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Dans le cadre du renforcement des équipes Data de l'un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif de la mission est de concevoir et produire des analyses et des solutions de reporting permettant de répondre aux besoins des équipes métiers, tout en contribuant au développement de nouveaux usages de la donnée. À ce titre, vous interviendrez notamment sur : Le recueil et l'analyse des besoins métiers ; La conception, le développement et l'évolution de reportings et tableaux de bord Power BI ; L'exploitation et l'analyse de données sur Google Cloud Platform (GCP) ; La manipulation et l'interrogation des données avec BigQuery ; La transformation et la structuration des données avec DBT ; L'orchestration des traitements Data via Cloud Composer ; La réalisation d'analyses avancées et de travaux de Data Science ; L'identification de nouveaux cas d'usage permettant de valoriser les données ; Le contrôle de la qualité et de la fiabilité des données utilisées ; La restitution des analyses et recommandations auprès des interlocuteurs métiers.

Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir l'équipe de marketing numérique en développant et en maintenant des modèles d'apprentissage automatique, tout en assurant une bonne communication avec les besoins commerciaux. ResponsabilitésConnecter avec le business, comprendre leurs besoins et représenter l'équipe à CDG. Développer, implémenter et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et les recommandations de destinations. Concevoir, rechercher et mettre en œuvre l'ensemble du pipeline ML, de la reformation au déploiement et à la surveillance du modèle. Surveiller et améliorer continuellement les modèles ML en production, en garantissant des déploiements à faible latence. Travailler au sein de l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), utilisant des outils comme BigQuery et la suite VertexAI. Utiliser Terraform pour l'infrastructure-as-code, Docker pour la conteneurisation et Github Actions pour les pipelines CI/CD. Participer aux cérémonies régulières de l'équipe comme les stand-ups et les sessions de raffinement. Must-havesAu moins 3 ans d'expérience en Data Science ou Machine Learning. Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps. Expérience en Python de production, bonnes pratiques CI/CD. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) et outils connexes. Maîtrise des technologies comme Terraform, Docker et Github Actions. Expérience avec Git, Unix shell, et REST APIs. Nice-to-havesCapacité à travailler en autonomie et à être rigoureux. Aptitude à comprendre des domaines métier variés. Esprit entrepreneurial et orienté résultats. Autres DétailsLocalisation: IDF Présence sur site: 2 jours par semaine. Langue: Maîtrise de l'anglais cruciale. Durée de la mission: 3 ans Taille de l'équipe: 5 personnes, mixte

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Développe les architectures agentiques de pointe et industrialise l'IA générative en environnement bancaireDans le cadre de l'accélération stratégique de l'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un(e) AI Engineer GenAI & Agents. Ton rôle sera hautement structurant : tu transformeras des opportunités GenAI en solutions concrètes, robustes et mesurables, intégrées aux processus métiers critiques au sein d'un écosystème exigeant en termes de sécurité, de conformité et de protection des données sensibles. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un centre d'excellence en intelligence artificielle dédié au secteur bancaire. En interface directe avec les directions métiers, les équipes de cybersécurité, la conformité et les ingénieurs cloud, tu interviendras de bout en bout sur le cycle de vie des produits IA. C'est le cadre idéal pour orchestrer des systèmes multi-agents complexes, concevoir des architectures RAG avancées et déployer des modèles de langage à grande échelle en production. Tes missions clésConception & Orchestration Agentique (Mode BUILD) : Concevoir des architectures IA de bout en bout et sélectionner les modèles optimaux (Claude, GPT, Mistral) selon les exigences de chaque cas d'usage. Réaliser les arbitrages techniques clés entre performance algorithmique, latence, coût d'inférence et robustesse opérationnelle. Développer des solutions complexes basées sur les LLMs et les agents autonomes : pipelines RAG, orchestration multi-agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex) et outillage via function calling / tool use. Intégrer et interroger efficacement les bases de données vectorielles pour l'ancrage documentaire. Industrialisation, Intégration & Gouvernance (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les solutions à l'échelle : déploiement sur les plateformes Cloud (Azure, AWS, GCP), mise en place de pipelines CI/CD et exposition par APIs REST. Implémenter les chaînes d'observabilité, de monitoring des performances et de traçabilité des décisions pour répondre aux impératifs d'auditabilité bancaire. Structurer les indicateurs de pilotage technique et optimiser en continu les coûts de consommation des modèles. Intégrer les solutions d'IA aux outils et processus métiers existants tout en assurant l'étanchéité des données sensibles. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Science ou génie logiciel. Expérience : Tu justifies d'au moins 5 ans d'expérience en ML Engineering ou Data Science, avec une pratique confirmée et démontrable sur les projets d'IA générative et de systèmes agentiques. Expertise IA Générative & Agents Impérative : Maîtrise avancée du développement en Python et des APIs de LLMs leaders (OpenAI, Anthropic, Mistral). Solide expérience des frameworks d'orchestration : LangGraph, LangChain, LlamaIndex et architectures multi-agents. Maîtrise des architectures RAG, des bases vectorielles et des techniques de function calling. Culture d'Ingénierie & Régulation : Maîtrise des pratiques de développement industriel : APIs REST, conteneurisation, CI/CD et monitoring. Expérience confirmée au sein d'environnements régulés (banque, finance, assurance) manipulant des données hautement sensibles. Langues : Anglais professionnel courant. Tes atoutsVision End-to-End : Capacité à naviguer avec aisance entre la compréhension fonctionnelle des processus bancaires et l'ingénierie logicielle pointue. Rigueur et Sens de la Sécurité : Exigence intransigeante quant à l'auditabilité du code, la conformité réglementaire et la fiabilité des réponses générées. Leadership Technique : Aptitude à vulgariser les architectures d'agents auprès des comités métiers tout en guidant les équipes techniques. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

ContexteDans le cadre du développement de ses activités Data, notre client recherche un Data Product Component Manager capable de piloter une équipe data pluridisciplinaire et de garantir le bon delivery de produits et projets data. Le poste combine pilotage de projets, management d'équipe, compréhension des enjeux métier et expertise technique Data. Présence sur site obligatoire 3 jours par semaine. Vos responsabilitésEn tant que Data Product Component Manager, vous serez notamment chargé de : Comprendre les enjeux des directions métier et leur environnement IT afin de proposer des solutions Data adaptées et alignées avec la stratégie Data. Collaborer étroitement avec les Product Owners et les différentes parties prenantes. Échanger avec les utilisateurs afin de comprendre, challenger et cadrer les besoins métier. Gérer un portefeuille de projets de bout en bout : cadrage, rédaction, planification, coordination, pilotage et delivery. Piloter et accompagner une équipe Data pluridisciplinaire composée notamment de profils Data Analytics, Data Science et Data Engineering. Participer avec l'équipe à la conception, l'évolution et l'amélioration continue des produits Data. Contribuer à la consolidation et à l'évolution de la plateforme Data. Garantir la cohérence technique et fonctionnelle de son périmètre, en collaboration avec l'ensemble de l'écosystème IT et Data. Assurer une veille sur les enjeux métier, les évolutions technologiques et les tendances du marché afin d'être force de proposition. Accompagner et soutenir les équipes IT, métier et Data dans leurs problématiques et leurs projets. Compétences recherchéesPilotage & managementExpertise en pilotage de projets et d'équipes Data. Excellentes capacités de communication et de coordination. Capacité à fédérer une équipe pluridisciplinaire. Aptitude à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métiers. Data & technologiesMaîtrise confirmée de SQL et des technologies ETL. Bonne maîtrise des pratiques CI/CD. Expérience de GitHub. Connaissances solides de Terraform. Expérience de Kafka. Maîtrise des outils de Data Visualisation tels que Power BI et/ou Looker.

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

Vos missions Concevoir et faire évoluer une architecture de streaming pour la collecte, le traitement et l'analyse des données Développer des pipelines de traitement temps réel et batch avec Apache Flink, Apache Spark et Apache Iceberg Déployer les pipelines d'ingestion et de traitement en CI/CD et Infrastructure as Code, pour les environnements batch et streaming Participer à la migration et au refactoring de l'architecture historique vers AWS (Move to Cloud, ETL/ELT, batch et streaming) Contribuer à l'implémentation d'algorithmes de maintenance prédictive et de routage Industrialiser et exposer des modèles de Machine Learning sous forme d'API, en lien avec les équipes data science Assurer le monitoring, la fiabilité et la performance des traitements en production Environnement technique Streaming et traitement : Apache Flink, Apache Kafka (MSK), Kinesis, Apache Spark, Apache Iceberg Orchestration : Apache Airflow (MWAA) Cloud AWS : S3, Lambda, EKS, ECS, EC2, ECR, IAM, IoT Core IoT : MQTT, données capteurs remontées par satellite Data warehouse : Snowflake DevOps / IaC : Terraform, Docker, CI/CD Langages : Python, SQL Profil recherché Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou master) en informatique, data ou télécommunications Au moins 5 ans d'expérience en data engineering, dont une part significative sur AWS Expérience solide des architectures streaming à forte volumétrie (Flink, Kafka ou Kinesis) Maîtrise de Terraform et des pratiques CI/CD appliquées aux pipelines de données Une expérience d'industrialisation de modèles ML (MLOps, mise en API, monitoring) est un vrai plus Une connaissance des données IoT ou industrielles (maintenance prédictive, capteurs) est appréciée Une certification AWS (Solutions Architect, Data Engineer) est un atout Anglais professionnel Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités sur des systèmes critiques en production Capacité à dialoguer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques Rigueur, goût de la performance et de la qualité de la donnée Esprit d'équipe et envie de partager ses pratiques Informations pratiques Contrat : CDI chez Visian Azur Lieu : Marseille, présence régulière sur le site du client Démarrage : à définir ensemble Rémunération : selon profil et expérience

Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP). Pour accompagner les projets, il est recherché un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer expérimenté intervenant à l'interface entre les équipes Métier / Data Science et les équipes Infrastructure / Exploitation. Le prestataire formera un binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste afin d'assurer la continuité de service et de faire évoluer deux volets de cas d'usage ML en production. Volet 1 : Cas d'usage ML sur AWS : traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, services serverless et génération documentaire ; environnement technique : Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Lambda, S3, Glue, Kinesis/Firehose, Athena, Comprehend/Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform. Volet 2 : Cas d'usage MLOps sur Azure : industrialisation de modèles de bout en bout (versionning, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registry, blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation incluant des modèles d'optimisation par renforcement (RL / SAC) ; environnement technique : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake, Azure DevOps, Azure AI, AKS, IaC Terraform / Bicep. Objectifs : concevoir et maintenir des architectures cloud hybrides AWS / Azure pour charges IA ; développer et fiabiliser pipelines CI/CD ML ; intégrer services cognitifs managés ; développer modules Terraform réutilisables ; accompagner la modernisation vers conteneurs et serverless ; assurer support N3 IA/Data et montée en compétence du Run ; auditer et optimiser les coûts Cloud IA, garantir sécurité et conformité des données. Livrables attendus : dossiers d'architecture de référence, modules Terraform versionnés, pipelines MLOps automatisés, audits FinOps IA, documentation d'exploitation et fiches de transfert vers le Run. Démarrage : ASAP. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Nous recherchons pour notre client, un grand groupe industriel international évoluant dans un environnement réglementé, un Product Owner Dataiku / Product Manager. Il contribuera à la stratégie produit et au déploiement des plateformes du socle Data & IA du groupe. Dataiku est l'outil pivot de la Data Science, de l'IA self-service et de l'agentique pour les métiers. Le périmètre couvre aussi les solutions d'IA générative de l'écosystème et les briques à venir. Au-delà de la gestion produit, le consultant sera un contributeur clé de la veille LLM et de la réflexion stratégique IA générative du groupe. Le contexte impose de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de conformité SI. Maîtrise fonctionnelle de la plateforme Dataiku Flows et recipes : préparation visuelle, jointures, transformations, datasets et connexions aux sources Modélisation ML : Visual ML / AutoML, déploiement, scoring, API endpoints et MLOps Dataiku Applications, dashboards et webapps Gestion de projets, environnements de code Python/R, plugins et extensions Capacités GenAI et agentiques : LLM Mesh, Prompt Studios, RAG, agents et Govern node Administration : gouvernance des espaces, rôles et permissions, licences et nœuds Déploiement et adoption Piloter la roadmap de déploiement à l'échelle des BU, des sites et du central Animer la communauté d'utilisateurs : formations, bonnes pratiques et templates réutilisables Mesurer l'usage et la valeur : KPIs d'adoption, projets actifs, ROI et satisfaction Dialoguer avec l'éditeur sur la roadmap et le support, en lien avec les équipes plateformes Gouvernance des cas d'usage Tenir à jour le portefeuille des cas d'usage développés sur la plateforme Assurer la conformité des projets au cadre de gouvernance Data & IA Suivre le cycle de vie des cas d'usage : POC, industrialisation, run et décommissionnement Garantir la traçabilité, la documentation et la réutilisation des assets entre BU et sites

Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA générative, nous recherchons un(e) Lead Technique RAG pour garantir la qualité, la robustesse, la sécurité et la performance d'une plateforme de recherche augmentée par génération (RAG). En tant que référent technique, vous interviendrez auprès des équipes Data Science, Data Engineering, Architecture, Sécurité et des équipes métiers. Vous définirez les standards d'architecture et de développement, accompagnerez les projets dans leurs choix techniques et piloterez l'amélioration continue de la plateforme RAG. Missions principales1. Leadership technique RAGDéfinir les standards d'architecture des solutions RAG. Encadrer les pratiques de développement et accompagner la montée en compétences des équipes. Orienter les projets dans leurs choix techniques et garantir la cohérence des développements. Réaliser les revues techniques des cas d'usage. Capitaliser sur les bonnes pratiques et les retours d'expérience. 2. Gouvernance des pratiques IA générativeDéfinir les standards et les patterns de développement RAG. Établir les bonnes pratiques de prompting et de conception des workflows. Définir les critères de qualité, de pertinence et de performance des solutions. Concevoir des guides, templates et frameworks réutilisables. Assurer une veille technologique sur les architectures LLM et RAG. 3. Exploitation et évolution de la plateforme RAGSuperviser l'exploitation des workflows RAG et garantir la disponibilité des services. Piloter l'optimisation des pipelines d'ingestion et de recherche documentaire. Assurer le maintien en condition opérationnelle des composants IA. Participer à la gestion des incidents et à l'analyse des problématiques techniques complexes. Piloter l'évolution des fonctionnalités et des capacités de la plateforme. 4. Architecture et bases de données vectoriellesConcevoir des architectures de recherche documentaire à grande échelle. Définir les stratégies de vectorisation, d'indexation et de récupération des informations. Mettre en œuvre et encadrer l'utilisation des bases de données vectorielles. Optimiser les mécanismes de recherche hybride, de reranking et de retrieval. Garantir la performance, la pertinence et la scalabilité des solutions déployées. 5. Industrialisation et LLMOpsDéfinir les pratiques d'industrialisation des workflows RAG. Mettre en place les standards de monitoring et d'observabilité. Définir et suivre les indicateurs de performance des solutions IA. Encadrer les pratiques de CI/CD et d'automatisation des déploiements. Piloter la gestion du cycle de vie des modèles, des embeddings et des index vectoriels. 6. Qualité, sécurité et conformitéGarantir le respect des exigences de sécurité et de confidentialité. Veiller à la protection des données sensibles. Participer aux analyses de risques liées aux solutions d'IA générative. Définir les mécanismes de contrôle de la qualité et de la fiabilité des réponses générées. Mettre en place des dispositifs de traçabilité et d'auditabilité des solutions. Environnement techniqueIA générative, LLM, RAG, architectures RAG, bases de données vectorielles, embeddings, recherche hybride, reranking, retrieval, pipelines d'ingestion documentaire, prompting, LLMOps, monitoring, observabilité, CI/CD, automatisation, sécurité des données. Junto SAS Des leads B2B qualifiés via LinkedIn Junto pilote vos campagnes LinkedIn Ads avec une équipe senior et une mesure fiable.

Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA de notre client grand compte dans le secteur bancaire. Nous recherchons un data scientist ou prompt engineer pour leur équipe. Il s'agira de contribuer à un projet un interne confidentiel. ( équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 18 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative) Les données utilisées sont des données internes qui doivent être utilisées sous forme de synthèse de données chiffrées, mais également des données textuelles. Un moteur de recommandation sera potentiellement implémenté également. Sur la partie sur le socle, en vue d'une évolutions vers des intéractions vocales, choix des modelés STT Les tâches à réaliser sont : - Analyse / participation au cadrage de lots à réaliser - Génération de synthèse - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique

Contexte de la mission • Représenter le métier Distribution auprès des équipes projet, des pays pilotes et du réseau automobile • Accompagner l'amélioration continue d'un outil de recommandation et de réassort de véhicules neufs • Faire l'interface entre les équipes Commerce, Distribution, IT et Data Science • Garantir la pertinence des recommandations en fonction des évolutions de l'offre commerciale et du marché Votre rôle au quotidien • Analyser les besoins métier et les traduire en spécifications fonctionnelles pour les équipes projet • Accompagner le déploiement international de l'outil auprès des filiales et concessionnaires • Étudier les écarts entre les recommandations de l'outil et les réalités opérationnelles du réseau • Collaborer avec les data scientists pour améliorer les modèles de recommandation et les algorithmes Environnement technique • Distribution automobile véhicules neufs et gestion des stocks réseau • Déploiement d'outils digitaux, AMOA, conduite du changement et accompagnement utilisateurs • Analyse de données, reporting et pilotage de performance via Spotfire et Looker • Outils appréciés : Distrinet et Pilotage

ContexteL'équipe Solution & Plateforme Engineering de la Direction DATECH assure la gestion, l'amélioration continue et la stabilité de la plateforme data utilisée par les équipes de Collecte, Analytics, Data Science & IA, CRM, Publicité, Audience, Finance, Dans le cadre de la transformation de son activité vers un modèle mission-led intégrant l'agentisation et l'automatisation, la Direction recherche un(e) DevOps Engineer expert(e) orienté(e) Solution Engineering. MissionsEn tant que DevOps Engineer vous interviendriez sur l'industrialisation, l'automatisation et l'évolution de la Data Platform, avec Snowflake et Azure comme socle principaux. La mission couvre les axes suivants : Agentisation & Automatisation (cœur de mission) : Identification des tâches récurrentes à fort potentiel d'automatisation (provisioning, gestion des droits, déploiements, monitoring, alerting, gestion des incidents, documentation, tests) Conception, développement et maintenance d'agents et de skills réutilisables couvrant le cycle de vie de la plateforme (IaC, CI/CD, RBAC, FinOps, run) Mise à disposition des agents et skills en self-service auprès des équipes data (catalogue, documentation, accompagnement à l'adoption) Conception de workflows d'orchestration intelligents réduisant l'intervention humaine, avec les garde-fous nécessaires (validation humaine, traçabilité, sécurité) Mesure de l'impact (temps gagné, MTTR, taux d'automatisation, adoption) et amélioration continue des agents Plateforme & DevOps : Développement et maintenance du code Terraform (IaC) pour automatiser le déploiement de l'infrastructure Azure et Snowflake Industrialisation des chaînes CI/CD avec Azure DevOps (déploiements, tests, qualité de code) Conception et maintenance de la stratégie RBAC et des politiques de sécurité Supervision des performances, optimisation et mise en place d'outils de monitoring et d'alerting Suivi des coûts par application et usage Support opérationnel de la plateforme, avec l'objectif d'automatiser progressivement les tâches de run récurrentes Solution Engineering & Accompagnement : Évaluation de la faisabilité technique des solutions data (contraintes de coûts, délais, qualité) et conception de solutions automatisées de bout en bout Rôle de référent technique Cloud & automatisation auprès des Solutions Engineers, Analytic engineers et Data Scientists Diffusion des pratiques d'agentisation au sein de la Direction (démos, guidelines, montée en compétence des équipes) Contribution active à la démarche DevSecOps Garantie de la pérennité des développements en production Veille technologique active sur l'écosystème data, DevOps et IA agentique

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Valorise les données pour piloter la performanceTu accompagneras nos clients dans la conception, le développement et l'optimisation de solutions décisionnelles innovantes. Ta mission : transformer des données complexes en leviers stratégiques grâce à Microsoft Power BI, tout en intégrant la puissance de Python pour des analyses et des automatisations avancées. Ton futur environnementTu intégreras des projets stimulants où la donnée est au cœur de la prise de décision. Tu travailleras en interface directe avec les métiers pour traduire leurs enjeux en solutions techniques concrètes. Dans cet écosystème, tu combineras l'expertise BI classique et la Data Science pour apporter une réelle valeur ajoutée technologique. Tes missions clésAnalyse & Cadrage : Recueil et analyse des besoins métiers pour définir les indicateurs clés (KPIs). Ingénierie de la Donnée : Modélisation et transformation des données pour garantir leur qualité et leur performance. Visualisation & Reporting : Développement de rapports et tableaux de bord percutants sous Power BI (Maîtrise de DAX et Power Query). Advanced Analytics : Développement de scripts Python pour le traitement, l'automatisation et l'analyse statistique des données. Connectivité : Connexion aux différentes sources de données, notamment via des requêtes SQL optimisées. Accompagnement : Formation et support aux utilisateurs finaux pour favoriser l'adoption des outils. Ton profilTu es diplômé(e) d'un Bac +5 en informatique, statistiques ou Data. Tu justifies d'une première expérience réussie en BI / Data. Tu possèdes un esprit d'analyse aiguisé et une grande autonomie. Microsoft Power BI : Maîtrise parfaite de l'outil et de son écosystème. Python : Bonne maîtrise pour le scripting et la manipulation de données (Pandas, Numpy…). SQL : Solides compétences en requêtage et modélisation de données. Soft Skills : Curiosité technique, rigueur et capacité à vulgariser des sujets complexes. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie. Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data Platform / Data Factory, recherche un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur ses projets Data. Le consultant intégrera un environnement Data en croissance, avec des enjeux d'industrialisation, de performance, de qualité et de gouvernance de la donnée. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données. Assurer l'ingestion, la transformation et la mise à disposition des données. Développer et industrialiser les traitements Data sous Databricks / Spark. Participer à l'évolution de la Data Platform Azure. Optimiser les traitements et les performances des pipelines. Travailler sur la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer aux problématiques de traitement batch et/ou temps réel. Contribuer aux bonnes pratiques de développement et d'industrialisation Data. Collaborer avec les équipes Data Platform, Data Engineering, Data Science et les équipes métiers. Contribuer aux enjeux de gouvernance et de sécurisation des données. Avec un écosystème Data Platform comprenant également des enjeux autour de Databricks Unity Catalog, notamment pour la gouvernance, le lineage et la gestion des accès.