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Notre client a décidé d’accélérer la création de valeur et les gains de compétitivité générés grâce à la BI et l’analyse avancée des données en créant un DataLab au sein du Data Office. Au service des métiers et des fonctions, le Data Office est un lieu d’expérimentation, d’incubation et d’accélération des projets data jusqu’au produit final implantable au sein des processus métiers, regroupant des experts de différents domaines de la data : BI, Data Science, Data Analytics mais également des experts en Data Management. Le DataLab est également un vecteur de diffusion de la culture Data auprès des collaborateurs, d’entrainement et de conseil sur les pratiques et outils Data. La mission s’articule autour des activités principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et évolutifs en utilisant essentiellement Talend et les best practices du groupe pour répondre aux besoins · Collaborer étroitement avec les équipes métier et les Data Analysts et data architecte pour comprendre leurs besoins en matière d'analyse de données, proposer des solutions techniques adaptées en suivant les spécifications fonctionnelles · Garantir la qualité et la performance des flux de données développés en assurant le suivi des bonnes pratiques et en proposant des améliorations continues pour proposer une exploitation efficace des données · Assurer la qualité et la fiabilité des données traitées, en mettant en place des processus de validation et de nettoyage · Partage des compétences avec les autres Data Engineers de l’équipe lors de revues de pairs · Proposer des évolutions des façons de faire, d’outillage, de processus et méthodes.

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

Data Analyst Nantes - langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel. Contexte : Notre client, acteur du secteur du transport, recherche un data analyste senior pour une mission stratégique. Le profil devra collaborer avec le PPO Data pour cadrer des analyses et tableaux de bord à destination des métiers. Il sera force de proposition pour les plans d'analyses ad hoc et l'identification de problématiques métiers résolubles par la data. Responsabilités : - Comprendre et modéliser les problématiques métier et celles du pôle. - Définir avec justesse le périmètre des données nécessaires à la solution technique. - Concevoir et développer des modèles de machine learning. - Modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles, exploitables et actionnables. - Créer des visualisations appropriées aux besoins cartographiques si nécessaire. - Estimer la charge à allouer aux différents traitements et actions techniques prévus. - Optimiser le modèle de donnée des projets data de l’équipe. - Développer des scripts Python optimisés. - Créer les tables ou vues nécessaires aux projets data de l’équipe. - Échanger avec les ops de la Team Data pour l'industrialisation de la collecte, des traitements, de la supervision et de la restitution des données. - Réaliser des plans d’analyse data. - Expliquer le sens des informations exploitables en termes pertinents pour les métiers. - Conceptualiser et développer autour d’une problématique métier. - Communiquer les informations en soulignant la valeur des actions. - Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux métiers commanditaires. - Être force de proposition sur la mise en place d’actions pertinentes en fonction des résultats d’analyses et des conclusions (préconisations). La mission nécessite : - Maîtrise du langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel.

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez nous ! Aujourd’hui nous recherchons un Data architect Senior / data Analytics Lead F/H pour renforcer les équipes data d’un grand groupe retail, et accompagner la transformation analytique de ses activités. Ce que vous ferez : Au sein de l’équipe dédiée à la Data Supply Chain , vous interviendrez comme référent data senior pour accompagner les équipes métiers Supply Chain dans l’exploitation de la donnée afin d’optimiser la performance opérationnelle. Vous serez le pivot entre les équipes métier et les équipes data (data scientists, data engineers, data viz, data governance). Vos missions principales : Analyse et exploitation de la donnée Structurer et conduire des analyses data complexes de bout en bout Extraire, traiter et analyser des volumes importants de données Identifier des insights permettant d’améliorer les processus Supply Chain Construction d’outils d’aide à la décision Définir et suivre des KPI métiers Concevoir des reportings et dashboards interactifs Formaliser les résultats et recommandations business Interface métier / équipes data Interagir étroitement avec les équipes Supply Chain Traduire les besoins métiers en problématiques analytiques Collaborer avec les équipes Data Science, Data Engineering et Data Viz Communication et restitution Présenter les analyses et résultats aux équipes métiers Intervenir dans des restitutions auprès du top management Supply Chain Challenger les demandes analytiques et proposer des améliorations

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Data . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data . Contexte de la mission : Notre client développe et maintient des modèles de prévision de la demande et des ventes à l'échelle internationale. L'enjeu de 2026 est d'étendre la couverture de ces pipelines de production à de nouvelles zones géographiques mondiales (SEA, LATAM, NA et MEA). Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Senior Machine Learning Engineer pour industrialiser, déployer et fiabiliser ces modèles de forecast à grande échelle. Descriptif de la mission : Les missions sont : Industrialisation et déploiement : Transformer les prototypes Data Science en pipelines robustes, orchestrer la mise en production et optimiser les performances de run. MLOps & Robustesse : Renforcer la CI/CD ML, versionner les modèles/datasets et implémenter le monitoring (drift, stabilité). Collaboration technique : Challenger la conception des modèles pour faciliter l'industrialisation et améliorer la qualité du code (structure, tests). Scalabilité internationale : Adapter les pipelines pour supporter de fortes volumétries multi-régions. Coordination : Structurer et prioriser les activités de Run & Stabilisation dans un environnement Agile (Scrum).

Dans le cadre de l’administration et de l’évolution d’une plateforme IA, le Data Architecte intervient sur le maintien en condition opérationnelle (MCO) et l’optimisation continue des infrastructures Kubernetes supportant les workloads data et IA. La mission couvre la conception, le déploiement et l’exploitation de clusters on-premise, cloud ou hybrides, l’automatisation de l’infrastructure via IaC, ainsi que le renforcement de la supervision et de l’observabilité. L’objectif est de garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la résilience des services tout en accompagnant l’intégration de nouveaux modèles et l’optimisation des pipelines de data science.

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.

Nous recherchons un Analyste Data pour intégrer l’équipe Analyse de la Donnée. Rattaché à l’équipe, vous serez en charge de mettre en œuvre des cas d’usage métier via le croisement de données, développer et maintenir des produits DATA réutilisables, et restituer vos analyses à travers des dashboards et dataviz. Vous accompagnerez également les équipes métiers dans l’acculturation DATA tout en respectant les normes et bonnes pratiques de l’équipe. Maîtrise de Python, PySpark, SQL , expérience sur Big Data Hadoop (Cloudera) et compétences en Power BI sont requises, ainsi qu’une solide expertise en data science et analyse de données.

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Prestations demandées Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe BNP Paribas (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures). Environnement Technique : - Docker / Kubernetes / OpenShift - Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI) - GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo) - Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.) - Programmation en python - Shell scipting - MLFlow / KubeFlow - Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow Environnement de travail : - Team Play avant tout! - Curiosité sans limites!! … - Autonomie, rigueur, qualité. - Sens du service client. - Patience & bienveillance. - Appétence naturelle pour le partage de connaissances. - Automatisation dans le sang. - Anglais courant (fournisseurs et clients en dehors de France, base documentaire entièrement en Anglais) - Laptops au choix (MacOS, Windows)

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Missions : En tant que Data Engineer, vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des data pipelines robustes et scalables en Python Collecter, transformer et valoriser de grands volumes de données Mettre en œuvre des traitements géospatiaux et 3D (GDAL, PDAL ou équivalents) Participer à l’industrialisation des modèles de données dans des environnements MLOps (MLflow, Kubeflow) Orchestrer les workflows data via des outils tels que Argo ou Prefect Déployer et exploiter les solutions dans des environnements Docker / Kubernetes Intervenir sur des plateformes Cloud (AWS, GCP ou Azure) Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, DevOps et Métiers Participer aux bonnes pratiques data : qualité, performance, sécurité et observabilité

Missions principales Encadrer et accompagner les Data Scientists du pôle IA Concevoir, développer et optimiser des modèles de Data Science, Machine Learning et Deep Learning Participer à la mise en place d’algorithmes créateurs de valeur à partir des données de l’entreprise Développer des scénarios prédictifs Améliorer les modèles NLP utilisés pour la compréhension des messages utilisateurs Réaliser le nettoyage, la structuration et l’enrichissement des données et des intentions Mettre en œuvre des modèles de classification de type BERT ou équivalent Travailler sur des approches de word embeddings Mesurer et analyser les performances théoriques et réelles des modèles développés Intégrer les contraintes réglementaires et les exigences de conformité dans les propositions de valeur Contribuer à la veille technologique et à l’innovation sur les sujets IA Compétences attendues Très bonne maîtrise des concepts de statistique, machine learning et deep learning Solide expérience dans la mise en œuvre de modèles de Data Science performants et industrialisables Bonne compréhension des enjeux stratégiques et métiers Capacité d’analyse, de synthèse, d’autonomie et forte force de proposition Maîtrise de Python, Pandas, Hugging Face, PyTorch et Git Connaissance des techniques de réduction de dimension telles que t-SNE ou UMAP Connaissance des environnements AWS , notamment SageMaker Sensibilité forte aux sujets d’innovation, de qualité et de performance des modèles Livrables attendus Scénarios prédictifs Modèles NLP optimisés pour la compréhension des messages utilisateurs Modèles de classification entraînés et évalués Analyses de performances et recommandations d’amélioration Solutions conformes aux exigences techniques, métier et réglementaires