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Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Data Product Owner au sein de son Analytics Factory, un centre d'excellence data-centric. Vous serez le pilier stratégique entre les directions métiers opérationnelles et les équipes techniques (Data Engineers, Analysts, Data Scientists, DataViz), transformant les données en leviers concrets de performance pour un réseau de plus de 650 points de vente. Dans ce rôle stratégique, vous piloterez des projets analytiques majeurs visant à optimiser le pilotage opérationnel du réseau commercial et à garantir la cohérence des indicateurs de performance clés (chiffre d'affaires, stocks, démarque, satisfaction client) entre les différents outils et dashboards métier. Vous concevrez et maintiendrez des solutions de pilotage performantes, notamment en matière de gestion des stocks et de suivi des rotations. Vous participerez activement à la définition de la roadmap analytique 2027, incluant les projets stratégiques comme la migration vers une nouvelle architecture cloud unifiée, l'automatisation des revues de performance par intelligence artificielle générative et le développement de diagnostics conversationnels assistés. Votre expertise technique combinée à votre capacité à cadrer des besoins métiers complexes vous permettra de concevoir des spécifications technico-fonctionnelles robustes, de piloter le backlog produit en environnement Agile (Jira, Sprint Planning, démos), et de communiquer efficacement auprès des instances décisionnelles (COMEX, responsables territoriaux). Vous assurerez également la qualité, la cohérence et la pérennité des données dans l'écosystème data du groupe. Responsabilités : - Piloter les projets data stratégiques et cadrer les besoins métiers complexes pour transformer les enjeux business en solutions analytiques concrètes - Concevoir, maintenir et optimiser les dashboards de pilotage opérationnel (stocks, performance magasins, KPIs retail) en garantissant la cohérence transverse entre outils - Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles détaillées et les user stories, en animation des rituels Agile (Sprint Planning, démos, retrospectives) via Jira - Gérer le portefeuille de projets data complexes, du cadrage au déploiement et à l'industrialisation, en assurant le respect des délais et des standards de qualité - Qualifier, documenter et maintenir la pérennité fonctionnelle des données pour garantir leur sens et leur fiabilité opérationnelle - Élaborer et actualiser la roadmap analytique, notamment en identifiant et priorisant les futurs besoins émergents pour 2027 (migrations cloud, automatisation IA, outils conversationnels) - Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données et la maîtrise des KPIs retail transverses lors des migrations de sources de données - Challenger les modèles de Data Science et maintenir une forte compréhension...

Dans le cadre de notre croissance et de nos projets de transformation digitale, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes Data modernes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour des architectures Data Cloud, des plateformes Big Data, des traitements temps réel et de la valorisation des données, dans des environnements techniques exigeants et à forte volumétrie. En collaboration avec les Architectes Data, Data Scientists, Business Analysts, DevOps et équipes métiers, vous participerez à la conception de solutions robustes, évolutives et sécurisées répondant aux enjeux de performance et de gouvernance des données. Vos missionsEn tant que Senior Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures Data évolutives et performantes. Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données (ETL / ELT) en mode batch et streaming. Concevoir et exploiter des plateformes Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse. Mettre en œuvre des solutions d'ingestion de données issues de multiples sources (API, bases de données, fichiers, IoT, événements temps réel). Développer des traitements distribués pour de forts volumes de données. Industrialiser les traitements Data grâce aux pratiques DevOps et DataOps. Concevoir les chaînes CI/CD des plateformes Data. Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données. Optimiser les performances des traitements et les coûts d'exploitation des infrastructures Cloud (FinOps). Participer à la définition des architectures techniques et aux choix technologiques. Assurer le monitoring, l'observabilité et le support des plateformes Data. Produire la documentation technique et accompagner les équipes dans le partage des bonnes pratiques. Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des plateformes. Selon les projets, vous pourrez également intervenir sur : la définition de référentiels techniques, l'accompagnement des équipes de développement, le mentorat de Data Engineers, ou l'évolution vers un rôle de Tech Lead ou de Data Architect.

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Dans un contexte où la maîtrise et la sécurisation des données sont des leviers majeurs pour les grandes organisations, l'exploitation optimale des plateformes d'analyse devient un impératif stratégique. Vous évoluerez au sein d'une équipe dédiée à la transformation digitale d'un grand groupe bancaire, contribuant activement à la mise en place et à l'optimisation de cas d'usage avancés de Data Preparation dans un environnement cloud régulé. En tant qu'expert Dataiku, vous intégrerez une squad Data Preparation pour piloter la construction d'une nouvelle offre sur cette plateforme, hébergée sur Google Cloud Platform, et renforcerez l'engagement de service en proximité avec l'intégrateur et l'éditeur. Assurer l'expertise technique autour de la plateforme Dataiku dans un contexte cloud, incluant la construction de pipelines CI/CD et la gestion des versions. Accompagner la transformation de l'offre Data Preparation en conformité avec les exigences métier, de sécurité et d'usage. Piloter le suivi opérationnel des services, incluant le monitoring, la gestion des incidents en collaboration avec l'éditeur, et la qualité de service (QOS). Réviser et optimiser les processus de maintien en conditions opérationnelles (MCO) et de support utilisateurs. Faciliter le changement auprès des utilisateurs finaux, tels que les data analysts et data scientists, en les accompagnant dans l'appropriation des outils. Interagir avec les équipes d'infrastructure et d'architecture pour garantir la cohérence technique et fonctionnelle des déploiements. Animer une communauté d'experts data afin de partager les bonnes pratiques et de favoriser l'harmonisation des méthodes. Rédiger des guides techniques et méthodologiques pour structurer et diffuser les savoir-faire. Analyser les nouvelles fonctionnalités de la plateforme et proposer des améliorations techniques pertinentes. Contribuer à l'extension de l'offre Dataiku en intégrant de nouveaux services et en adaptant les engagements de service associés. Cette mission vous offre l'opportunité d'intervenir sur une plateforme stratégique au sein d'un grand groupe bancaire, avec de réelles responsabilités sur l'évolution et le pilotage opérationnel d'une offre innovante dans un environnement cloud sécurisé.

Description: Mission de Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Au sein de l'équipe IA & Valorisation de notre client, vous participerez au développement de solutions innovantes autour de l'intelligence artificielle. Cette équipe, composée de Data Scientists et d'Ingénieurs IA, conçoit des prototypes, développe des outils d'IA et accompagne les métiers dans l'intégration de nouvelles technologies. Vous rejoindrez l'équipe Produit & Applications afin de concevoir, prototyper et industrialiser des MVP exploitant les technologies d'IA générative (LLM, RAG, NLP) pour valider rapidement de nouveaux usages orientés utilisateurs. Missions principales : Participer à la définition des fonctionnalités produit et proposer de nouvelles expérimentations autour de l'IA Concevoir, développer et faire évoluer des MVP Full Stack Développer les API Back-End et les interfaces Front-End Intégrer des modèles d'IA générative (LLM, RAG, NLP) dans les applications Mettre en œuvre des solutions de recherche sémantique et de vectorisation Développer et orchestrer des pipelines RAG Mettre en place les pipelines CI/CD, la conteneurisation et le déploiement des applications Instrumenter les applications afin de mesurer les usages, les KPI et les retours utilisateurs Réaliser des tests et expérimentations pour améliorer les fonctionnalités Documenter les développements et préparer l'industrialisation des solutions

Au sein d'un grand compte bancaire, DSA accompagne la mise en place des cas d'usage de DataPreparation pour ses clients internes. Nous avons besoin de renforcer l'équipe avec un expert Dataiku appétant au pilotage qui intégrera la squad Data Préparation avec en charge principale, la construction de la nouvelle offre dataprep sur Dataiku dans notre cloud régulé sur GCP, avec un renforcement de l'engagement de service en proximité de notre intégrateur et de l'éditeur. Il accompagnera les chantiers techniques autour du cycle de fabrication et des exigences d'usage et de sécurité, mais également autour du monitoring de la plateforme et de l'engagement de disponibilité des services. Il sera amené à remettre à niveau nos processus de MCO et accompagner au changement les utilisateurs de la plateforme. En tant que expert Dataiku vous contriburez aux choix d'orientation de la solutions Dataiku dans notre ecosystème cloud (GCP), accompagnerez la transformation de notre offre et l'adaptation au changement auprès des utilisateurs (data analyst ou data scientist ) Vous piloterez le bon fonctionnement des services incluant le suivi des incidents en proximité Editeur, le suivi des livraisons, le suivi de la QOS et du run Taches à porter : - Technique : Expertise Dataiku sur les pratiques de développement dans un contexte GCP , construction CI/CD - Communauté : Interaction infra et archi.Animation d'experts data, accompagnement des usages, rédaction de guides de bonnes pratiques - Déploiement & Architecture : Bonne connaissances de tous les services de l'offre Dataiku Gestion montée de version avec impact sur les ecosystèmes Cloud, extension des offres existantes et revision des engagements de service - RUN & Support: Suivi des incidents, qualité des livrables, gestion des évolutions avec les éditeurs - Veille technologique : Analyse des nouvelles fonctionnalités et propositions d'amélioration technique

Dans le cadre du développement de projets technologiques majeurs pour l'un des leaders industriels mondiaux, nous recherchons un(e) Data Engineer H/F spécialisé(e) ou fortement acculturé(e) aux problématiques d'Intelligence Artificielle. Intégré(e) au sein des équipes R&D / Data du site de Montbéliard, vous serez un maillon essentiel pour concevoir, structurer et industrialiser les pipelines de données nécessaires au déploiement de solutions basées sur l'IA (maintenance prédictive, optimisation des processus complexes, systèmes connectés...). Vos responsabilités au quotidien : Conception & Architecture : Modéliser, développer et optimiser les architectures de données (Batch et Real-time) pour soutenir les cas d'usage IA et Data Science. Pipelines ETL/ELT : Construire, industrialiser et maintenir des pipelines de données robustes, fiables et scalables. Collaboration IA : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour intégrer des modèles de Machine Learning et d'IA au sein des flux de production. Qualité & Gouvernance : Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la disponibilité de la donnée pour les différents métiers du groupe. Performance : Monitorer et optimiser la performance des requêtes et des systèmes de stockage.

Au sein des équipes Data & Infrastructure, vous interviendrez sur la conception, le développement et le maintien de la plateforme de données qui alimente les modèles de recherche et de trading. L'objectif : industrialiser l'ingestion, le stockage et la mise à disposition de volumes de données massifs (données de marché, alternatives, internes) de manière fiable, scalable et performante. Missions principales Concevoir et faire évoluer les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition). Développer et maintenir les composants de la data platform en Python. Déployer et opérer l'infrastructure data sur AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, etc.). Garantir la qualité, la robustesse et l'observabilité des flux (monitoring, alerting, tests). Optimiser les performances et les coûts de la plateforme. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et les data scientists. Stack technique Langage : Python (impératif) Cloud : AWS Data : SQL, formats columnar (Parquet), orchestration (Airflow ou équivalent) DevOps : Docker, CI/CD, IaC (Terraform un plus)

Définir et piloter la roadmap Analytique & IA en lien avec les équipes métier et IT. Être l'interlocuteur quotidien des métiers sur leurs problématiques data. Faciliter l'adoption et accompagner l'usage des solutions analytiques. Encadrer une équipe de data translators et data analysts. Piloter le budget CAPEX / OPEX analytique du pôle. Cadrer les besoins, construire le backlog produit, animer les rituels agile et faire le lien métiers / IT. Compétences indispensables Bonne compréhension de la valeur et des contraintes des différentes solutions data (reporting, algorithmes, agentique). Expérience dans un ou plusieurs métiers de la donnée (Data Analyst, Data Scientist, Analytics Engineer, AI Engineer…). Solide expertise en Data Product Management : conception de solutions data, cadrage des besoins, roadmap produit, animation agile, animation de communauté data. Excellente communication écrite et orale en français, capacité à embarquer et aligner des stakeholders métier et techniques, du dirigeant à l'opérationnel. Atouts Connaissance des fonctions financières (contrôle de gestion, contrôle interne, comptabilité, trésorerie). Rédaction de spécifications technico-fonctionnelles, recette, modélisation d'objets métier (MDD), conception d'expositions data (API, modèles BDD), pilotage de la qualité des données. SQL avancé, manipulation de données, consommation de web services, dataviz. Expérience secteur retail / grande distribution.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne (dans le 78) un Product Owner Data. Missions Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l'ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d'usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement, incluant notamment le pilotage des données liées à la DPEF (Déclaration de Performance Extra-Financière) et au BEGES (Bilan des Émissions de Gaz à Effet de Serre). Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. Activités principales Pilotage de projet, Delivery et Management (Rôle MOE/MOA): • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s'assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l'ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l'outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l'application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité :

🎯 ContexteVous rejoignez le développement d'une application innovante orientée data et performance marketing, permettant aux équipes internationales de : mesurer la performance des contenus digitaux optimiser leur diffusion maximiser l'impact des campagnes sur les réseaux sociaux Le produit est actuellement en phase MVP avec une forte adoption initiale, nécessitant un passage à l'échelle avant un déploiement global. 👥 OrganisationVous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de : Product Owner UX Designer Data Scientists Data Engineers Développeurs Full Stack Vous serez encadré(e) par un Tech Lead. 🚀 Missions principalesDéveloppement Full Stack (Python / React) Mise à l'échelle de l'application (scalabilité & performance) Industrialisation de pipelines ML (entraînement, déploiement) Gestion de modèles de machine learning dans le cloud Développement de solutions basées sur IA générative (agents, plateformes dédiées) Participation au design d'architecture technique Collaboration étroite avec les équipes produit et data 🛠️ Stack techniqueFrontend : React Backend : Python, FastAPI (Node.js en option) Bases de données : PostgreSQL, MongoDB Cloud : GCP Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Nous recherchons pour l'un de nos clients, acteur financier en temps réel à forte volumétrie, un Architecte Platform senior, en CDI ou freelance, basé à Nanterre. Le poste Le Platform Architect est responsable de la vision technique, de la cohérence des socles et de la conception des architectures transverses qui soutiennent l'ensemble des équipes delivery, exploitation et production. Il agit comme un chef d'orchestre technique garantissant que tous les composants fonctionnent de manière intégrée, fiable et conforme. Domaines couverts IAM et sécurité : Keycloak, OAuth2, Zero Trust, DevSecOps Kubernetes et GitOps : ArgoCD, Helm, Terraform Observabilité : Prometheus, Grafana, Loki, Instana Middlewares : Kafka, HAProxy, ActiveMQ, Redis Data stores : PostgreSQL, MongoDB CI/CD : GitHub Actions, Jenkins Infrastructure hybride on-premise et cloud privé IA et exploitation de la plateforme Un élément différenciant fort du poste : la capacité à intégrer l'IA dans l'exploitation de la plateforme (AIOps, détection d'anomalies, prédiction d'incidents, auto-remédiation). Il ne s'agit pas d'un profil data scientist, mais d'un architecte qui comprend l'IA et sait la mettre au service de la fiabilité et de la performance des systèmes critiques. Gouvernance et responsabilités Construction des roadmaps socles Pilotage de la gestion des risques d'obsolescence (OS, base de données, middleware, clusters, IAM) Participation aux comités d'architecture Garantie de la cohérence des designs proposés par les différentes équipes Accompagnement des projets métiers et challenge des architectures applicatives Intervention en expert niveau 3 sur les incidents complexes

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous maximisez la valeur générée à partir de Dynamics et de la - plateforme Fabric, en faisant le lien entre les métiers et la technique. * Identifier et prioriser les cas d'usage data/IA (force de vente, forecasting, supply chain) * Construire et piloter la roadmap data et le backlog produit * Faire le lien entre les métiers (agences, commerce) et l'équipe data * Définir les besoins fonctionnels (reporting, IA, automation) * Suivre le ROI des projets et les KPI de performance * Cadrer les projets IA et arbitrer les priorités Les compétences techniques : * Dynamics 365 * CRM / ERP * Roadmap & backlog produit * Use cases data & IA * Forecasting * Power BI * KPI & ROI

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous contribuez à la mise en place et à l'industrialisation des flux de données dans un environnement Microsoft Dynamics 365 et Microsoft Fabric. * Intégrer les données Dynamics 365 (Sales, Finance, Supply Chain) via Dataverse * Concevoir les pipelines dans Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows Gen2) * Construire et maintenir le Lakehouse OneLake et les modèles analytiques Structurer la donnée pour Power BI et les cas d'usage IA * Garantir la qualité, la gouvernance et la fiabilité des données * Optimiser les performances et les coûts Les compétences techniques : * Microsoft Fabric (OneLake, Data Engineering, Data Factory) * Services Azure Data * SQL avancé * Python (PySpark, notebooks Fabric) * Dynamics 365 / Dataverse * Power BI

Rejoignez une grande structure du secteur de la distribution et du retail, où la data et les capacités analytiques sont au cœur de la transformation stratégique du groupe. Vous intégrez l'Analytics Factory, un centre d'excellence directement rattaché à la direction générale, pilotant la modernisation des processus analytiques et IA au service de tous les métiers : marketing, marchandises, exploitation, e-commerce, supply chain et services financiers. Dans un environnement hautement concurrentiel où les marges sont réduites, la fiabilité des prévisions de chiffre d'affaires est critique pour optimiser les investissements commerciaux et opérationnels. Vous contribuez à la conception et l'industrialisation de pipelines de données robustes et d'une plateforme d'exploitation analytique intégrant des modèles de machine learning avancés, exploitant de nombreux inducteurs (historique des ventes, tendances marché, calendrier commercial). Ces solutions doivent être intuitives et maintenables par les équipes métier de la finance et les différents départements. Vous évoluerez dans une stack technologique moderne basée sur Python, SQL et une infrastructure cloud native. Le projet s'inscrit dans une démarche agile et de craftsmanship logiciel, avec un fort accent sur la qualité, l'observabilité et les bonnes pratiques de développement. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe pluridisciplinaire (data scientists, développeurs, business analysts) et participerez à toutes les phases du cycle de vie logiciel, de la conception à la production et au run opérationnel. Responsabilités : - Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données complexes en SQL et Python, traitant des volumes significatifs et respectant les standards d'une infrastructure cloud moderne - Développer et maintenir une webapplication Python permettant aux utilisateurs métier d'interagir avec les prévisions et les modèles analytiques - Assurer l'industrialisation et l'observabilité des modèles de machine learning en production, en mettant en place des mécanismes de monitoring, logging et alerting robustes - Mettre en œuvre les principes de qualité logicielle (SOLID, YAGNI, couverture de tests, code review systématique avec Sonar) et les bonnes pratiques de craftsmanship - Participer à l'architecture technique des solutions, notamment dans une approche microservices et event-driven, et contribuer aux décisions d'arbitrage technique et fonctionnel - Encadrer, mentorer et animer une équipe de développeurs, en favorisant l'apprentissage continu et l'amélioration des pratiques - Collaborer étroitement avec les équipes métier pour analyser les besoins, valider les solutions et identifier les axes d'amélioration - Assurer la maintenance, l'évolution et l'optimisation des applications existantes en production - Participer activement aux rituels agiles (dailys, refinements,...