Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre d'un grand groupe du secteur de l'assurance et de la protection sociale, la Direction Technique Informatique recherche un architecte technique Data pour intervenir sur les socles DATA de la plateforme décisionnelle et Big Data. L'équipe en charge des socles Data assure la conception, l'évolution et l'exploitation des plateformes de données industrielles permettant le pilotage, le reporting décisionnel, la data science et l'exploration de données à grande échelle. La prestation consiste à intervenir sur la conception, l'évolution et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data Big Data (Hadoop) ainsi que sur les projets de transformation vers des plateformes Data modernes.

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

Pour développer notre clientèle en France dans les domaines de l'Intelligence Artificielle (IA générative) et de l'IT au sens large, nous recherchons un·e BUSINESS DEVELOPER Data/IA disposant de 3 à 5 ans d'expérience détenant un premier portefeuille client Date de début : Fin Août 2026 Votre rôle Au sein d'une équipe en croissance, vous serez amené·e à : Développer et animer un portefeuille de clients et de prospects. Collaborer avec une équipe pluridisciplinaire (docteurs en data science, partenaires académiques, etc.) et contribuer à une réflexion innovante et à la pointe du domaine. Participer à la définition et à la mise en œuvre de stratégies de transformation data et IA pour des clients de secteurs variés. Construire des relations clients de qualité et mener une démarche de vente conseil, en sachant articuler clairement des solutions en data, analytique avancée, IA, machine learning et deep learning. Accompagner les clients dans une adoption responsable et maîtrisée de l'IA. Contribuer, en équipe, au développement de notre activité locale. Notre offre Poste basé à Paris (déplacements ponctuels possibles au Luxembourg). Intégration au sein de notre équipe « applied intelligence » et immersion dans des solutions innovantes mobilisant des technologies de pointe. Une culture de réussite partagée, de diversité des points de vue et d'opportunités d'évolution réelles, dans un environnement propice à l'apprentissage et à la montée en compétences.

🚀 Opportunité – Développeur IA / IA Générative Confirmé (H/F) Dans le cadre d'un projet innovant autour de l'intelligence artificielle et de l'exploitation de données documentaires, nous recherchons un Développeur IA confirmé pour accompagner la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA générative et le NLP. 🎯 Vos missions : • Développer des modèles NLP et d'IA générative • Concevoir et maintenir des pipelines de traitement de données • Valoriser et exploiter des données documentaires • Participer à l'intégration et au déploiement des solutions dans le SI • Collaborer avec les équipes Data Science et métiers 🛠 Environnement technique : • Python • Django • PostgreSQL • Azure DevOps • LLM / IA Générative

Dans le cadre du développement de nos solutions Data & IA, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour accompagner l'industrialisation et le déploiement de modèles de Machine Learning à grande échelle. Vous interviendrez au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Scientists, DevOps Engineers et Product Owners. Vos principales missions : ➭ Concevoir, développer et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout. ➭ Automatiser le déploiement, les tests et le monitoring des modèles de Machine Learning. ➭ Mettre en place et optimiser les workflows CI/CD dédiés aux projets IA. ➭ Assurer la gestion du cycle de vie des modèles (versioning, déploiement, surveillance et retraining). ➭ Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour faciliter la mise en production des modèles. ➭ Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des plateformes de Machine Learning. ➭ Participer à l'amélioration continue de l'architecture cloud et des bonnes pratiques MLOps. ➭ Mettre en œuvre les solutions de monitoring des performances des modèles et de détection de dérive des données.

Au sein de l'entité Data de la Fabrique Digitale, vous intervenez sur les projets transverses de l'entreprise autour des solutions de BI, Big Data, Data Analytics, DataViz et Data Science. La plateforme Data couvre notamment des référentiels de données, des datawarehouses métiers, un datalake, des solutions de simulation et de prévision, des algorithmes de prédiction ainsi que des solutions de restitution Self BI et de services managés. Mission : Accompagner les squads projets dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Apporter une expertise plateforme et architecture aux équipes projets. Participer aux cérémonies Agile et représenter la plateforme Data lors des instances clés (Go/NoGo, comités stratégiques, etc.). Définir et contribuer à la stratégie de sauvegarde, de PRA/PCA et aux mécanismes de restauration des services. Accompagner les Tech Leads dans les choix d'architecture et la rédaction des dossiers d'architecture technique (DAT). Contribuer à l'amélioration continue des briques socles de la plateforme. Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions associés. Superviser les interventions des experts Data Engineering, Data Management, DataViz et Machine Learning. L'environnement technique repose principalement sur : AWS (Cloud Public) Databricks Power BI GitLab CI/CD Jira et Confluence Livrables attendus Documents de cadrage et d'architecture (DAT, DEX, contrats d'interface, CCD). Études techniques, PoC et recommandations d'architecture. Analyses de risques et audits de faisabilité. Macro-estimations budgétaires et offres de solutions techniques. Procédures d'exploitation, de maintenance et de reprise d'activité.

Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une AI Engineer x2 H/F Description de la mission : Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique. Field IQ est la plateforme stratégique dédiée à l'exécution opérationnelle et à l'intelligence terrain. Afin de rendre cette plateforme toujours plus intelligente et autonome, nous développons une nouvelle génération de capacités d'intelligence artificielle reposant sur les Large Language Models (LLM) et des architectures d'IA agentique (Agentic AI). Ce poste est au cœur de la transformation de la prise de décision opérationnelle grâce à des systèmes autonomes pilotés par l'IA. Mission principaleEn tant qu'Ingénieur en IA Agentique, vous concevez, développez et optimisez des systèmes d'agents intelligents capables de planifier, raisonner, interagir avec les systèmes d'entreprise et exécuter de manière autonome des processus métiers complexes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Solution Architects, Data Engineers et Product Teams afin de construire des agents IA qui améliorent la productivité et automatisent les processus métiers de la plateforme Field IQ. Principales responsabilitésConception de systèmes agentiquesConcevoir et développer des architectures autonomes et multi-agents capables de : planifier des actions, raisonner, gérer la mémoire, orchestrer des tâches complexes. Développement LLM & RAGIntégrer des modèles de fondation (OpenAI, Anthropic, Gemini ainsi que des modèles open source) aux données de Field IQ via des pipelines avancés de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Développement d'outils et d'actionsConcevoir des outils, connecteurs et intégrations API permettant aux agents IA d'interagir de manière sécurisée avec les systèmes d'entreprise, les bases de données et les services externes. Évaluation et optimisation des agentsMettre en place des frameworks d'évaluation afin de mesurer : la précision, la latence, les coûts, la sécurité, la fiabilité. Réduire les hallucinations des modèles et améliorer en continu les performances des agents. Ingénierie de la plateforme IADévelopper des composants réutilisables pour les agents : prompts, stratégies de mémoire, patterns d'orchestration, afin d'accélérer le développement des applications IA sur la plateforme. Veille technologiqueAssurer une veille permanente sur les avancées des LLM, des modèles de raisonnement, de l'IA agentique et des meilleures pratiques en ingénierie de l'IA. Profil recherchéFormationMaster ou Doctorat en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Informatique, Data Science ou domaine équivalent. ExpérienceMinimum 2 ans d'expérience pratique dans le développement d'applications basées sur les LLM et de solutions d'IA agentique. Compétences techniquesExcellente maîtrise de Python. Expérience avec des frameworks de développement d'agents tels que : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. Solide compréhension : des LLM, des architectures Transformer, du Prompt Engineering avancé, des sorties structurées (Structured Outputs), des mécanismes de Function Calling / Tool Calling. Expérience dans la conception et l'implémentation de pipelines RAG. Maîtrise des bases de données vectorielles telles que : Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Vertex AI Vector Search. Expérience de l'intégration d'applications IA avec : des API REST, des systèmes d'entreprise, des services Cloud. Une bonne connaissance de Google Cloud Platform (GCP) est fortement appréciée, notamment : Vertex AI, Cloud Run, BigQuery, Cloud Storage, IAM. Solides compétences en développement logiciel : développement d'API, tests, Git, CI/CD, développement d'applications prêtes pour la production. Qualités personnellesForte appétence pour l'innovation et les technologies d'IA émergentes. Excellent esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à vulgariser des concepts complexes d'intelligence artificielle auprès d'interlocuteurs techniques et métiers. Esprit proactif avec un fort sens des responsabilités et de l'autonomie. Esprit d'équipe, curiosité, apprentissage continu et orientation vers la création de valeur pour le métier. Compétences / Qualités indispensables : Python, LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, modèles open source), LangGraph / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Bases de données vectorielles (Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Vertex AI Vector Search), Prompt Engineering avancé (Function Calling, Structured Outputs), Développement d'API REST et intégration de systèmes, Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Storage), Anglais Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance du groupe / du retail Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

SETELIA propose le profil AEL, Analytics Engineer avec 5 ans d'expérience, disponible immédiatement — TJM : 545 €/j. MISSION EN COURS — SCOR (depuis janvier 2026) Programme de massification fournisseurs IT (~17 M€ pilotés) : consolidation de 6 sources de données hétérogènes, modélisation d'un dataset unifié, et production de dashboards Power BI à destination du CODIR IT. Pilotage de la qualité de la donnée de bout en bout. EXPÉRIENCES PRÉCÉDENTES OCDE/OECD : Migration CRM (~87 000 contacts), fiabilisation et nettoyage des données (Data Quality), structuration des pipelines de transformation. - L'Oréal IT (Cybersécurité / TVM) : Réduction significative des faux positifs sur la gestion des vulnérabilités, construction d'un pipeline de données GCP + API Microsoft (Cloud Run, BigQuery, GCS, Cloud Scheduler). STACK TECHNIQUE Power BI · DAX · Power Query (M) · SQL · SQLite · Python · Pandas · GCP · BigQuery · Cloud Run · GCS · Cloud Scheduler · DBT · Dataiku · Git/GitLab · ServiceNow · Azure FORMATION & CERTIFICATION EM Lyon Business School — Data Science & Digital Management (2021) - Sorbonne Université — Licence Physique (2019) - Certification Microsoft PL-300 (2026) Langues : Français natif — Anglais professionnel Disponibilité : Immédiate TJM : 545 €/j Contact : Billel ABBOUCHI — Ingénieur d'Affaires SETELIA — 07 69 42 93 23

Mission de l'équipe :La mission s'inscrit dans un programme stratégique de transformation du Client Lifecycle Management (CLM) visant à optimiser l'ensemble du parcours client grâce à l'introduction de capacités d'IA agentique et d'orchestration des processus. L'objectif est d'améliorer durablement les performances des processus de Client Onboarding et de Client Lifecycle Management, en réduisant les délais de traitement, en renforçant la qualité des données et des contrôles, en automatisant les activités à faible valeur ajoutée et en améliorant l'expérience utilisateur. Le consultant interviendra au croisement des équipes Métier, Opérations, Transformation, Data, IA et IT afin de structurer les processus, formaliser les besoins fonctionnels et accompagner la mise en œuvre d'un modèle opérationnel cible reposant sur des agents d'intelligence artificielle. 1. Analyse et transformation des processus End to End CLML'équipe est responsable de l'analyse détaillée des processus actuels de Client Lifecycle Management, des modèles opérationnels et des workflows associés. Les principales activités consistent à : Analyser les processus existants de Client Onboarding, KYC, Tax & Regulatory et Référentiels. Identifier les inefficacités, tâches manuelles, points de friction et dépendances opérationnelles. Formaliser les processus existants (As Is) ainsi que les processus cibles (To Be). Produire les cartographies de processus, workflows BPMN, taxonomies métier et spécifications fonctionnelles. Formaliser les règles métier nécessaires à l'exécution future des agents IA. 2. Recueil des besoins fonctionnels et cadrage métierL'équipe est responsable de la collecte, de l'analyse et de la formalisation des besoins métier nécessaires à la transformation des processus CLM. Les principales activités consistent à : Animer les ateliers avec les équipes Métier, Opérations, Conformité, KYC et Transformation. Recueillir, challenger et formaliser les besoins fonctionnels. Rédiger les spécifications fonctionnelles et les User Stories. Définir les critères d'acceptation métier. Contribuer à la priorisation des cas d'usage et au cadrage du pilote. 3. Analyse des données et amélioration des processusL'équipe est responsable d'exploiter les données opérationnelles afin d'identifier les leviers d'amélioration des processus. Les principales activités consistent à : Analyser les KPI opérationnels, volumes, délais de traitement et indicateurs de performance. Identifier les problématiques de qualité de données et les dépendances entre référentiels. Définir les besoins de données nécessaires au fonctionnement des agents IA. Identifier les sources de données critiques ainsi que les points de contrôle associés. 4. Conception des processus Agentic AIL'équipe est responsable de traduire les processus métier en workflows compatibles avec un fonctionnement basé sur des agents d'intelligence artificielle. Les principales activités consistent à : Collaborer avec les équipes IA, Data Science et IT. Définir les responsabilités des agents, leurs périmètres de décision et les mécanismes d'escalade. Participer à la conception des logiques d'orchestration entre les différents agents. Formaliser les règles métier, exceptions et connaissances nécessaires à leur fonctionnement. 5. Coordination des phases de tests et du piloteL'équipe est responsable de préparer et coordonner les activités de validation fonctionnelle du programme. Les principales activités consistent à : Définir la stratégie de tests End to End. Construire les scénarios de tests et les cas de recette. Coordonner les campagnes de User Acceptance Testing (UAT). Garantir la traçabilité entre les exigences métier, les processus documentés, les spécifications fonctionnelles et les résultats de tests. Accompagner le déploiement du pilote et capitaliser sur les retours utilisateurs. 6. Pilotage des parties prenantes et gouvernanceL'équipe est responsable d'assurer la coordination entre les différentes parties prenantes impliquées dans le programme de transformation. Les principales activités consistent à : Animer les ateliers et les réunions de travail. Faciliter l'alignement entre les équipes Métier, Opérations, IT, Data et IA. Préparer les supports de gouvernance, comités de pilotage et documents d'aide à la décision. Assurer un suivi régulier de l'avancement des travaux et des priorités du programme.

🌍 Contexte de la missionDans le cadre de la transformation digitale de sa Direction des Achats Groupe, notre client recherche un(e) Responsable Transformation Data Achats afin de piloter la stratégie Data Achats et d'accélérer la création de valeur grâce à l'exploitation des données. Rattaché(e) au Directeur des fonctions support Achats, vous serez le/la référent(e) Data de la fonction Achats auprès des équipes Data, Digital et Métiers. 🎯 Vos missions📌 Pilotage de la stratégie Data AchatsDéfinir et piloter la feuille de route Data de la fonction Achats Groupe. Déployer les standards Data applicables aux différentes entités. Assurer le suivi de la roadmap et des livrables associés. Préparer et animer les instances de gouvernance Data Achats. 🗂️ Gouvernance et qualité des donnéesMettre en place la gouvernance des données Achats. Définir les rôles et responsabilités associés (Data Owners, Data Stewards…). Piloter l'amélioration de la qualité des données fournisseurs, contrats, dépenses et catégories achats. Structurer les référentiels communs et contribuer à leur intégration dans les solutions de Master Data Management du Groupe. Mettre en place les indicateurs de suivi de la qualité des données. 📊 Pilotage de la performance AchatsSuperviser la conception et l'évolution des tableaux de bord Groupe. Garantir la fiabilité des KPI Achats. Accompagner le suivi des indicateurs clés : analyse des dépenses (Spend Analysis), économies réalisées (Savings), couverture contractuelle, performance fournisseurs, risques fournisseurs, conformité achats, performance ESG fournisseurs. 💡 Développement des solutions Data & AnalyticsPiloter le développement de solutions de Business Intelligence et d'analyse de données. Développer les usages autour de : Data Visualisation, Self-Service Analytics, Spend Analytics, IA générative appliquée aux Achats, Machine Learning. Collaborer avec les équipes IT et Data afin d'assurer la mise en œuvre des solutions. 🔄 Transformation digitale des outils AchatsAccompagner la transformation Data des outils Achats : ERP, solutions Source-to-Pay, Supplier Management, Contract Management, outils d'analyse des dépenses. Participer aux projets de déploiement internationaux. 🤖 Innovation Data & IAIdentifier et évaluer les opportunités liées à : l'intelligence artificielle, l'IA générative, l'automatisation, la Data Science, les assistants IA. Piloter des Proofs of Concept et contribuer à l'industrialisation des solutions créatrices de valeur. 🤝 Conduite du changement & managementAcculturer les équipes Achats aux enjeux Data. Développer les compétences analytiques des utilisateurs. Construire et déployer des plans de formation. Animer une communauté Data Achats internationale. Manager une équipe composée de ressources internes et externes (Business Analyst, PMO, Data Analyst). 🛠️ Environnement techniqueVous évoluerez dans un environnement composé notamment de : Power BI, SAP, Ivalua, SQL, Azure Data Platform, Microsoft Fabric, Databricks, solutions de Business Intelligence et d'Analytics, technologies autour de l'IA générative et des assistants IA.

Nous recherchons un AI Engineer pour accompagner un projet stratégique autour de l'intelligence artificielle générative, des graph databases et de la valorisation de données dans un environnement cloud GCP. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions IA intégrant Neo4j, des modèles LLM, des mécanismes de RAG et des services cloud Google Cloud Platform. La mission nécessitera une très bonne maîtrise des bases de données orientées graphe, notamment Neo4j, ainsi qu'une capacité à concevoir des knowledge graphs exploitables dans des cas d'usage IA avancés. Le consultant participera à la modélisation des graphes, à l'optimisation des requêtes Cypher, à l'administration et à l'optimisation de Neo4j, ainsi qu'à l'exploitation de la Graph Data Science Library. Il contribuera également à des travaux autour du NLP, des LLM, du prompt engineering et de l'intégration de frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex. La mission s'inscrit dans un environnement technologique moderne, combinant intelligence artificielle, data engineering, APIs, cloud et industrialisation logicielle.

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Data Analyst confirmé(e) afin de rejoindre une équipe innovante de 18 personnes dédiée à la performance et à la supervision des chaînes communicantes. Vos missions Vous contribuerez à l'analyse, la supervision et l'amélioration des performances des chaînes communicantes à travers des projets à forte composante Data : Développer des modèles de prédiction du taux de facturation mensuel à l'aide d'algorithmes de Machine Learning (régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.). Analyser le comportement des chaînes communicantes suite à des opérations de délestage. Réaliser des études de segmentation (clustering) afin d'identifier les caractéristiques des équipements performants et défaillants. Étudier l'état de santé et les performances des boîtiers IP. Analyser l'impact des facteurs environnementaux (température, saisonnalité, zones touristiques, etc.) sur les infrastructures WAN. Concevoir et développer des outils de supervision et d'aide à la décision. Développer des tableaux de bord et applications de visualisation de données. Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Collaborer avec les équipes métiers afin de transformer les données en leviers d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Data Science Python R SQL Outils Jira Confluence

Vous intervenez sur un rôle de Consultant Data Marketing spécialisé dans l'analyse et l'optimisation des campagnes Marketing, CRM et Media. Au sein d'une équipe constituée de Data Analysts et d' Analytics Engineers, vous êtes l'interlocuteur privilégié des équipes en charge d'opérer les campagnes marketing ciblées. Vous vous assurez qu'elles disposent des analyses, rapports et outils de pilotage nécessaires afin de maximiser l'impact, le ROI, et la cohérence stratégique de leurs actions, avec un focus sur l'acquisition de trafic et l'attribution des conversions. Vous transformez au quotidien les données en insights actionnables, en assurant un suivi précis des erformances et en priorisant les initiatives à forte valeur ajoutée, dans un environnement agile et innovant. Vos missions : • Participer à coconstruire les modèles d'attribution, analyser l'impact des campagnes sur l'engagement des utilisateurs, et élaborer des modélisations de ROI des campagnes. • Participer à la construction ou à l'évolution des indicateurs de performance et des objectifs (CPA, ROAS, LTV…) • Contribuer activement au projet MMM (Marketing Mix Modeling) dans la coordination de la collecte des données (exhaustivité et qualité) en entrée du modèle statistique opéré par les équipes Data Science, et dans la restitution des résultats puis l'accompagnement des équipes métiers. • Participer au cadrage, à l'usage et à l'adoption des dashboards pour le suivi des KPI des campagnes, facilitant la prise de décision. • Contribuer à l'élaboration de stratégies d'activation des audiences, en proposant des tests et des expérimentations basés sur les données. Accompagner les équipes opérationnelles dans la définition, priorisation, et analyse des A/B tests. • Collaborer au quotidien avec les équipes Marketing, CRM et Media, pour comprendre leurs enjeux et leur fournir des analyses pertinentes. • Challenger les besoins métiers et les traduire en problématiques data structurées et exploitables. • Participer à l'amélioration des processus de collecte, de tracking, et d'analyse des données, en recommandant des outils et bonnes pratiques, en lien avec les équipes tech. Encourager l'automatisation et l'adoption maîtrisée de solutions basées sur l'IA. • Former et accompagner les équipes dans l'interprétation des données pour orienter leurs actions. • Rendre les analyses complexes compréhensibles et activables pour des interlocuteurs non techniques. Stack outils : Braze, LiveRamp, Adjust, Smartly, Piano Analytics, Snowflake, Power BI…

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Profil recherché Compétences indispensables • Services managés AWS (Glue, Step Functions, API Gateway, S3…) • Orchestration API • Expertise avancée Databricks, incluant Delta Lake, Unity Catalogue, Spark et workflows • Solide expérience AWS en environnement data, incluant S3, Glue, Kinesis ou Flink, IAM et sécurité cloud • Mindset IA natif avec usage actif de GitHub Copilot ou équivalent comme outil principal de développement • Maîtrise experte de Python, notamment PySpark, pandas et APIs • Expérience de conception d'une data platform from scratch • Culture DataOps : tests automatisés, CI/CD data, observabilité des pipelines • Approche lean et responsabilité end-to-end • Leadership et capacité à embarquer et structurer une équipe data Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Conditions • Type de contrat : Freelance (indépendant) • Démarrage : ASAP • Durée prévisionnelle : 3 ans minimum • Localisation : Colombes • Télétravail : environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie • TJM : à préciser selon profil Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entitésInformations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie