Identifier et suivre les incidents de production, analyser leur origine et proposer des actions correctives. Mettre en place des actions d’amélioration des processus basées sur les analyses réalisées. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour optimiser le fonctionnement des outils et des processus. Profil recherché : Connaissance de Power BI et capacité à créer des rapports et dashboards clairs et efficaces. Goût pour l’analyse et l’interprétation des données. Capacité à comprendre des processus de production et à proposer des améliorations. Rigueur, curiosité et sens de l’organisation. Junior accepté, envie d’apprendre et de monter en compétence. Conditions : Poste sur site dans un premier temps pour faciliter la montée en compétence. Possibilité de télétravail partiel : 3 jours par semaine après la période initiale.

Dans le cadre du remplacement d’un consultant senior sortant, tu rejoindras l’équipe Pricing & Revenue Management afin d’assurer la continuité, l’évolution et la fiabilisation des modèles algorithmiques stratégiques. Ton rôle sera clé pour concevoir, développer et optimiser des modèles avancés de pricing et de revenue management, permettant de prévoir, indexer et optimiser les contrats clients dans un contexte business à forts enjeux. 🧠 Missions principales 1. Développement & optimisation de modèles Concevoir et développer des modèles avancés de pricing (indexation, forecasting, optimisation des revenus). Améliorer la performance des algorithmes existants (précision, vitesse, robustesse, explicabilité). Construire de nouveaux modèles data-driven liés au revenue management (élasticité, stratégie tarifaire, scénarios). 2. Engineering & Data Pipeline Développer, maintenir et optimiser des pipelines dans Azure Data Factory & Azure Databricks . Manipuler, transformer et structurer des données dans un environnement big data. Intégrer et orchestrer les données via Azure Lakehouse / ADLS . (Bonus) Utiliser PySpark pour gérer des volumes de données importants. 3. Collaboration & Interaction Business Travailler en étroite collaboration avec les équipes Pricing, Finance et Opérations. Comprendre les besoins business et les traduire en modèles statistiques exploitables. Documenter, présenter et vulgariser les résultats auprès des équipes métier. Garantir une forte réactivité et la fiabilité des livrables compte tenu des enjeux stratégiques. 🛠️ Stack technique Python : indispensable (modélisation, data processing, industrialisation). Azure Cloud : Databricks, ADF, ADLS / Lakehouse. PySpark : apprécié. Méthodes & domain expertise : Pricing algorithmique Revenue management Forecasting (séries temporelles, modèles ML) Optimisation (linéaire, stochastique, contraintes)

La mission s’inscrit dans le cadre du projet « Artificial Intelligence Engineering », au sein de la division GDAI du Groupe. Ce projet vise à accompagner les entités dans leur montée en compétence, en définissant et en appliquant les meilleures pratiques en matière d’ingénierie ML / LLM. Nous déployons un parcours de formation en ML/LLM Engineering à l’échelle mondiale du Groupe, et nous recherchons une personne pour soutenir cette initiative. Améliorer le référentiel de formation MLOps / ML Engineering utilisé à l’échelle mondiale au sein du groupe Faire évoluer le parcours vers des pipelines ML sur AWS et Databricks (actuellement sur Azure)

La prestation consistera à : - Exploiter le socle de data pour mettre en place le pilotage des actions, en construisant des dashboards (Power BI) pour le suivi des profils, le suivi de l’engagement, le suivi des segments RF, le suivi des objectifs - Analyser les profils et comportements des utilisateurs, en mettant en place les analyses des profils de vidéonautes, décortiquant les comportements selon les canaux d’acquisition, les contenus consommés, en analysant l’impact de la pression pub sur nos utilisateurs, … - Mettre en place la data science et l’IA au service de l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’amélioration de nos process internes - Prédiction des audiences - Enrichissement du catalogue via l’IAG - Prédiction de l’inactivité, des appétences, … - Segmentations - Expériences en analyses de connaissance clients / utilisateurs du type cycle de vie client, churn, recrutés… - Expériences en data science sur des sujets de type prévision, algo de reco, score d’appétence, anti churn… - Expériences sur des sujets d’ IA Générative - Maitrise SQL indispensable, solides connaissances en Python et/ou Spark - Expériences sur un environnement Google Cloud Platform / Big Query - Bonne connaissance des données et des outils dans un écosystème digital (de type Piano Analytics, Google Analytics..) - Capacité à synthétiser et à restituer des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent - Capacité à mener plusieurs sujets en même temps - Curiosité, dynamisme, enthousiasme, esprit d’équipe, rigueur et autonomie

Notre client recherche un.e Chef.fe de projet Data qui sera un point pivot essentiel essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA, il en sera l'animateur. Les missions principales incluront : · Pilotage d'activité Management opérationnel d'une équipe composée de 2 pôles Accompagner l'équipe dans les conceptions Accompagner les PO dans l'aide à la relation métier Etre le garant des livrables avec nos clients ( entrants / sortants ) Mener à bien des ateliers métiers Mener à bien des Task force en cas d'incidents Compétences Techniques et Expertise Requises Nous recherchons un profil hybride : Pilotage & animation technique. L'appétence aux sujets techniques : DATA | IA | RPA | Data Science doit être présente.

L’équipe People Data a pour vocation de soutenir la stratégie RH d’une entreprise internationale en accompagnant le développement, le bien-être et la performance de ses collaborateurs. Au cœur de la transformation de l’organisation, cette équipe met la donnée au service des équipes RH, Talent Development, Engineering et Product afin de piloter, comprendre et anticiper les dynamiques humaines et organisationnelles. Composée de Data Product Managers, Data Analysts, BI Engineers, Analytics Engineers, Data Engineers et d’experts en gouvernance de données, elle développe des produits et des solutions innovants de People Analytics à forte valeur ajoutée. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) BI Engineer & Analytics Engineer (Tableau / dbt) pour accompagner les équipes Talent Development sur un périmètre international. 🎯 Mission principale Concevoir, développer et maintenir des solutions de reporting et de data visualisation fiables, automatisées et pertinentes, au service des équipes Talent Development et RH. 🧩 Responsabilités Développer et maintenir des reportings auditables, légaux ou stratégiques à destination des équipes Talent Development. Assurer la réconciliation et la cohérence des données issues de différentes sources et pays. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données et des indicateurs produits. Concevoir, optimiser et automatiser des dashboards Tableau pour le suivi des KPIs RH. Participer à toutes les phases du cycle projet : du cadrage au déploiement en production, puis assurer le run des solutions. Proposer des visualisations et modèles de données pertinents et adaptés aux usages métiers. Contribuer aux rituels agiles (daily, sprint review, rétrospective). Rédiger et maintenir la documentation technique (modèles dbt, dashboards, pipelines, bonnes pratiques). Collaborer avec les équipes Data et RH (Data Product Managers, Data Engineers, métiers Talent Development, etc.). 🧠 Compétences requises Techniques CompétenceNiveau requis Tableau Confirmé dbt Confirmé SQL Confirmé Python Avancé Modélisation de données Confirmé Git / GitHub Confirmé Méthodologie Agile (Scrum, Kanban) Avancé Soft Skills Forte autonomie et sens de la responsabilité. Capacité d’analyse et regard critique sur la qualité des données. Aisance dans la communication avec des profils non techniques . Esprit d’équipe, collaboration et partage des bonnes pratiques. Orientation produit et business , avec une bonne compréhension des enjeux RH et Talent Development. 📍 Localisation & modalités Lieu : Lille Télétravail : possible de manière occasionnelle Langues : Français courant, Anglais professionnel

Véritable chef de projet, tu es le facilitateur de l’orchestration des sujets Data dans ton domaine métier. Tu apprécies comprendre les enjeux d’une direction métier et son environnement IT afin de proposer des solutions data adaptées et alignées avec la stratégie Data, en collaboration avec un Product Owner. Tu vas à la rencontre des utilisateurs pour comprendre, challenger et cadrer les besoins métier. Tu assumes la responsabilité d’un portefeuille de projets : rédaction, planification, pilotage et livraison. Tu pilotes et accompagnes une équipe data pluridisciplinaire : Data Analytics, Data Science, Data Engineering. Avec ton équipe, tu participes à la construction, l’évolution et l’amélioration continue des produits data, tout en contribuant à la consolidation de la plateforme data. Tu es garant de la cohérence technique et fonctionnelle de ton domaine, en collaboration avec l’ensemble de l’écosystème. Tu apportes ton soutien à ton équipe et à tous les acteurs (IT, métiers, data) de ton environnement de travail. Tu fais preuve de leadership et t’impliques sur des sujets transverses. Tu restes attentif aux enjeux de l’entreprise, à l’évolution du marché et aux avancées technologiques pour être force de proposition.

Contexte de la mission Une grande organisation publique du secteur numérique renforce sa Direction Data, rattachée à la Direction du Numérique. Cette direction a pour objectif de faire de la donnée un levier majeur de croissance et d’optimisation des usages numériques. Le pôle Data Intelligence, composé de 4 Data Scientists et 2 Data Analysts, recherche un Data Scientist senior afin de soutenir l’exploitation des données utilisateurs, la mise en place de modèles avancés et la structuration du socle analytique. Une expérience minimale de 8 ans en data science est requise. Prestations attendues Le consultant interviendra au sein de l’équipe Data Science pour : Analyse et structuration de données • Auditer les nouvelles données disponibles dans le datalake pour enrichir le socle analytique. • Explorer, analyser et comprendre les profils et comportements utilisateurs. • Réaliser des analyses avancées : profils de vidéonautes, comportements par canal, consommation de contenus, impact de la pression publicitaire. Développement de modèles de Data Science • Comprendre les besoins métier, proposer une approche adaptée et vulgariser les résultats. • Développer et industrialiser des modèles tels que : Prévision des audiences. Enrichissement du catalogue via IA générative. Analyse sémantique des commentaires utilisateurs. Prédiction d’inactivité, d’appétence, anti-churn. Segmentation utilisateurs. Contribution au produit Data • Participer à l'amélioration continue des outils et pipelines. • Travailler avec les équipes data, produit et métier dans un contexte agile. Expertises requises Techniques • Expériences concrètes en modèles IA : prévision, recommandation, scoring, analyse sémantique, détection d’anomalies. • Expérience significative sur des sujets d’IA générative (IAG). • Maîtrise impérative de Python et SQL . • Bonne connaissance d’un cloud, idéalement Google Cloud Platform . • Connaissance des données issues d’écosystèmes digitaux (Piano Analytics, Google Analytics…). • Connaissance d’un outil de dataviz. • Un plus : architectures API, Git/GitHub, méthodes agiles. Fonctionnelles • Capacité à comprendre un besoin métier, synthétiser et restituer clairement. • Capacité à gérer plusieurs projets simultanément. • Rigueur, autonomie, esprit d’équipe.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Contexte Au sein du groupe, le programme « Assistance client » vise à proposer un agent conversationnel motorisé par l'IA afin d'accompagner nos clients lorsqu'ils rencontrent une difficulté sur leurs espaces digitaux. Déjà déployé avec succès au sein des applications et des sites B2C, il est souhaité étendre celui-ci en 2026 aux espaces clients B2B du groupe. Missions Au sein de la direction digitale, le Product Owner contribuera à la définition des besoins du projet jusqu’à sa mise en œuvre avec l’IT puis à son amélioration continue. Ses principales missions seront les suivantes : - Roadmap Produit : Élaborer et maintenir la roadmap produit, en priorisant les scénarios d’usages en fonction de leur faisabilité technique, de la valeur client et des objectifs business. - Backlog Produit : Gérer et prioriser le backlog produit, en s'assurant que les user stories sont claires et complètes, puis en assurer la recette avec le binôme business analyst. - Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les équipes techniques UX Design, de data science. - Expérimentation et itération : Contribuer à l’organisation et la réalisation des tests sur les parcours et conversations puis à l'analyse des résultats. - Communication : Assurer une communication avec les parties prenantes et experts internes.

Contexte de la Mission Au sein de la Direction Data (Direction du Numérique), l'équipe Data Science (4 DS, 2 DA) recherche un Data Scientist pour renforcer l'analyse d'usages et le pilotage. La Direction Data poursuit trois missions principales : maximiser la collecte conforme, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs, et fournir des outils de pilotage et d'aide à la décision. Activités Attendues Audit et enrichissement du socle de données (nouvelles données du datalake) Exploration et analyses des profils et comportements (par canaux d'acquisition et contenus) et impact de la pression publicitaire Mise en place de cas Data Science : compréhension besoin métier, choix d'approches, vulgarisation Prévision d'audience, segmentation utilisateurs, prédiction inactivité/appétence/churn Analyses sémantiques de commentaires ; enrichissement de catalogue via l'IAG Profil Recherché Niveau d'expérience requis : 8 ans en data science (profil senior >5 ans) Expériences IA : Prévisions Recommandation Score d'appétence Anti-churn Sémantique Détection d'anomalies IAG

Nous à la recherche d'un "Product Owner Data" pour un client dans le secteur de l'assurance Avec des déplacements à Niort. Description Contexte de la mission Au sein du groupe, la Direction des Systèmes d’Information Métier assure la maintenance et l’évolution du système d’information assurance vie et finance. Dans le cadre de la stratégie de transformation Data 2025–2026, le groupe renforce son équipe de développement Data et recherche un Product Owner Data expérimenté. Rattaché(e) au Centre de Data Management, vous serez un acteur clé du déploiement des cas d’usage Data et de la valorisation de la donnée. Votre rôle consistera à identifier, prioriser et piloter les produits Data (RPA, IA, Data Science, MLOps, DataViz) en lien avec les directions métiers (actuaires, conseillers, gestionnaires, etc.) et les équipes techniques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des produits, de la détection des besoins métiers jusqu’à la mise en production, dans une approche orientée valeur et amélioration continue. Objectifs et livrables Placer la valeur au centre des usages Data : challenger les directions métiers sur leurs besoins quotidiens et leurs priorités. Animer les comités Data et les ateliers de cadrage autour des sujets Data Science, IA, RPA et MLOps. Identifier les besoins techniques et fonctionnels en lien avec les domaines Data (RPA | IA | Data Science | MLOps | DataViz). Définir les éléments de valeur (quantitatif, qualitatif, expérience collaborateur) et produire les supports de cadrage associés. Accompagner la rédaction et la priorisation des solutions Data et IA. Définir, suivre et piloter les indicateurs de performance (KPIs) des produits livrés. Contribuer à la construction d’une culture Data IT forte au sein du groupe. Être force de proposition sur les orientations techniques, fonctionnelles et méthodologiques. Profil du candidat Compétences demandées Compétence Niveau de maîtrise RPA / Confirmé ★★★★☆ MLOps / Confirmé ★★★★☆ Tableau / Confirmé ★★★★☆ Dataiku / Confirmé ★★★★☆ Data Science / Confirmé ★★★★☆ Technologies et mots-clés : #UIPA #DATAIKU #DATAVIZ #TABLEAU #SQL #CLOUD #BO #IA #RPA

Contexte du Projet Une organisation leader en solutions de financement est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre d'un projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation. Il se concentre sur la phase d'exploration des données liées au reporting réglementaire, avec un périmètre limité aux données critiques, provenant de diverses sources. L'objectif est de garantir un accès optimisé et une gouvernance renforcée pour les Data Quality Analysts (DQA). Conception et implémentation des pipelines de données Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. Suivre avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements Mettre en place des processus d'industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l'exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. Gestion des données et optimisation des performances Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d'architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). Assurer la surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l'intégrité des jeux de données. Sécurité et gouvernance des données Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l'alignement avec les politiques et processus définis. Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées.

Ingénieur IA | Python-RAG • Développement d’algorithmes : concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning) et d’autres techniques d’IA. • Analyse de données : collecter, nettoyer et analyser les données pour entraîner les modèles d’IA. • Optimisation des modèles : améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA existants. • Intégration de solutions IA : intégrer les solutions d’IA dans les systèmes existants ou développer de nouvelles applications basées sur l’IA. • Recherche et innovation : mener des recherches pour explorer de nouvelles techniques et technologies en IA. • Collaboration interdisciplinaire : travailler avec des équipes multidisciplinaires, y compris des experts en données, des développeurs de logiciels et des chercheurs. • Veille technologique : suivre les avancées et les tendances dans le domaine de l’IA pour anticiper les évolutions et proposer des améliorations. • Documentation et reporting : rédiger des documents techniques, des rapports d’avancement et des publications scientifiques pour partager les résultats et les connaissances acquises. Profil Recherché BAC+4/+5 3 – 5 ans d’expérience en IA, Machine Learning ou Data Science Très bon niveau en Python & RAG, SQL, NoSQL

Contexte Dans le cadre de sa prestation, l'intervenant externe évoluera au sein de la direction de la Data d'une institution financière majeure, au sein d'une équipe AI Delivery. AI Delivery accompagne les métiers et les pays dans leurs projets de data science et analyse, depuis la génération de use case jusqu'à la mise en production. Notre équipe, dynamique et internationale, au profil « start-up » intégrée à un grand groupe, rassemble des profils de data scientist (computer vision, NLP, scoring), un pôle ML engineering capable d'accompagner les DataScientists lors de l'industrialisation des modèles développés (jusqu'à la mise en production) ainsi qu'une équipe AI Projects. AI Delivery met aussi à disposition des lignes de métiers la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte : Une plateforme d'exploration et de développement Python, Sparrow Studio, développée in-house par une équipe dédiée. Un framework d'industrialisation des modèles de Datascience, Sparrow Flow, ainsi qu'une librairie InnerSource facilitant les développements des Data Scientist. Une plateforme d'exécution des modèles de Datascience, Sparrow Serving. Un outil de Community Management, Sparrow Academy. L'équipe, composée de MLOps engineers, de back et front end engineers a pour principale mission d'être garante de la qualité des livrables de l'ensemble de la direction, de les déployer sur le cloud privé du Groupe et enfin d'assurer la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Cette équipe conçoit, développe et maintient des plateformes et des frameworks de data science. Nous faisons appel à une prestation en assistance technique pour assurer l'évolution et la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Missions Administration/Exploitation/Automatisation système d'exploitation de nos clusters Build et optimisation d'images Docker + RUN de nos 400 containers de production (>500 utilisateurs) Construire, porter la vision technique de la plateforme et piloter les choix technologiques et d'évolution de l'architecture Faire de la veille et se former aux technologies les plus pertinentes pour notre plateforme de data science afin de continuer à innover Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des changes et incidents) Production de livrables de qualité et partage des connaissances à l'équipe Participer à la maintenance/l'évolution des frameworks de data science existants (Python) Participer à la maintenance/l'évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) Participer à la maintenance/l'évolution de l'Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité) Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme Être force de proposition et participer aux POCs