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Nous recherchons un Senior Full Stack Engineer pour intervenir sur une mission stratégique autour de systèmes de recommandation et d’IA appliquée au produit. Contexte de la mission Mission au sein d’un grand groupe international du secteur beauté / retail , travaillant sur des sujets avancés d’IA et de personnalisation à grande échelle. Vous rejoindrez une squad produit travaillant sur une plateforme de recommandation intelligente capable de générer des parcours personnalisés à grande échelle. Le système combine data science, règles métier complexes et expérience utilisateur temps réel. Vous interviendrez sur un produit critique utilisé en interne pour tester, visualiser et améliorer les recommandations issues d’algorithmes avancés. Stack technique Backend Python (FastAPI) – expertise senior requise AsyncIO / Pydantic v2 Redis (caching), Firestore, BigQuery Architecture API REST, intégration de services externes Optimisation performance / scalabilité Frontend React (v18+) + TypeScript State management (Redux / Zustand / Context) Performance UI (memoization, lazy loading, code splitting) React Testing Library / Jest Cloud / Infra Google Cloud Platform (Cloud Run, App Engine, Cloud Build) IAM, Secret Manager, VPC Observabilité (logs, monitoring, Sentry) Data / Architecture Systèmes de recommandation & scoring Data pipelines (product enrichment, catalogues produits) Graph-based rule engines (type network / incompatibilités) BigQuery analytics

Contexte La mission s’inscrit au sein d’une direction de la sécurité informatique (DIS) d’un grand groupe bancaire, dans un contexte de montée en puissance des usages de l’Intelligence Artificielle et des enjeux de sécurisation associés. Le consultant assurera le pilotage et la coordination des projets sécurité IA (IA4Sec et Sécurité IA), en lien avec les équipes développement IA, Data Science, experts cybersécurité et responsables métiers. Il interviendra également en coaching sécurité auprès des projets IA portés par l’organisation. Interactions avec plusieurs entités internes et externes. Déplacements prévus en France et à l’international. Présence sur site : 4 jours/semaine. Rôle et responsabilités principales Animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer le reporting au comité de direction Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes Coordonner les équipes projet (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) au sein de la DIS Identifier, suivre et gérer les risques, problèmes et dépendances des projets Coordonner les chantiers IA4Sec et Sécurité IA ; recueillir les besoins sécurité des projets métiers IA Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions Communiquer avec les intervenants internes et externes (entités groupe, LoD1/LoD2) ; sensibiliser les équipes aux enjeux de la sécurité IA Livrables attendus Comptes-rendus de réunions et reporting d’avancement projet Plans de projet : périmètre, planning, budget, risques Livrables de clôture de projet (recette, mise en production) Supports de restitution au comité de direction Documentation de coaching sécurité et de conformité des solutions IA

Contexte de la mission Au sein d'un grand groupe bancaire, a direction de projet organise et conduit le projet de bout en bout. Elle assume la responsabilité des différentes phases, depuis la traduction des besoins utilisateurs en spécifications fonctionnelles et techniques, jusqu'à la recette utilisateur et la mise en production. Elle dispose de connaissances suffisantes en sécurité informatique pour comprendre et challenger les membres de l'équipe projet. Prendre en charge le projet du cahier des charges à la recette utilisateur et son déploiement Suivre la conception du projet (besoin client, spécification fonctionnelle, lotissements, livrables) Piloter le projet en constituant, organisant, coordonnant et animant l'équipe projet selon le cahier des charges (demande du client, budget, délais) Livrer le projet au niveau de qualité attendu par le client Assurer le suivi auprès des clients Communiquer sur la solution mise en oeuvre dans le cadre du projet Objectifs et livrables En responsabilités : Pilotage de projets : ○ Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes. ○ Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture. ○ Coordonner les différentes équipes projet au sein de DIS (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) et s'assurer de la bonne répartition des tâches et des livrables. ○ Identifier, suivre et gérer les risques, les problèmes et les dépendances des projets. ○ Organiser et animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer la communication régulière de l'avancement et la restitution/reporting au comité de direction Coordination Sécurité IA : ○ Collaborer avec les équipes travaillant sur IA : IA4Sec, sécurité IA, tech IA et Data Science/machine learning. ○ Coordonner les chantiers/ travaux/projets IA4Sec et Sécurité IA. ○ participer aux projets métier IA pour recueillir les besoins sécurité ○ Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions Gestion des parties prenantes : ○ Communiquer efficacement avec les équipes techniques internes DIS et externes (BPCE-SA /TES, BPCE-SA Data & IA, BPCE-SI,…), les intervenants sécurité Lod1 et loD2, et les autres départements concernés par la sécurité IA. ○ Faire remonter les informations clés et les alertes aux instances de décision. ○ Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes sur les enjeux de la sécurité IA.

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur de l'énergie, je suis à la recherche d'un lead tech orienté Python & Spark. Impératifs : Excellente maîtrise de Python (+ 5 ans) Excellente maîtrise de Spark Maitrise des bonnes pratiques techniques et capacités de leadership technique pour communiquer efficacement et avec pédagogie. Description du profil : Référent technique dans une équipe Agile. Assure la responsabilité d'un ou plusieurs processus techniques. Minimum 5 années d'expérience en développement Python, avec une spécialisation en data engineering ou data science, et une expérience en leadership technique. Compétences attendues sur le profil : - Excellente maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement et l'analyse de données. - Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données. - Expérience en développement d'API et de dashboards avec FastAPI et Dash. - Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata. - Maîtrise des outils de versioning et d'intégration continue, notamment Git et Gitlab CI/CD. - Compétences en gestion d'équipe et en leadership technique. En tant que Lead Tech Data, vous serez responsable de : - Développement d’applications et de traitements orientés data en Python : Création et maintenance d'API, de dashboards et de pipelines pour analyser et visualiser les données. - Maintien de la qualité logicielle : Effectuer des revues de code régulières, promouvoir et diffuser les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe. - Appui aux projets : Fournir une aide ponctuelle et des conseils techniques aux différents projets en cours. - Cadrage technique des sujets : Participer à la définition des besoins techniques et à la planification des solutions à mettre en place. - Échanges transverses avec les autres équipes : Collaborer avec les équipes transverses pour remonter les besoins et implémenter un cadre commun de travail.

Métiers Fonctions Pilotage de projet ou de programme Product owner Spécialités technologiques BI Infrastructure & Cloud Devops Conduite du changement Gouvernance des données Type de facturation Assistance Technique (Facturation avec un taux journalier) Compétences Technologies et Outils Python (7 ans) Airflow (7 ans) Apache (7 ans) AWS (7 ans) Databricks (7 ans) SQL (7 ans) Power BI (7 ans)Méthodes / Normes AgileSAFe Soft skills Leadership Description et livrables de la prestation Contexte de la mission : Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data & Analytics dédiée au pilotage d'actifs industriels, notre client recherche un Product Owner Data & Analytics Senior pour accompagner le développement et l'adoption de nouveaux services data à destination des métiers. La plateforme a pour objectif de fournir des données fiables, industrialisées et accessibles afin de faciliter la prise de décision et l'amélioration de la performance opérationnelle. Le consultant évoluera au sein d'un environnement agile et collaborera étroitement avec les équipes métiers, data, BI, architecture et développement. Le poste s'inscrit dans une organisation produit structurée, en interaction directe avec un Product Manager garant de la vision produit, de la roadmap stratégique et de l'alignement avec les enjeux business. Missions : 1. Pilotage Produit - Recueillir, analyser et challenger les besoins des parties prenantes métiers. - Traduire les besoins en Epics, Features et User Stories. - Construire, maintenir et prioriser le backlog produit. - Garantir la cohérence fonctionnelle des évolutions développées. - Définir les critères d'acceptation et valider les livrables. 2. Coordination Agile - Animer les cérémonies Agile / SAFe : - Sprint Planning - Backlog Refinement - Sprint Review - Sprint Retrospective - Assurer la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques. - Suivre l'avancement des développements et identifier les risques. 3. Data & Analytics - Contribuer à la conception et à l'évolution de produits Data, Analytics et BI. - Participer à la définition des indicateurs de performance et des usages analytiques. - Accompagner les sujets liés à la qualité, la gouvernance et l'accessibilité des données. - Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data Science. 4. Adoption et Accompagnement - Favoriser l'adoption des nouveaux services data auprès des utilisateurs. - Recueillir les retours d'expérience et identifier les opportunités d'amélioration. - Accompagner la conduite du changement et la montée en compétence des utilisateurs. 5. Gouvernance - Contribuer aux instances de gouvernance Data. - Participer aux arbitrages de priorisation en fonction de la valeur métier. - Assurer l'alignement entre les besoins opérationnels et les objectifs stratégiques. Expertise souhaitée Environnement technique : - Databricks - Apache Airflow - Power BI - SQL - Python - AWS Expérience : - Minimum 7 ans d'expérience en tant que Product Owner. - Au moins 5 ans d'expérience dans des environnements Data, BI ou Analytics. - Expérience significative sur des plateformes Data, produits Analytics ou solutions Self-Service BI. - Une expérience dans un environnement industriel est fortement appréciée. Compétences : - Gestion et priorisation de backlog produit. - Rédaction de User Stories et critères d'acceptation. - Maîtrise des méthodologies Agile et du framework SAFe. - Bonne compréhension des problématiques Data, Analytics et BI. - Sensibilité aux enjeux de qualité et gouvernance des données. - Forte orientation valeur métier et expérience utilisateur. Soft Skills : - Excellent relationnel. - Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers, techniques et managériaux. - Esprit de synthèse et capacité de vulgarisation. - Leadership transversal. - Excellentes capacités de communication et d'animation. Mobilité Non renseigné

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l’ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d’usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s’assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l’ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l’outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l’application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).

Le poste Dans le cadre du développement d’une équipe internationale spécialisée dans les technologies d’IA générative, nous recherchons un Ingénieur Python expérimenté pour contribuer à l’industrialisation et à l’optimisation de systèmes basés sur les LLM. Vous travaillerez en collaboration étroite avec des équipes Data et IA basées à Shanghai dans un environnement innovant, technique et orienté performance. Vos missions Collaborer avec les équipes Data Science et ML Engineering Industrialiser et mettre en production des expérimentations IA Transformer des POC en solutions robustes et exploitables Concevoir des architectures scalables, fiables et résilientes Participer au développement d’applications backend et frontend Contribuer à l’amélioration continue des performances des systèmes IA Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques Évoluer dans un contexte international et distribué Environnement technique Python FastAPI / Django Architectures microservices Systèmes distribués APIs backend Frontend découplé IA générative / LLM Prompt engineering RAG (plus)

Nous recherchons actuellement un Senior Full Stack Engineer pour un démarrage ASAP. Vos missions : • Concevoir et développer l’ensemble du stack applicatif • Développer des APIs performantes en Python / FastAPI • Construire des interfaces modernes en React / TypeScript • Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Produit et Engineering • Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques DevOps / CI-CD Compétences indispensables : • Python senior (7+ ans) : FastAPI, AsyncIO, Pydantic v2 • React senior (5+ ans) : React 18+, TypeScript • Expérience solide GCP : Cloud Run, Firestore, BigQuery, VPC • CI/CD, observabilité, sécurité applicative • Formation Bac+5 Informatique ou équivalent Stack : FastAPI • React • TypeScript • Redis • Firestore • BigQuery • Cloud Run • App Engine • Prometheus • Sentry • Jest • pytest • GraphQL Les plus : • Expérience en systèmes de recommandation / personnalisation IA • Contexte retail, beauté ou e-commerce • Firebase Auth / GCP IAM

Contexte du besoin L’équipe ‘Socles Data’ de la Direction Technique Informatique s’occupe de gérer les socles techniques DATA du système d’information. Ceux–ci répondent aux besoins de pilotage, de mise à disposition de tableaux de bord décisionnels, d’exploration de données, de Data science, etc. Les missions de l’équipe se traduisent par la fourniture d’outils logiciels Data industrialisés et exploitables, la rédaction de dossiers d’architecture, de normes et bonnes pratiques, la réalisation d’études, la recherche et la qualification de nouveaux outils, mais également l’administration et le maintien en conditions opérationnelles des socles DATA. Objet de la prestation Le présent marché spécifique a pour objet la recherche d'une prestation d'expertise technique Big Data / Hadoop de technologie Cloudera, pour renforcer l'équipe 'Socle DATA'. Localisation : Gradignan Description du besoin : La mission consiste à assurer le maintien en conditions opérationnelles des socles Hadoop Cloudera Hors-Prod et Prod et la participation aux projets d’évolution technique de ces socles. Activités principales : Administration et exploitation des socles Hadoop : supervision, optimisation, gestion des incidents et des performances ; Capacity planning : suivi et mise en place d’outils et procédures ; Maintenance proactive : application des correctifs, mises à jour, suivi des évolutions technologiques ; Rédaction de procédures d'administration et d’exploitation ; Intégration avec l'outillage de l'écosysteme DSI Agirc-Arrco pour l'exploitation du SI Support expertise aux équipes Etudes et exploitation Projets d’évolution des architectures techniques (évolutions logicielles et matérielles, sécurité, amélioration de l’existant, évolution des fonctionnalités techniques ou fonctionnelles) : la participation attendue peut se situer sur le pilotage, la définition d’architecture et la rédaction des dossiers, la mise en œuvre. Hadoop est le périmètre technique principal d’exécution de la mission ; cependant des compétences supplémentaires sur d’autres solutions Data seront très appréciées. La mission nécessite à la fois une totale autonomie et une capacité de travail en équipe et de communication. Des astreintes ou interventions ponctuelles en HNO pourront être ponctuellement demandées. Reporting hebdomadaire Tableau de bord Mensuel de suivi d'activités Documentations techniques: Normes, principes, dossier d’architecture, dossier d’administration, dossier d’exploitation, modes opératoires Transferts de connaissances : organisation de session de transferts de connaissances et rédaction de supports. Gestion demandes: Tickets incidents / demandes / changements dûment complétés Contribuer à la continuité de services au sein de l'équipe Environnement Socle Hadoop : Distribution Hadoop Cloudera CDP (version 7.1.9, 7.3.x ) : HDFS, YARN, Cloudera Manager, Hive, Hue, Impala, Spark, Zeppelin, Ranger, Knox, Zookeeper, Iceberg ... Langages de scripting et de developpement : Shell, Python, Spark Moteurs de requêtage : Hive, Impala, SQL, ... Systeme d'exploitation : Linux Redhat Environnement Décisionnel: Teradata, ETL Datastage , PowerBI, SAS Autres environnements techniques: Base de données : PostgreSQL Data Streaming : Kafka, IBM Infosphere CdC Socle technique infrastructure : Kubernetes, Ansible, Linux RedHat, Vmware Exploitation: : ordonnanceur IWS, sauvegarde HDPS, supervision Prometheus / Grafana,

Contexte Accompagner Coaching sécurité dans les projets MISSIONS En responsabilités : - Pilotage de projets : ○ Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes. ○ Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture. ○ Coordonner les différentes équipes projet au sein de DIS (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) et s'assurer de la bonne répartition des tâches et des livrables. ○ Identifier, suivre et gérer les risques, les problèmes et les dépendances des projets. ○ Organiser et animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer la communication régulière de l'avancement et la restitution/reporting au comité de direction - Coordination Sécurité IA : ○ Collaborer avec les équipes travaillant sur IA : IA4Sec, sécurité IA, tech IA et Data Science/machine learning. ○ Coordonner les chantiers/ travaux/projets IA4Sec et Sécurité IA. ○ participer aux projets métier IA pour recueillir les besoins sécurité ○ Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions - Gestion des parties prenantes : ○ Communiquer efficacement avec les équipes techniques internes DIS et externes , les intervenants sécurité Lod1 et loD2, et les autres départements concernés par la sécurité IA. ○ Faire remonter les informations clés et les alertes aux instances de décision. ○ Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes sur les enjeux de la sécurité IA. Compétences en Sécurité de l'IA (IA Security) : ○ Compréhension des principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning (types de modèles, processus de développement). ○ Connaissance des vulnérabilités/menace et des risques spécifiques à l'IA : ○ Connaissance des techniques et approches pour sécuriser les modèles IA et les données associées (ex: apprentissage fédéré, anonymisation outillée, techniques de défense adverses). ○ Familiarité avec les cadres et guides de sécurité IA émergents (ex: MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for LLMs).

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Le ou la Data Ingénieur·e IA conçoit, met en place et opère les pipelines de données qui alimentent les cas d’usage d’intelligence artificielle (machine learning, LLM, analytics avancée). Le poste vise à garantir la disponibilité, la qualité, la traçabilité et la performance des données de bout en bout, depuis les sources (SI, APIs, fichiers, logs) jusqu’aux environnements d’entraînement et de production. En lien étroit avec les équipes Data Science, Produit, DevOps et Sécurité, la personne contribue à industrialiser les flux et à fiabiliser l’écosystème data. Livrables Pipelines de données documentés et automatisés, avec contrôles de qualité (validation, déduplication, gestion des valeurs manquantes) et mécanismes de reprise sur incident. Jeux de données prêts pour l’IA (datasets d’entraînement/validation, tables de features, embeddings si nécessaire) et interfaces d’accès stables pour les équipes consommatrices. Tableaux de bord de supervision (fraîcheur, volumes, erreurs, coûts), documentation opérationnelle (runbooks) et contribution aux standards (naming, conventions, modèles) de la plateforme.

Description du besoin : Type de prestation : Chef de projet Data Client : Secteur d'assurance Lieu de la mission : Paris 2 Durée de la prestation : 6 mois renouvelable Expérience requise : +8 ans Date de démarrage : 15/06/2026 CONTEXTE : Cette prestation vise à renforcer l’équipe Data Business Analysis au sein d’un département Data Management. Elle sera dédiée au pilotage de projets Data, avec un fort enjeu autour de l’analyse de données, et consistera à accompagner les clients internes (filiales et fonctions centrales) dans leurs projets : recueil et formalisation des besoins, conseil et orientation vers les solutions de mise à disposition des données les plus adaptées. Le département Data Management regroupe une vingtaine de collaborateurs (Business Analysts, Data Engineers, Data Scientists et experts Data Governance). Ses principales missions couvrent : La gouvernance des données L’analyse métier des données L’ingénierie des données La data science L’ensemble des use cases (Crédit, Valeur Résiduelle, Épargne, Innovation, Marketing, etc.) est géré sur une plateforme GCP. OBJECTIF DE LA PRESTATION : Dans le cadre des activités de la Data Factory, la prestation de Chefferie de projet Data aura pour missions de : Accompagner les clients internes dans leurs projets data, les aider à formaliser leurs besoins et les orienter vers les solutions de mise à disposition des données adaptées Animer la qualité des données en coordination avec les data stewards et les business owners Promouvoir les solutions de la Data Platform auprès des différentes entités et fonctions centrales Identifier des cas d’usage Data et démontrer leur valeur ajoutée métier Garantir la cohérence des projets Data Platform avec la stratégie globale et les exigences de conformité (gouvernance, sécurité, protection des données, etc.) Identifier les synergies entre projets et proposer des recommandations de mutualisation, priorisation ou arbitrage Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et produire la documentation nécessaire aux décisions et développements Piloter les projets data de bout en bout selon les axes QCD (Qualité, Coûts, Délais) dans un environnement Agile Assurer la conformité méthodologique, l’auditabilité des projets et la bonne production de la documentation associée Coordonner l’ensemble des parties prenantes : métiers, gouvernance, privacy, équipes data, architecture et IT Définir et suivre les KPI projets ainsi que les reportings d’avancement Garantir la validation métier, la formation des utilisateurs et l’adoption des solutions livrées Assurer la continuité des produits après leur mise en production

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes