Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.
Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les méthodologies d'analyse permettant de quantifier les gains d'efficacité (analyses comparatives avant/après) - Étayer les décisions et valider les étapes projet par des preuves chiffrées - Concevoir et déployer les tableaux de bord de suivi de l'adoption et de l'usage des nouveaux outils - Mettre en place des indicateurs d'alerte pour détecter et corriger rapidement les dérives opérationnelles - Travailler main dans la main avec les équipes métier et techniques pour restituer des analyses claires et exploitables
En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des demandes métier dans le cadre du projet DataOps. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines au sein de l'environnement GCP. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données dans Cloud Storage et BigQuery · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer et maintenir les traitements en Python et SQL, notamment avec Pandas et/ou Dask · Intervenir sur les traitements distribués s'appuyant sur Spark lorsque nécessaire Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les scripts Bash nécessaires à leur exécution · Assurer le suivi et l'ordonnancement des traitements avec les outils du périmètre, notamment Control-M · Analyser et résoudre les problématiques techniques liés aux traitements et aux pipelines Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme ________
Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.
ContexteDans le cadre du développement de plusieurs programmes stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, un grand groupe international recherche un Consultant confirmé / senior pour accompagner la création et la structuration d'un toolkit méthodologique dédié aux projets IA. L'objectif est de formaliser une approche commune permettant aux équipes de mieux cadrer, structurer et piloter leurs programmes IA stratégiques. MissionLe consultant interviendra principalement sur la structuration méthodologique des projets Data & IA. Ses principales responsabilités seront de : Concevoir et structurer un toolkit méthodologique dédié aux programmes IA. Définir les frameworks, guidelines, processus et bonnes pratiques applicables aux projets. Formaliser les différentes étapes d'un projet IA : cadrage, gouvernance, conception, suivi, déploiement, etc. Concevoir des templates et supports méthodologiques directement réutilisables par les équipes. Identifier et formaliser les pratiques existantes afin de les transformer en processus simples, lisibles et reproductibles. Accompagner les équipes dans l'appropriation et l'utilisation du toolkit. Produire des livrables de haute qualité, adaptés à des enjeux stratégiques et à des interlocuteurs de haut niveau. Collaborer avec les équipes Data, Métier et IA ainsi qu'avec les différentes parties prenantes des programmes. Compétences clésIndispensables : Gestion de projets Data / IA Structuration de méthodologies et processus Conception de frameworks, guidelines et templates Excellente maîtrise de PowerPoint Capacités rédactionnelles et de synthèse Capacité à travailler dans un environnement stratégique Compétences / Qualités indispensables : Gestion de projet Data / IA, Anglais
Pour accompagner la transformation de sa DSI, le client souhaite accélérer l'adoption de l'IA générative au sein de son domaine Data. Les équipes travaillent sur une plateforme analytics comprenant notamment Snowflake, dbt, Power BI et Azure DevOps. Plusieurs initiatives sont déjà lancées autour de Claude, Claude Code et des serveurs MCP. La mission consiste à structurer ces initiatives, à déployer des usages fiables et réutilisables, et surtout à rendre les équipes autonomes dans leur utilisation quotidienne. Vos missions : - Réaliser un état des lieux des initiatives IA existantes, prioriser les cas d'usage et piloter une feuille de route. - Construire et animer un plan d'adoption adapté aux data engineers, équipes DataOps, PMO, architectes et interlocuteurs métiers. - Accompagner les équipes sur Claude Code : bonnes pratiques, prompt et context engineering, gestion du contexte et consommation de tokens. - Animer des ateliers, permanences et séances de travail sur les cas d'usage réels ; former des référents internes. - Concevoir et industrialiser un catalogue de skills et d'agents pour les pipelines, les vues sémantiques, l'observabilité, la recette et la documentation. - Standardiser les configurations MCP et travailler avec la cybersécurité à la validation des connecteurs Data. - Définir des garde-fous, des indicateurs de qualité et des KPI d'usage, d'efficacité et d'adoption. - Documenter les standards et transmettre les pratiques aux équipes, en lien avec le centre d'excellence IA.
Nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour intervenir auprès d'un acteur majeur du secteur du luxe. La mission consiste à prendre en charge le leadership technique des activités de Data Engineering dans un environnement reposant principalement sur SQL et Google Cloud Platform. Le consultant interviendra également sur des sujets Power BI en toute autonomie ainsi que sur des problématiques d'intégration reposant sur des API. La mission s'inscrit dans un environnement de travail Agile et implique une bonne compréhension des activités de TMA réalisées au forfait.
Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD
Gouvernance, gestion des risques et conformité (GRC)
OBJECTWARE
Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en LCB-FT (Lutte contre le Blanchiment de Capitaux et le Financement du Terrorisme) pour intervenir au sein d'un environnement bancaire. Vous rejoindrez une équipe Data travaillant sur des problématiques de détection et de prévention des risques financiers, avec une forte utilisation de Dataiku. MissionsAnalyser et exploiter des données liées aux problématiques LCB-FT afin d'identifier des comportements ou transactions à risque. Concevoir, développer et optimiser des modèles statistiques et Machine Learning pour la détection d'anomalies et de signaux de fraude/blanchiment. Préparer, transformer et fiabiliser les données nécessaires aux analyses et à la modélisation. Développer et industrialiser les traitements et modèles dans Dataiku DSS. Évaluer la performance des modèles et contribuer à leur amélioration continue. Collaborer avec les équipes Data, Risques, Conformité et Métiers afin de traduire les enjeux LCB-FT en solutions Data. Participer à la documentation, au suivi et à la mise en production des modèles développés.
Dans le cadre du renforcement de ses capacités d'analyse et de pilotage cyber, un acteur majeur bancaire recherche un ingénieur data orienté cybersécurité pour accompagner la collecte, la valorisation et l'exploitation des données de sécurité à l'échelle du Groupe. Vous intégrerez une équipe experte chargée de construire les outils de pilotage cyber et de fournir des indicateurs stratégiques aux équipes opérationnelles, aux managers et aux responsables de la sécurité des systèmes d'information. Cette mission offre l'opportunité de contribuer à des projets à forte visibilité mêlant Data Engineering, Business Intelligence et Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité. Vos missions Concevoir et maintenir les processus d'ingestion des données issues des différents outils cybersécurité. Collecter, transformer et corréler des données provenant de multiples sources. Produire et faire évoluer les tableaux de bord Power BI destinés aux équipes opérationnelles, managériales et de gouvernance. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Développer des scripts d'automatisation pour faciliter les contrôles et le traitement des données. Participer à la création de cas d'usage innovants s'appuyant sur l'IA afin de détecter des opportunités d'amélioration de la posture cyber. Collaborer avec les équipes cybersécurité, infrastructure et data pour répondre aux besoins métiers. Environnement technique Data & BI Power BI Spark ETL Data Quality Reporting et visualisation de données Développement & Scripting Python Shell Unix Perl PHP VBA Automatisation & DevOps Git GitHub Ansible AWX Cybersécurité Collecte et corrélation de données de sécurité Contrôles cyber automatisés Analyse de données cybersécurité Méthodes Travail en équipe pluridisciplinaire Environnement orienté amélioration continue Approche Data Driven
Dans le cadre du renforcement d'une équipe de Gestion Courante Décisionnelle / Datalake, notre client recherche un Data Engineer / Développeur Big Data Spark Scala expérimenté, capable d'intervenir sur des traitements critiques en production et de contribuer au maintien de la qualité de service. L'environnement repose sur une architecture Big Data collectant les données de plusieurs back-offices, avec un Datalake et une alimentation d'un Datawarehouse sur environnement Exadata. Vos missionsVous interviendrez principalement sur le RUN et la maintenance applicative des traitements décisionnels : Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala Analyser et corriger les incidents applicatifs et fonctionnels Réaliser, lorsque nécessaire, les reprises de données associées aux incidents Développer et mettre en œuvre les évolutions confiées Réaliser les tests des corrections et nouveaux développements Participer aux mises en production Maintenir à jour la documentation technique et fonctionnelle Mettre à jour les outils de suivi de l'équipe Rendre compte de l'avancement et des incidents au chef de projet
Nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour intervenir auprès d'un acteur majeur du secteur du luxe. La mission consiste à prendre en charge le leadership technique des activités de Data Engineering dans un environnement reposant principalement sur SQL et Google Cloud Platform. Le consultant interviendra également sur des sujets Power BI en toute autonomie ainsi que sur des problématiques d'intégration reposant sur des API. La mission s'inscrit dans un environnement de travail Agile et implique une bonne compréhension des activités de TMA réalisées au forfait.
Informations clés Localisation : Lyon (2 jours de télétravail par semaine) TJM max : 560 € Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte de la mission Nous recherchons un Data Architect Principal / Modélisateur de données pour rejoindre nos équipes et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour notre plateforme de données unifiée (UDP). Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir que les modèles de données sont optimisés, précis et alignés sur les objectifs stratégiques d'une organisation orientée data-driven. Missions principales Évolution du modèle de données : Soutenir l'évolution du modèle de données du groupe (VGDM) pour l'UDP, en couvrant l'ensemble du cycle de vie du modèle, les périmètres fonctionnels et le backlog de développement global. Normes & Méthodologie : Établir les directives, processus et méthodes de travail (gestion des changements, best practices, modèles de référence « golden examples » et composants réutilisables) pour les équipes dédiées. Accompagnement Produit : Guider les équipes Data Product dans la conception et le développement des modèles logiques et physiques (LDM/PDM). Mapping & Intégration : Assurer la mise en correspondance rapide entre les concepts métier/sources et la structure basée sur le modèle mLDM de Teradata pour accélérer les livraisons ciblées. Gouvernance & Qualité : Appliquer des contrôles qualité rigoureux (co-création) sur les modifications apportées aux modèles tout en garantissant la cohérence globale avec le glossaire métier et les règles de gouvernance. Suivi d'impact : Mesurer l'adoption et l'impact opérationnel du modèle de données.
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 Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.
Contexte de la missionDans le cadre de ses activités de développement, d'analyse de données et d'accompagnement des métiers, l'entreprise recherche un Data Analyst Expert SAS afin d'intervenir sur des projets liés aux technologies SAS, à la qualification des bases de données métiers et à la production de livrables techniques et fonctionnels. MissionLe prestataire aura pour principales responsabilités de concevoir, développer, maintenir et documenter des solutions d'analyse et de traitement de données sous SAS, en lien étroit avec les équipes métiers et techniques. · Développer et maintenir des traitements sous SAS Enterprise Guide, SAS Grid et SAS Base. · Concevoir, optimiser et exécuter des requêtes SQL pour l'extraction, la transformation et l'analyse des données. · Qualifier, contrôler et fiabiliser les bases de données métiers. · Analyser les besoins des utilisateurs internes et proposer des solutions adaptées. · Produire des tableaux de bord, reportings, indicateurs et extractions de données selon les besoins métiers. · Assurer la relation avec les clients internes et accompagner les équipes dans l'utilisation des livrables produits. · Formaliser la documentation technique, fonctionnelle et utilisateur. · Mettre à jour la planification des travaux réalisés et assurer le suivi de l'avancement des tâches. · Contribuer à l'amélioration continue des traitements existants et à l'optimisation des performances.
Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés. Environnement techniqueGCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash
