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emagine recherche un data analyst Projet IA pour intégrer une équipe dynamique dans un contexte de croissance rapide des projets IA. RésuméLe Data Analyst aura pour rôle principal de transformer les données en informations exploitables pour le business au sein de l'équipe Data Science, en utilisant ses compétences analytiques et techniques. Responsabilités :Collecte et préparation des données : Création de pipelines de données et gestion de la qualité des données. Analyse de Données : Réalisation d'analyses exploratoires et construction de dashboards (Power BI). Collaboration avec les Data Scientists et les métiers : Soutien au cycle de vie des projets et échange avec les équipes métiers. Analyse de performance et A/B test : Suivi des résultats et analyse de ROI des projets. Exigences Clés :Bac+5 en ingénierie, commerce ou spécialisation Data, BI, Statistiques. 2 à 5 ans d'expérience en tant que Data Analyst ou Business Analyst. Maîtrise de SQL et Python. Atouts :Expérience en accompagnement de projets IA. Compétences en outils de visualisation de données (ex: Power BI). Esprit d'analyse et sens business. Détails :Lieu : La Défense. Durée : > 6 mois. Télétravail : 2 jours. Démarrage : AAP.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Expert Openshift AI (H/F) à Gémenos, France. Contexte : Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant rejoindra une équipe en place et jouera également un rôle clé dans l'accompagnement des équipes d'exploitation et du Service. Les missions attendues par le Expert Openshift AI (H/F) : Exploitation & Administration OpenShift AI • Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. • Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift. • Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. • Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & Plateforme • Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal. • Gestion des ressources GPU. • Administration du stockage et de la persistance des données. • Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services). OpenShift AI & MLOps • Administration des Data Science Projects et Workbenches. • Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). • Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. • Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & Industrialisation • Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. • Déploiement d'applications via Helm. • Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. • Automatisation • Participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & Accompagnement • Formation des équipes en charge du RUN. • Accompagnement et montée en compétence du Service. • Documentation Profil recherché • Expert OpenShift / Kubernetes confirmé. • Expérience significative sur OpenShift AI et les environnements MLOps. • Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. • Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. • Capacité à accompagner et former des équipes. • Aisance dans les environnements de transformation et d'amélioration continue. Conditions • Démarrage : ASAP • Mission longue durée • Localisation : Gémenos (13) • Présence sur site : 3 jours/semaine minimum

Lead Engineer / Expert OpenShift AIMétiers Pilotage de projet ou de programme Spécialités technologiques Stockage Infrastructure gitOps MLOps AI Compétences Technologies et Outils PrometheusKubernetesGrafanaCI/CDVMware Langues Anglais Description et livrables de la prestation Contexte Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique OpenShift AI capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant intégrera une équipe existante et jouera un rôle clé dans : l'accompagnement des équipes d'exploitation ; la montée en compétence du Service Owner ; la structuration des activités ; la formation des équipes. Un audit, un cadrage ainsi qu'une roadmap de transformation et d'automatisation seront réalisés en amont par un expert interne. Le consultant interviendra ensuite dans la mise en œuvre de cette feuille de route, tout en assurant les activités d'exploitation et le transfert de compétences. Anglais opérationnel obligatoire : le consultant doit savoir s'exprimer à l'oral et à l'écrit. Missions principales Exploitation & administration OpenShift AI Le consultant interviendra sur : L'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. Le traitement des incidents et demandes de support. La supervision des environnements Kubernetes/OpenShift. Les opérations de patching et de montée de version. La gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. La gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & plateforme Activités attendues : Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal. Gestion des ressources GPU. Administration du stockage et de la persistance des données. Gestion des composants réseau OpenShift : Ingress ; Network Policies ; exposition des services. OpenShift AI & MLOps Interventions sur : Administration des Data Science Projects et Workbenches. Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). Déploiement et exploitation de pipelines ML. Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & industrialisation Le consultant devra contribuer à : La mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. Le déploiement d'applications via Helm. L'administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. L'automatisation des opérations récurrentes. La participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & accompagnement Le consultant aura également un rôle de transmission : Formation des équipes en charge du RUN. Accompagnement et montée en compétence du Service Owner. Structuration des activités. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Réalisation des transferts de connaissances vers les équipes d'exploitation. Livrables attendus Plateforme OpenShift AI maintenue en conditions opérationnelles. Traitement et suivi des incidents et demandes de support. Mise en œuvre des actions d'automatisation et d'industrialisation. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Transfert de compétences auprès des équipes RUN et du Service Owner. Accompagnement à la mise en œuvre de la roadmap de transformation. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables : Expertise confirmée sur OpenShift / Kubernetes. Expérience significative sur OpenShift AI (obligatoire). Expérience sur des environnements MLOps / IA. Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. Capacité à intervenir sur des sujets de RUN et de transformation.

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG). Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de micro services ou de services applicatifs. Utiliser des outils d'IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d'intégration, documentation d'API (contrats, spécifications). Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d'API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles. Contribuer à l'amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Dans le cadre d'une initiative innovante en phase d'incubation, l'objectif est de concevoir et valider une solution de type plateforme de data et business intelligence dédiée à l'analyse de données complexes. Un POC (Proof of Concept) est en cours pour explorer la faisabilité technique et les usages métiers, incluant une chaîne complète d'ingestion, de traitement et de valorisation des données ainsi que des capacités de simulation. Missions principalesRôle Tech LeadSuperviser une équipe technique pluridisciplinaire (Data Science, Data Engineering, Data Analysis) Structurer et développer les compétences de l'équipe Garantir la qualité, la robustesse et la scalabilité des livrables Piloter la conception de l'architecture globale, notamment orientée systèmes agentiques Orienter les choix technologiques et les bonnes pratiques Assurer la veille technologique et proposer des innovations pertinentes Optimiser la phase exploratoire du POC (rapidité d'expérimentation, pertinence des cas d'usage) Rôle Agentic Data EngineerConcevoir et implémenter des pipelines de traitement de données Intégrer différentes sources de données internes et externes Développer les briques nécessaires à une plateforme data modulaire et performante Participer au développement d'un portail de restitution des données Garantir la maintenabilité, la performance et la qualité des solutions développées Concevoir une architecture orientée agents favorisant l'automatisation et la flexibilité Préparer le passage à l'échelle et une potentielle industrialisation

Contexte du poste : Dans le cadre de son expansion et de sa transformation digitale, notre client cherche à renforcer sa capacité à intégrer l'Intelligence Artificielle (IA) dans ses opérations quotidiennes. Basée en France mais opérant à l'échelle européenne, notre département technologique est en pleine croissance, avec une équipe dynamique composée de talents en IA, data science et transformation numérique. Ce poste de PMO / Community Coordinator s'inscrit dans une volonté de créer une communauté de pratique dédiée à l'IA, visant à aligner les objectifs techniques et commerciaux. Missions : - Coordonner et soutenir les opérations quotidiennes de la Communauté de Pratique IA. - Planifier et animer des rituels communautaires, ateliers, et sessions de partage de connaissances. - Aligner les parties prenantes techniques et commerciales sur les priorités, les calendriers, et les résultats escomptés. - Surveiller les progrès des initiatives et proposer des actions correctives. - Créer des supports de communication clairs et engageants pour différents publics. - Contribuer à une culture collaborative et inclusive favorisant l'adoption de l'IA.

Data Analyst Data analyst Power BI/GCP (Big Query, Composer, DBT) 350 e p Power BI/GCP (Big Query, Composer, DBT) AIX-EN-PROVENCE d'un Data Analyst : TJM : 350 Dans le cadre du renforcement de l'équipe Performance & Run, nous recherchons un Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif est de concevoir et produire des analyses, des rapports BI (Power BI) et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP), afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages data au sein de l'organisation. Power BI/GCP (Big Query, Composer, DBT) 350 e par j

Le projet consistera à expérimenter une approche assistée par GenAI permettant de reconstruire un lineage à partir de différentes sources : requêtes SQL et tables BigQuery, traitements Python, documentations métiers Word/PPT/PDF. Le cas d'usage principal porte sur la reconstruction d'un lineage end-to-end sur un indicateur ou reporting critique, avec un focus initial sur l'univers risk et un cas candidat autour des provisions sur valeurs résiduelles. L'objectif est de produire une base de lineage pré-remplie, comparable au lineage manuel existant, qui pourra ensuite être validée par les sachants métiers et, si possible, restituée dans un format exploitable ou ingestable. Vous serez en charge de : Renforcer l'équipe Data Science autour de sujets d'AI Engineering, Concevoir, développer et tester une approche assistée par IA pour la reconstruction du data lineage. Améliorer la productivité des ateliers métier, et de produire des livrables réutilisables pour la validation et l'industrialisation éventuelle du dispositif. Analyser Les sources techniques hétérogènes, de développer des composants d'extraction et de reconstruction des liens de données, Documenter les résultats obtenus de manière claire et exploitable par les équipes Data Governance, Data Science et les parties prenantes métier, Les livrables attendus seront les suivants: Un lineage end-to-end reconstruit sur un cas d'usage témoin, comparable au lineage manuel existant Les scripts, notebooks ou composants techniques développés Documentation de l'approche retenue, des hypothèses, limites et écarts constatés Eestitution exploitable par les sachants pour validation Recommandations sur les conditions de passage à l'échelle, notamment en matière d'outillage, d'intégration de gouvernance et d'industrialisation.

En appui au PO, le consultant instruit et conçoit les demandes métiers tout en s'assurant de leur bonne intégration dans le SI au sein des environnements de production. En plus de la conception, la mission englobe la supervision et le monitoring de la production, la gestion des incidents ainsi que le support aux utilisateurs. Objectifs et livrables Garantir l'adéquation besoin/développement, répondre aux questions et compléter les besoins au besoin. Préparer et animer des ateliers avec le métier et les représentants utilisateurs. Réaliser la conception, le maquettage des solutions et la modélisation du processus des données. Effectuer l'analyse d'impact et de risques des solutions proposées. Organiser et participer aux réunions de planification de sprint et aux cérémonies Agiles. Rédiger les expressions de besoins, les User Stories, Epics, spécifications et tests d'acceptance. Alimenter et maintenir le backlog produit. Effectuer la recette des livrables avant livraison. Gérer la relation avec les SI partenaires. Assurer la supervision, le monitoring de production, la gestion des incidents de production et le support utilisateur N2/3. Prendre en charge la formation utilisateur : recueil du besoin, rédaction/mise à jour des supports, maintenance du catalogue et présentation des formations. Mettre au point et produire des tableaux de bord de fonctionnement. Compétences requises Solides connaissances du domaine des objets connectés et des technologies IoT (LoRaWAN, LTE-M, NB-IoT...). Connaissances en bases de données, Data Science et outils de dataviz. Maîtrise des méthodes et outils de recueil des besoins, d'analyse de risques et d'impacts. Expérience significative en mode projet, conduite de projet et rédaction d'User Stories / Epics. Maîtrise des outils d'analyse, de reporting et des fondamentaux de l'agilité. Connaissance de la stack technique du projet : Angular 19, Java 21, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL, Elasticsearch, Playwright, GitLab CI/CD, SonarQube, Docker.

Le projet vise à expérimenter une approche assistée par GenAI permettant de reconstruire un lineage à partir de différentes sources : requêtes SQL et tables BigQuery, traitements Python, documentations métiers Word/PPT/PDF, et éléments existants. Le cas d'usage principal porte sur la reconstruction d'un lineage end-to-end sur un indicateur ou reporting critique, avec un focus initial sur l'univers risk et un cas candidat autour des provisions sur valeurs résiduelles. L'objectif est de produire une base de lineage pré-remplie, comparable au lineage manuel existant, qui pourra ensuite être validée par les sachants métiers et, si possible, restituée dans un format exploitable ou ingestable. Vous serez en charge de contribuer : Concevoir, développer et tester une approche assistée par IA pour la reconstruction du data lineage. Réduire l'effort manuel nécessaire à la documentation du lineage, d'améliorer la productivité des ateliers métier, Produire des livrables réutilisables pour la validation et l'industrialisation éventuelle du dispositif Comprendre les enjeux métiers et réglementaires du data lineage, Analyser les sources techniques hétérogènes, de développer des composants d'extraction et de reconstruction des liens de données, Documenter les résultats obtenus de manière claire et exploitable par les équipes Data Governance, Data Science et les parties prenantes métier. Les livrables seront les suivants: Développement d'un MVP d'interface de validation du lineage généré automatiquement et mise en oeuvre d'une solution d'intégration des relations validées à minima sous forme de fichiers d'import compatibles. Documentation des recommandations sur les conditions de passage à l'échelle, notamment en matière d'outillage, d'intégration de gouvernance et de généralisation.

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer Senior pour contribuer à la construction et à l'évolution de sa plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion des flux jusqu'à leur exploitation par les équipes Analytics, BI et IA. Vous serez garant de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données afin de permettre la création d'indicateurs fiables, de tableaux de bord performants et l'alimentation de cas d'usage Data Science et IA. Votre mission consistera également à concevoir une architecture de données robuste ainsi qu'une couche sémantique unifiée facilitant la compréhension et l'exploitation des données par les utilisateurs métiers. Vos missions Data Engineering & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Assurer la collecte, l'intégration et la transformation de données provenant de sources hétérogènes. Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long des traitements. Modélisation Data Analytics & IA Concevoir les modèles de données adaptés aux usages analytiques et décisionnels. Mettre en place et optimiser des architectures de type : Data Warehouse /Datamarts/Schémas en étoile Accompagner les besoins liés aux projets IA et à la valorisation des données. Couche sémantique & Business Intelligence Construire et maintenir une couche sémantique assurant des définitions métiers communes et cohérentes. Collaborer avec les équipes métiers pour structurer les indicateurs et KPIs. Participer à la valorisation de la donnée à travers des outils de datavisualisation. Industrialisation & DevOps Participer à l'automatisation des déploiements et à la mise en place des bonnes pratiques CI/CD. Contribuer à l'amélioration continue de l'écosystème Data.

Mission sur site à Aix en Provence, 3 jours de télétravail / semaine Dans le cadre du renforcement de l'équipe Performance & Run, nous recherchons un(e) Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif est de concevoir et produire des analyses, des rapports BI (Power BI) et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP), afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages data au sein de l'organisation. Missions principales Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour organiser, synthétiser et traduire efficacement les données Fournir un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse complexe de données Créer des algorithmes de recherche de données permettant d'explorer les données utiles Industrialiser le traitement des données les plus pertinentes, et organiser/synthétiser/traduire l'information pour faciliter la prise de décision Gérer les opérations, l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données ; s'assurer du bon fonctionnement et de la cohérence des bases existantes Donner du sens aux données à l'aide de connaissances analytiques (SQL, analytics/BI, statistiques) Travailler en collaboration avec le management pour répondre aux questions business, en s'appuyant sur l'analyse des données historiques