Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Nous recherchons un Data Product Manager freelance hybride, technique et opérationnel, capable de traduire les besoins métiers en solutions concrètes et de participer activement à la réalisation de prototypes. Compétences et qualités : Technique : maîtrise avancée de SQL (idéalement BigQuery), capable de manipuler la donnée et de créer des dashboards simples (ex. Looker Studio) pour prototyper. Pragmatique : travailler en mode MVP rapide, tester et itérer rapidement. Relationnel : aisance relationnelle, capacité à fluidifier les échanges et créer du lien avec les équipes. Connaissance de GCP (Google Cloud Platform) Notions de Python (lecture et compréhension de scripts simples) Modalités Localisation : Rennes / Hybride (à définir) Démarrage : Dès que possible

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Dans le cadre du plan de transformation DATA de notre Client, notre client développe des applications et plateformes DATA pour rendre nos métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) autonomes dans l’analyse de leurs données et KPI. Les infrastructures et projets incluent : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, Python, Scala, Spark, PowerBI, AI/GenAI Architectures Big Data sophistiquées pour ingérer plus de 100 par jour (Datalake, Event-Driven, Streaming, etc.) Exemples de projets : Chatbot AI Socle vidéo, navigation et calcul des audiences Recommandation de programmes via IA Feature Store et modernisation des flux financiers Plateformes CRM et partage de données partenaires Kubernetes et applications de data self-service Missions En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants (ingestion, traitement et stockage de données massives). Développer des architectures Big Data sur AWS (S3, EMR, Lambda, Kinesis, Batch…), Snowflake et Spark. Développer en Scala et Python pour le traitement massif des données. Automatiser les workflows et orchestrer les pipelines avec Airflow et DBT . Concevoir et exposer des APIs customer-facing performantes. Optimiser les performances et garantir la scalabilité pour gérer un volume important d’utilisateurs. Collaborer avec les équipes Data Science, Produit et DevOps pour une intégration fluide.

Notre plateforme data science sur Azure est en construction. Le platform engineer a deux activités : - le déploiement de l'infrastructure as code sur le cloud - le développement de pipeline CI/CD pour les usages data science qui sont en cours d'industrialisation. Les missions de l'équipe sont : - Assurer le maintien en condition opérationnelle, l’évolutivité et la connaissance de la plateforme Microsoft Azure CLAUDI.IA - Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et de leurs produits industriels de data science - Apporter un support fonctionnel et technique aux directions métiers Objectifs et livrables La Société devra fournir les prestations suivantes : En tant que platform engineer sur notre plateforme CLAUD.IA. Assurer un rôle de : - concepteur et de développeur de pipelines CI/CD Data et Machine Learning mise en œuvre dans le cycle de vie des produits data science - concepteur et de développeur de pipelines CI/CD de création de ressources Azure, de web applications et d'environnements de travail à destination des data scientists

La plateforme vise à industrialiser les usages Data et Machine Learning et à accompagner les directions métiers dans leurs expérimentations et produits data science. Le Platform Engineer intervient sur deux axes majeurs : le déploiement de l’infrastructure as code sur le cloud Azure le développement et l’industrialisation de pipelines CI/CD pour les usages Data Science Missions de l’équipe plateforme Assurer le maintien en condition opérationnelle , l’ évolutivité et la maîtrise technique de la plateforme Azure. Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et produits industriels Fournir un support fonctionnel et technique aux équipes métiers

Dans le cadre d’un programme Innovation & IA Générative , nous recherchons un Développeur expérimenté capable d’intervenir sur des sujets mêlant développement backend, data science et industrialisation . Missions principales Conception et développement de solutions IA / IA Générative Développement et intégration technique en Java & Python Mise en place des tests : TU / intégration / recette Déploiement et suivi en environnement production Travail en équipe sur des projets innovants et à forte valeur ajoutée Compétences attendues Python avancé (Back-end & Data Science) Framework : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige Environnements & data Bases : MySQL / NoSQL Conteneurisation / orchestration : Kubernetes Profil recherché Curieux, motivé, impliqué sur des sujets innovants Très bon esprit d’équipe et capacité à s’intégrer dans un collectif Autonome et orienté qualité (tests / intégration / production) 📍 Localisation : Nantes 🎯 Senior / Expérimenté – Python & Java

Big APPS recrute un(e) Data & IA Engineer en CDI pour intervenir sur des projets Data & IA à forte valeur ajoutée. En tant que Data Engineer, vous aurez pour responsabilités de : Concevoir, développer et maintenir les plateformes de données de nos clients, en garantissant l’intégrité, la disponibilité et la sécurité des données Mettre en œuvre des pipelines de traitement de données : ingestion, stockage, transformation et analyse en temps réel Participer à la création et au déploiement de solutions d’intelligence artificielle (machine learning, systèmes de recommandation) Collaborer avec les équipes Data Science pour l’industrialisation des modèles prédictifs Exploiter les environnements Cloud (Azure, AWS, GCP) pour concevoir des solutions performantes et scalables Contribuer à la culture DevOps en automatisant les déploiements et en intégrant des pratiques CI/CD Profil recherché Pour réussir sur ce poste, vous disposez de : Une expérience ou de solides connaissances en Python, Spark, Scala, Kafka, Java Une forte appétence pour l’IA et la Data Science Une expérience avec au moins un Cloud Provider (Azure, AWS ou GCP) Des connaissances en orchestration de données (Airflow, Prefect) et en bases de données SQL / NoSQL Une sensibilité aux bonnes pratiques DevOps Des certifications Data & Cloud appréciées : Azure Data Engineer, AWS Big Data, Google Cloud Data Engineer, DBT, Snowflake, Databricks Environnement de travail - Une équipe soudée, motivée par le partage de connaissances et le développement des compétences. - Des projets variés touchant à des domaines tels que l'IA, la Big Data, le DevOps et le Cloud. - Un environnement stimulant, favorisant l’innovation et l’utilisation des dernières technologies. - La possibilité de travailler avec des experts et de se former en continu sur les technologies émergentes, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle. Si vous souhaitez rejoindre une entreprise où l'innovation et le développement sont au cœur des projets, envoyez-nous votre candidature dès aujourd’hui !

Contexte de la mission Dans le cadre de ses initiatives visant à améliorer la performance énergétique et à accélérer la décarbonation de ses activités, le client recherche un Product Engineer IA / ML . La mission s’inscrit au cœur des activités Énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production) et consiste à accompagner les Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à fort impact opérationnel. Le prestataire interviendra comme acteur clé entre les équipes métier, Data Science et IT , avec un objectif clair de passage à l’échelle et de déploiement multi-BU. 2. Objectifs de la mission Développer et déployer des solutions IA/ML industrielles visant l’optimisation de la performance énergétique et la réduction de l’empreinte carbone Transformer des problématiques opérationnelles complexes en produits IA robustes, maintenables et prêts pour la production Garantir l’intégration des solutions dans la plateforme data du Groupe et leur réplicabilité à l’échelle des Business Units Assurer un impact métier mesurable en lien direct avec les enjeux énergétiques et environnementaux 3. Missions et responsabilités Le Product Engineer IA / ML sera en charge de : Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML scalables, du POC à la production Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et IT pour assurer la faisabilité technique, la qualité des données et l’industrialisation Construire et maintenir une bibliothèque de composants IA/ML explicables et réutilisables Intégrer les solutions dans la plateforme data Groupe pour un déploiement multi-BU Orchestrer la livraison end-to-end des cas d’usage, en garantissant robustesse, performance et traçabilité Produire une documentation complète (blueprints, guides d’implémentation, bonnes pratiques) afin de faciliter la réplication des solutions Favoriser la collaboration transverse entre Business Units, équipes Data, IT et fonctions centrales Contribuer au partage de connaissances et à la montée en compétence des équipes internes 4. Compétences requisesCompétences techniques IA générative et agents : Expert Machine Learning & Deep Learning : Expert MLOps et industrialisation des modèles : Confirmé Data Engineering : Avancé Efficacité énergétique et enjeux de décarbonation : Avancé Compétences transverses Capacité à transformer des enjeux métier en produits IA industrialisables Forte culture produit et orientation impact mesurable Capacité à travailler en environnement complexe et multi-acteurs Autonomie, rigueur technique et sens du delivery

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

Vous assurez le pont entre la recherche en Data Science et la mise en production des modèles prédictifs. Votre mission principale consiste à industrialiser les pipelines de Machine Learning pour garantir leur robustesse, leur répétabilité et leur scalabilité. Vous mettez en place des chaînes de CI/CD spécifiques au ML (MLOps) incluant le versioning des données, des modèles et du code. Vous développez des outils de monitoring pour détecter la dérive des données (data drift) et la baisse de performance des modèles en production. Vous travaillez sur l'optimisation des infrastructures de calcul (GPU/CPU), la conteneurisation des modèles (Docker/Kubernetes) et l'exposition via des micro-services performants. Expert technique, vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les algorithmes et avec les équipes Infra pour garantir une intégration fluide dans l'écosystème Cloud ou On-premise de la banque.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un QA Big Data pour garantir la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines et produits data. Vous analyserez les architectures et flux existants, identifierez les risques qualité et proposerez des stratégies de test adaptées aux environnements Big Data et analytiques. Vous concevrez et mettrez en œuvre des tests automatisés sur les traitements batch et streaming (qualité des données, complétude, fraîcheur, cohérence, non-régression), en utilisant des frameworks et outils adaptés (Great Expectations, dbt tests, Python, SQL ou équivalent). Vous serez responsable de la définition des critères d’acceptance data, de la mise en place de contrôles qualité et de la surveillance des anomalies en production. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et DevOps pour intégrer la qualité dans les pipelines CI/CD et les processus de delivery. Vous participerez également à l’analyse des incidents data, à l’amélioration continue des pratiques de test et à la documentation des standards qualité au sein de la plateforme.

Contexte : Dans le cadre du développement d’un assistant virtuel pour les employés, nous recherchons un ML Engineer capable de structurer une vision technique claire et de la transformer en roadmap d’implémentation robuste. ❇️ Concevoir et déployer des micro-services Python (API, Swagger, tests, CI/CD) ❇️ Industrialiser des pipelines Machine Learning de bout en bout (déploiement, monitoring, retraining) ❇️ Faire le lien entre Data Science, équipes AI & Analytics et IT Production ❇️ Garantir la qualité des données, la fiabilité des modèles et leur performance en production

Data Analyst Market Data Description du poste : Expert de la donnée financière, vous gérez l'ensemble du cycle de vie des Market Data (Bloomberg, Reuters, prix internes) utilisées par les moteurs de valorisation et de risque. Votre mission consiste à assurer la qualité, l'intégrité et la disponibilité des données de marché pour toutes les classes d'actifs (Taux, Change, Actions). Vous concevez des dashboards de contrôle, analysez les anomalies de prix et mettez en place des processus de nettoyage de données via des outils de Data Science. Vous collaborez avec les métiers pour identifier de nouvelles sources de données et optimisez les coûts liés aux flux externes. Vous jouez un rôle clé dans la gouvernance des données de la banque, en veillant à ce que les paramètres de marché injectés dans les modèles de pricing soient conformes aux exigences réglementaires et aux standards de l'institution.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Analyst Dataiku/Data Galaxy L’objectif : créer des produits de données fiables et activables au service de la performance opérationnelle et stratégique de l’entreprise. L’équipe est en cours de structuration, offrant ainsi des **perspectives d’évolution et d'implication fortes** pour les consultants qui souhaitent participer à une dynamique de construction. Un/Une Data Analyst capable de couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, avec une appétence pour la Data Science à moyen terme. Vos principales missions : * Recueillir et cadrer les besoins métiers. * Extraire, nettoyer et préparer les données. * Documenter les jeux de données et les structurer via un outil de catalogage. * Concevoir des produits de données à forte valeur ajoutée. * Réaliser des tableaux de bord et des visualisations pour faciliter la prise de décision. * Contribuer à la démarche Data Mesh en travaillant étroitement avec les "domaines métiers".

Contexte de la mission Dans le cadre d’une stratégie de transformation digitale axée sur l’optimisation de la performance énergétique et la décarbonation, l’entreprise souhaite renforcer ses capacités en intelligence artificielle appliquée au secteur de l’énergie. L’AI/ML Product Engineer interviendra en support des différentes Business Units afin de concevoir, développer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle couvrant l’ensemble des segments énergétiques, notamment les bâtiments, les sites industriels, les réseaux énergétiques et les unités de production. L’objectif est de transformer les problématiques opérationnelles en produits IA robustes, scalables, explicables et réutilisables, intégrés à la plateforme data de l’entreprise et déployables à grande échelle. Objectifs et livrables Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML permettant d’optimiser la performance énergétique et de réduire l’empreinte carbone Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et IT pour transformer les besoins métiers en produits IA industrialisés Développer une bibliothèque de composants IA explicables et réutilisables intégrés à la plateforme data Assurer le pilotage complet des projets IA, du POC jusqu’à la mise en production Garantir la qualité des données, la robustesse technique et l’impact business mesurable Produire la documentation technique, les guides de déploiement et les bonnes pratiques Favoriser la collaboration transversale entre équipes métiers, IT et data

Un·e Data Analyst capable de couvrir l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, avec une appétence pour la Data Science à moyen terme. Vos principales missions : Recueillir et cadrer les besoins métiers. Extraire, nettoyer et préparer les données. Documenter les jeux de données et les structurer via un outil de catalogage. Concevoir des produits de données à forte valeur ajoutée. Réaliser des tableaux de bord et des visualisations pour faciliter la prise de décision. Contribuer à la démarche Data Mesh en travaillant étroitement avec les "domaines métiers"