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Nous recherchons un(e) Data Scientist & Analytics Specialist pour rejoindre notre équipe Data. À la croisée de l'analyse décisionnelle et de la modélisation avancée, vous serez responsable de transformer d'importants volumes de données brutes en leviers stratégiques et en solutions prédictives pour accompagner la croissance de l'entreprise. Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes Ce que vous ferez concrètement : 1. Data Science & Machine Learning (70%) Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

ContexteLes équipes CIB ITO développent, maintiennent, sécurisent et améliorent les systèmes d'information et applications de CIB. En tant que première banque d'investissement en Europe dans la région EMEA, nous accompagnons nos clients corporates dans leur développement en leur offrant des conseils stratégiques et un accès de premier choix au financement et aux services bancaires transactionnels. Nous considérons notre rôle comme un pont entre nos clients corporates et les investisseurs institutionnels, en nous appuyant sur des équipes situées à travers le monde pour répondre à leurs besoins. Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. MissionsDéfinition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des GPUs dans un environnement de dev. Amélioration continue : amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.

Contexte Dans le cadre du développement de sa plateforme Data & IA basée sur les services AWS — notamment Amazon SageMaker Unified Studio — notre client recherche un Data Platform Engineer pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, garantissant la bonne intégration des cas d'usage Data, Analytics et IA, dans le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Missions : Support aux projets Data et IA Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Participer aux phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Contribuer à l'identification des architectures adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques data Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Garantir disponibilité, performance et fiabilité des services Faire évoluer l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et capacités Data & IA Suivre la consommation des services et proposer des optimisations Gouvernance et partage des données Accompagner la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en œuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre entités Support opérationnel et expertise Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer des actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et parties prenantes

Genious Systèmes recherche pour son client un(e) Architecte Infrastructure Cloud Objectif du Pôle : mise en place d'un système de collecte, de décodage, d'enrichissement et normalisation des événements bruts, de lotissement, de médiation, d'indexation, de stockage d'événements clients enrichis avec une interface d'interrogation et présentation. Enjeux des activités : Collecter, ingérer, structurer, enrichir des logs et des métriques avec de fortes volumétries. Calculer des KPIs sur ces logs et métriques. Alerter sur ces KPIs. Fournir un accès à la donnée en minimisant la latence et une autonomie de manipulation aux opérations. Archiver les données collectées et les données de référentiels pendant plus d'un an (selon les sources et besoins) Fournir un accès à la donnée historisée et la possibilité de faire de l'analytique agressif. Fournir un environnement de data science. Niveaux d'intervention : Élaborer la politique de sécurité informatique, et assurer sa mise en œuvre Assurer le support niveau 3 systèmes et réseaux Réaliser les audits infrastructures et sécurité Périmètre fonctionnel et technique : Participation aux kickoff des projets Mise en place des solutions pour les clients Audit et rationalisation du parc (en interne) Support niveau 3 sur les flux fonctionnels critiques (astreinte) Actions techniques : Définir et déployer les architectures solution Installation des logiciels Support performance et capacity planning Gestion et résolution des incidents Gestion des obsolescence hardware et software Participation aux taskforces Interactions avec les autres équipes : Piloter les équipes, datacenter, réseau, intervenants en interne. Livrables : Les notes d'architecture, Livraison d'infra et d'environnement Compétences requises Techno et versions : GCP Terraform/Ansible Opentelemetry Connaissance approfondie réseau Base de données : PostgreSQL, MongoDB

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

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

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Développeur Strategy" pour un client dans le secteur du retail Description🏢 Le Contexte : L'Excellence Decisionnelle au Service de la Data Factory Au sein de la filiale informatique d'un grand groupe de distribution, la Direction Digital & Data pilote la modernisation du Système d'Information à travers son Data Lab. Pour accélérer la livraison de produits analytiques à forte valeur ajoutée, l'organisation évolue vers une structure Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la Data Factory au sein de la squad dédiée au domaine Équipement de la Maison. L'équipe conçoit, développe et déploie des produits décisionnels, analytiques et Data Science sur une plateforme Data moderne basée sur l'écosystème Cloud Azure et Databricks. Nous recherchons un(e) Développeur MicroStrategy / Data Analyst Senior pour prendre en charge la conception des couches sémantiques, le développement de tableaux de bord complexes et l'accompagnement des directions métiers dans l'exploitation de leurs indicateurs clés. 🎯 Vos Missions : Conception BI, Data Analysis & RestitutionRattaché(e) à la squad Agile, vos activités couvrent l'intégralité de la chaîne de valeur décisionnelle : 1. Analyse de Données & Cadrage Métier : Participer au recueil et à la traduction des besoins fonctionnels en spécifications analytiques. Réaliser des analyses de données poussées (requêtage SQL, contrôles de cohérence) pour accompagner les métiers dans l'interprétation de leurs KPIs. Mener les études d'impact sur le modèle de données avant chaque évolution. 2. Développement & Modélisation MicroStrategy (Majeure) : Concevoir, modéliser et maintenir la couche sémantique sous MicroStrategy (attributs, faits, métriques, hiérarchies). Développer des rapports, dossiers décisionnels et tableaux de bord (Dashboards / Dossiers) ergonomiques et interactifs sous MicroStrategy. Réaliser les tests unitaires et garantir la fiabilité des données restituées. 3. Performance & Maintenance : Analyser et optimiser les temps de réponse et les performances des requêtes/restitutions (optimisation SQL, caches, datamarts). Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications décisionnelles existantes.

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un Product Owner Technique AI pour piloter la feuille de route produit des solutions d'intelligence artificielle du groupe, à l'interface entre les métiers, les équipes techniques (architecture, data science, développement) et les instances de gouvernance IT/Risques. Missions principalesDéfinir et prioriser la roadmap produit AI en cohérence avec les enjeux métiers et la stratégie du Centre d'Excellence Rédiger et challenger les user stories et spécifications fonctionnelles/techniques en lien avec les équipes de développement Arbitrer les priorités du backlog en tenant compte des contraintes techniques, réglementaires et de sécurité propres au secteur bancaire Piloter les cycles de delivery (sprints, releases) en lien avec les équipes techniques et les Scrum Masters Assurer l'interface avec les métiers (direction des risques, conformité, lignes métiers) pour la collecte et la formalisation des besoins Suivre les indicateurs de performance et d'adoption des cas d'usage AI déployés Contribuer à la définition des standards produit du Centre d'Excellence (méthodologie, outillage, critères de qualité) Participer aux comités de gouvernance AI (revues de cas d'usage, priorisation, arbitrages budgétaires) Profil recherchéFormation : Bac+5 (école d'ingénieur, école de commerce ou équivalent universitaire) Expérience : 5 à 8 ans minimum, dont une expérience confirmée en Product Ownership sur des projets techniques, idéalement en environnement bancaire/financier ou sur des sujets data/AI Compétences techniques : Solide compréhension des cycles de développement logiciel (Agile/Scrum, SAFe) Connaissance des enjeux techniques liés à l'IA (cycle de vie d'un modèle ML/GenAI, MLOps, contraintes de mise en production) Maîtrise des outils de gestion de backlog (Jira, Confluence ou équivalents) Capacité à dialoguer techniquement avec des architectes et développeurs Compétences comportementales : Leadership naturel et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires Excellent relationnel avec des interlocuteurs métiers et techniques de haut niveau Rigueur, sens de la priorisation et capacité d'arbitrage Bonne culture du risque et de la conformité (environnement bancaire réglementé) ANGLAIS OBLIGATOIRE Certifications appréciées : PSPO, SAFe POPM

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer Databricks (H/F) " pour un client dans le secteur du Retail Description🏢 Le Contexte : Passer à l'Échelle la Data Factory Supply ChainAu sein de la filiale informatique d'un groupe majeur de la grande distribution, la Data Factory réunit les équipes IT et les directions métiers pour concevoir, développer et déployer des produits analytiques et Data Science à forte valeur ajoutée. Afin de répondre à une demande croissante, l'organisation s'industrialise et adopte un modèle Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la squad Supply / Logistique, responsable de la création de cas d'usage stratégiques dédiés à l'optimisation des flux, à la gestion des entrepôts et à la performance logistique. Nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé / Senior évoluant sur une plateforme Cloud Azure / Databricks. Ce poste exige une réelle polyvalence : au-delà de la construction des pipelines de données, vous serez le garant de la qualité (QA/Testing) et participerez activement à la restitution décisionnelle. 🎯 Vos Missions : Pipelines, Data Warehouse, QA & RestitutionRattaché(e) à la squad Supply Chain, vos activités couvrent tout le cycle de vie de la donnée : 1. Data Engineering & Cloud Architecture (Majeure) : Concevoir et construire de manière industrielle les pipelines de données (ETL/ELT) pour transformer, enrichir et ingérer les données dans le Data Lake. Développer des notebooks Databricks (Spark / Python) pour assurer des traitements massifs complexes. Mettre en œuvre et optimiser les solutions de Cloud Data Warehousing (tuning de requêtes SQL, modélisation de tables). Assurer la livraison continue des développements dans un environnement DevOps intégrant les processus CI/CD (Azure DevOps). 2. QA, Testing & Qualité de Code : Assurer la QA et le testing des pipelines développés par le second Data Engineer de la squad. Concevoir et exécuter les tests unitaires, d'intégration et de non-régression. Réaliser des revues de code rigoureuses pour garantir le respect des bonnes pratiques et des standards d'ingénierie. 3. Data Analyse & Restitution Decisionnelle : Participer au recueil des besoins métiers et mener les analyses de données en amont. Concevoir et développer les tableaux de bord sous Power BI pour restituer les indicateurs Supply Chain aux opérationnels. Rédiger la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release notes).

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).

Contexte de mission En tant que Data Engineer vous rejoignez l'équipe Data Engineering responsable de la mise en place, de l'évolution et de la maintenance de la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Cette plateforme a pour objectif de : • Collecter les données provenant des différents systèmes de paiement et outils métiers. • Transformer et structurer ces données pour les rendre exploitables. • Les mettre à disposition des différents métiers (pilotage, reporting, analyses, data science, conformité, lutte contre la fraude, etc.). Vous participez ainsi à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data, dans un contexte de forts volumes de données et d'exigences élevées en matière de performance, disponibilité, sécurité et qualité des données. L'équipe Data Engineering est une équipe transverse au sein de la Direction Data : les Data Engineers sont assignés aux équipes par projets et périmètres fonctionnels (monétique, finance, lutte contre la fraude…), au sein de équipes pluridisciplinaires comprenant un chef de projet et d'autres profils (Business Analyst, Data Viz, Data Analyst, etc.). Peu importe l'équipe ou le projet, l'ensemble des Data Engineers s'appuie sur un socle technique commun et des pratiques de développement standardisées (outillage, pipelines, CI/CD, qualité, sécurité), assurant cohérence, industrialisation et maintenabilité des solutions.