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Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint

Data Engineer GCPLe consultant idéal devra posséder les compétences suivantes : • Excellente maîtrise de la plateforme GCP, et autres outils de notre stack technique : BigQuery, cloud storage, SQL, Python orienté objet, Pandas et /ou Dask, bash scripting, GIT • Connaissances et expériences avec des outils complémentaires suivants seraient des atouts appréciables : Cloud functions, SAS, Alteryx, XLD/XLR, ControlM, Hadoop, Spark • Maîtrise de l'anglais, tant à l'écrit qu'à l'oral, pour faciliter les échanges avec nos interlocuteurs basés à Porto, qui représentent une part importante de notre équipe IT. • Expérience dans des environnements agiles, en particulier avec la méthodologie SCRUM. • Capacité à rédiger des spécifications techniques claires et précises. • Dynamisme, excellent relationnel et capacité à travailler en équipe. • Force de proposition et curiosité technique pour explorer de nouvelles solutions et technologies. Au sein du département IT de la DSI Groupe, l'équipe data a pour vocation de fournir aux différentes entités, l'ensemble des applications nécessaires à leur fonctionnement. Nous recherchons un profil Data Engineer GCP qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les demandes métier sur le projet DatOps. Passionné par le développement et le traitement des données, capable de s'adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. Les tâches suivantes seront confiées au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipelines de données => quel outil utilisé ?? • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme Expected skillsSkillsSkill level HADOOP Confirmed SQL Confirmed GCP Confirmed Google Cloud Storage Advanced Spark Advanced BIGQUERY Confirmed Pandas Advanced GIT Advanced Python Advanced

Dans le cadre d'un programme stratégique de valorisation de la donnée, nous recherchons un Product Owner Data expérimenté pour rejoindre une équipe Data récemment constituée au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance. La mission se situe à l'interface entre les experts métiers (gestion de contrats, actuariat, équipes commerciales…) et les équipes techniques Data, avec un enjeu fort : transformer les besoins et opportunités métier en produits et cas d'usage Data créateurs de valeur. Accompagner les métiers dans les phases d'idéation et d'identification des leviers business ; Identifier, qualifier et porter de nouveaux cas d'usage Data ; Animer les comités de maturation et challenger les besoins exprimés ; Piloter les études de solutions, de l'idéation jusqu'à la réalisation ; Rédiger les études de solutions fonctionnelles (ESF) avec les métiers et le Lead Technique Data ; Définir et prioriser un portefeuille de produits Data ; Évaluer et formaliser la valeur des initiatives : impacts quantitatifs, qualitatifs et expérience collaborateur ; Contribuer à la définition des offres de services et du modèle opérationnel de l'équipe ; Assurer l'interface entre enjeux fonctionnels et contraintes techniques des squads de développement.

Détailler, mettre en œuvre et piloter le plan de migration Data Achats selon la stratégie et le planning définis. Piloter et accompagner 2 ETP déjà présents sur le projet. Animer les ateliers avec les équipes métiers afin de définir les règles de gestion et de transformation des données. Identifier et analyser les écarts entre les différentes sources de données. Définir les mappings et règles de transformation vers les référentiels cibles. Paramétrer l'usine de migration / Migration Fabric. Réaliser les phases de tests, ajustements, itérations et validation. Garantir la qualité des données avant et après migration. Organiser les différentes vagues de migration en coordination avec le planning projet. Assurer la conservation de l'historique nécessaire au reporting avec les nouveaux référentiels communs. Garantir la traçabilité des transformations et des règles appliquées. Mettre en place une démarche d'amélioration continue entre les vagues de migration. Garantir l'application des règles Data et de sécurité du groupe. Concevoir le modèle de données cible. Mettre en place les reportings BI nécessaires au pilotage de l'activité Achats. Développer / faire évoluer les reportings Power BI, avec environ 40 à 45 indicateurs couvrant l'ensemble du processus Achats. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IT, métiers et projet. Compétences techniques: Indispensables: - Expertise en migration de données, idéalement dans le domaine Achats - Python – Confirmé - SQL – Confirmé - Modélisation de bases de données – Expert - Power BI / Data Visualization – Expert - Azure Data Factory / environnement Azure Data Platform – Confirmé - Expérience des projets de transformation Data complexes - Maîtrise des problématiques de mapping, transformation et qualité des données - Expérience dans la mise en œuvre de plans de migration et de stratégies de bascule Très appréciées: - Ivalua, notamment S2CP / S2CP2P - Expérience de migration vers Ivalua v182 - Connaissance des données et processus Achats / Procurement - Expérience SAP et/ou Oracle - Connaissance de Migration Fabric

CONTEXTE Le consultant interviendra dans un premier temps sur le projet des travaux restant à mener concernent principalement les flux alimentant le décisionnel. Missions principales Piloter les projets et organiser les instances de gouvernance. Coordonner les équipes MOA, Métiers, MOE Suivre le planning, l'avancement des lots, les risques et les alertes. Prioriser les besoins métiers. Animer les comités projets, réunions métiers et Daily. Assurer un support fonctionnel et technique aux équipes de développement. Participer directement aux recettes et à l'intégration des données. Piloter les mises en production et les déploiements. Produire la documentation projet et d'exploitation. Suivre le MCO pendant la phase projet et gérer les incidents. Accompagner le changement et assurer le reporting. Compétences techniques indispensables SQL – lecture, requêtage et contrôle de données Bases de données – MySQL ou équivalent ETL – compréhension des outils d'intégration de données, notamment Informatica Batch / ordonnanceur – expérience de ces environnements Déploiement / Ticketing – Jenkins, ServiceNow ou équivalent L'environnement comprend également SAS, Power BI, Office 365, ServiceNow, MySQL, Informatica, Jenkins et TWS, ainsi que plusieurs outils spécifiques . Livrables Reporting projet, suivi planning/charges/délais, supports et comptes rendus des comités et plan de communication.

Nous recherchons un/une Data Scientist pour consolider, analyser et restituer les données du marché. Son rôle est de gérer les indicateurs du contrat client (engagement de service et facturation), de la production et des systèmes pour établir les tableaux de bord et les rapports. Le/la Data scientist devra reprendre l'existant, le faire évoluer et l'améliorer. Il faudra aussi concevoir entièrement un nouveau système prévisionnel (volumes/gestion de production) et un système prédictif (analyses/stats conjuguées à des données contextuelles et environnementales). Objectifs et livrables : - Identifier les besoins et la problématique des directions métiers - Définir une modélisation statistique qui permette de répondre à la problématique - Construire des outils d'analyse pour collecter les données de l'entreprise - Sourcer et rassembler l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l'analyse et pertinentes - Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sous forme de résultats exploitables - Modéliser les comportements et en extraire de nouveaux usages utilisateurs

Pour le département Data Protection de la Direction Sécurité du Groupe. Au sein d'une équipe de plusieurs experts, la mission visera à assurer le maintien en condition de sécurité de la solution collaborative M365, déployer et piloter les campagne de revue des accès et assurer le run des solutions de protection des stockage bureautique (NAS) dans le but de contribuer à la protection des données du Groupe. Les principales activités de la mission seront les suivantes : Définition, paramétrages et amélioration des règles de sécurisation M365 Produire les analyses de sécurité sur les nouveaux services M365 Assurer la sécurité des projets intégrés au tenant M365 Déployer au sein du groupe la solution de revues des partage M365 (IDECSI) et piloter les campagnes de revue Maintenance et amélioration d'un tableau de bord présentant les principaux indicateurs de l'activité Assurer le maintien en condition opérationnelle des solutions de protections des données bureautiques sur NAS (Varonis, Sailpoint) Suivi des incidents et remédiations (N2/N3) Rédaction de guides et standards de sécurité Assure la veille technologique Pour remplir cette mission les compétences suivantes sont demandées : Compétences sur les briques d'infrastructure d'un Système d'information Connaissances fonctionnelles et techniques sur les sujets Cloud Azure, M365, Microsoft Purview, ADRMS, SailPoint FAM, Splunk, Varonis DatAdvantage Compétence de développement (poweshell, PowerApp, PowerBI, Python) Culture avancée en SSI/Cybersécurité et en particulier sur les risques associés aux fuites d'information Formations et certifications sur des sujets Sécurité et Cloud est un plus • Le secteur d'activité : Bancaire • Must have : Microsoft 365, Règle de sécurité M365, • Nice to have : Varonis, Sailpoint • Type of project: Build & Run • Les astreints (HNO, etc…) : Oui

Vous aimez les plateformes de données qui tournent vraiment en production ? Rejoignez l'équipe qui fait vivre le datalake des fonctions Technologies & Opérations d'un grand groupe bancaire. La DSI fournit aux directions technologiques, aux opérations et à la banque de proximité les applications et les données dont elles ont besoin au quotidien. Le datalake Hadoop en est une pièce centrale : il alimente le pilotage et les usages analytiques de plusieurs directions. Vous intervenez en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps, au sein d'une équipe IT internationale. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting). Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Un datalake en production, avec de vrais volumes et de vrais utilisateurs métier. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Une ouverture vers le cloud (GCP / BigQuery) pour qui veut élargir sa stack. Environnement technique : Hadoop, PySpark, Spark, Hive, Python, SQL, Git, Jenkins, Jira, Unix / Linux — Scrum.

Vos missions • Concevoir des architectures data et IA fiables, évolutives et adaptées aux besoins métiers • Définir et mettre en œuvre des solutions intégrant data platforms et intelligence artificielle (dont GenAI et systèmes d'agents) • Déployer des pipelines data et IA afin de faciliter l'industrialisation et la mise en production • Collaborer avec les équipes data, techniques et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes • Garantir la qualité, la sécurité et la bonne gestion des données dans les environnements cloud • Contribuer aux phases d'avant‑vente et proposer des approches adaptées aux enjeux des clients • Participer au partage des bonnes pratiques et accompagner la montée en compétence des équipes Référence de l'offre : nk69r9w90c

Consultant Senior Contrôle Permanent N2 - Conformité Bancaire & Data (H/F)📍 Île-de-France 📅 Démarrage rapide ⏳ Mission longue durée ContexteDans le cadre du renforcement de son dispositif de contrôle interne et de conformité, notre client, acteur majeur du secteur financier, recherche un(e) Consultant(e) Senior Contrôle Permanent N2 capable d'intervenir rapidement sur des sujets réglementaires à forte visibilité. MissionsRéaliser des contrôles permanents de niveau 2 conformément au plan de contrôle. Collecter, exploiter et analyser les données nécessaires aux campagnes de contrôle. Identifier les anomalies, écarts et zones de risque nécessitant des investigations complémentaires. Formaliser les constats, recommandations et plans d'actions. Assurer le suivi des mesures correctrices et contribuer à l'amélioration continue du dispositif. Participer à l'automatisation et à l'optimisation des contrôles. Périmètre d'interventionActivités post-marché Opérations sur titres (OST) Best Execution / Best Selection Contrôle des frais ex ante / ex post Relevés de portefeuille Risque de fraude Middle Office Profil recherchéPlus de 10 ans d'expérience en contrôle permanent, audit interne, contrôle interne ou conformité bancaire. Expérience significative au sein d'un établissement bancaire, financier ou d'une direction Conformité. Très bonne maîtrise des dispositifs de contrôle de niveau 1 et niveau 2. Solides capacités d'analyse et de traitement de données. Maîtrise avancée d'Excel ; la connaissance de VBA ou d'outils d'automatisation est fortement appréciée. Excellentes qualités rédactionnelles et capacités de synthèse. Autonomie, rigueur et sens du résultat.

Objectif de la mission : Dans le cadre d'une mission opérationnelle de Market Opening, nous recherchons un consultant capable de piloter et coordonner les différentes étapes liées à l'ouverture de marchés ségrégués et de comptes associés. L'objectif est d'assurer un suivi rigoureux des ouvertures, de coordonner les différentes parties prenantes et de sécuriser l'ensemble du processus documentaire jusqu'à sa finalisation. La mission sera réalisée sous la supervision d'un Spécialiste de l'Oversight.

Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Contrainte forte du projet Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. Livrables Dashboard de suivi des consommations d'eau Dashboard de suivi des consommations d'énergie Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – via APIs, exports ou connecteurs natifs) Destination : Snowflake – Data Warehouse Cloud Orchestration : Airflow Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre Visualisation / Restitution : Tableau CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub Documentation : Confluence, Jira, SharePoint Compétences techniques Snowflake : Confirmé – Impératif DBT : Confirmé – Important Airflow : Confirmé – Important Tableau : Confirmé – Souhaitable Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud Orchestration de pipelines de données Versioning et pratiques CI/CD Documentation technique et fonctionnelle Profil recherché Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake. Solides compétences en data modeling analytique. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Anglais professionnel – Impératif Bonus importants Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.

Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau RAG end-to-end Retrievers & embeddings Assistants scientifiques, juridiques et métiers sur corpus internes. Optimiser la récupération de sources fiables. Ingestion, parsing, OCR, structure, chunking, embeddings, indexation, retrieval, reranking, génération et citations. Indispensa ble Dense/sparse/hybride, metadata filters, multi query, parent-child, contextual retrieval, vector stores et évaluation du retrieval. Indispensa ble Analyse documentaire Exploiter PDF, Word, PowerPoint, Layout-aware parsing, OCR, extraction Indispensa Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Technologies / savoir-faire Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau tableaux, scans et dossiers complexes. tables/images, métadonnées, déduplication, classification et validation. ble VLM & VQA Analyser images, figures, schémas, parcelles, maladies, rapports et documents multimodaux. Vision-language models, visual question answering, grounding, OCR multimodal, évaluation et limites. Avancé Gestion du contexte Maîtriser qualité, coût et mémoire des agents. Context engineering, fenêtres, compression, résumé, mémoire court/long terme, cache, provenance et isolation. Indispensa ble Single-agent Automatiser une tâche métier avec outils et garde-fous. ReAct/tool calling, structured outputs, validation, retries, human-in-the-loop et permissions. Indispensa ble Multi-agent Décomposer les workflows complexes entre agents spécialisés. Supervisor, router, planner-executor, handoffs, shared state, parallélisme, consensus et contrôle des boucles. Avancé LangChain / LlamaIndex Assembler modèles, retrievers, tools et chaînes RAG. Intégrations, loaders, chains, agents, structured output et composants remplaçables. Avancé LangGraph Orchestration stateful et durable de workflows agentiques. Graphes, état, checkpoints, streaming, interruptions, human-in-the-loop et reprise. Avancé LangSmith Tracing, debugging, datasets, évaluations et monitoring.

Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses capacités Data, notre client recherche un(e) Data Architect Senior spécialisé(e) en Snowflake et en modélisation décisionnelle. La mission combine une forte expertise technique de la plateforme Snowflake avec une dimension Business Analyst afin de comprendre les besoins métiers, qualifier le contenu des datasets et concevoir des modèles et vues sémantiques destinés à être exposés aux utilisateurs. Le/la consultant(e) accompagnera également les équipes internes dans leur montée en compétences et la mise en œuvre des bonnes pratiques. Missions principales : · Accompagner les équipes internes dans l'appropriation de Snowflake et la mise en œuvre des bonnes pratiques. · Conseiller sur les patterns d'usage et les choix d'architecture Snowflake. · Concevoir une architecture décisionnelle autour de Snowflake à partir de sources AWS. · Orienter les choix d'implémentation afin d'optimiser les coûts de compute. · Définir les stratégies de sizing et de configuration des virtual warehouses. · Optimiser les mécanismes de clustering, partitionnement, cache et multi-cluster warehouses. · Analyser les performances des requêtes à l'aide du query profiling et identifier les leviers d'optimisation. · Concevoir et mettre en œuvre une stratégie d'historisation des données robuste et maîtrisée. · Analyser les besoins métiers et les traduire en modèles de données adaptés. · Dialoguer avec les équipes fonctionnelles afin de qualifier le contenu des datasets. · Concevoir des vues sémantiques alignées avec les usages métier : reporting, analyse et restitution. · Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes tout au long de la mission. Livrables attendus : · Architecture décisionnelle Snowflake basée sur les sources AWS. · Modèles de données et vues sémantiques orientés usages métier. · Stratégie d'historisation des données. · Recommandations d'architecture et de patterns d'usage Snowflake. · Préconisations d'optimisation des coûts et des performances. · Documentation des bonnes pratiques et choix d'implémentation. · Supports de montée en compétences et transfert de connaissances.