Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre d'un projet Data à fort enjeu autour du pilotage de l'activité commerciale, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe en charge d'un environnement DataLab. Tu interviens sur le développement, la maintenance et l'optimisation de vues de données destinées aux usages de pilotage et d'analyse. Tes missions principales : Assurer le maintien en condition opérationnelle des vues existantes Développer de nouveaux besoins Data Concevoir et maintenir des vues normalisées et optimisées Garantir la qualité et la fiabilité des données mises à disposition Participer à l'optimisation des traitements et requêtes Contribuer à la sécurisation et à la bonne exploitation des flux de données Assurer le suivi des évolutions et des corrections Participer à l'amélioration continue du DataLab

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

Dans le cadre d'un programme de modernisation du SI dans le secteur bancaire, vous rejoindrez une équipe Data & Business Intelligence en charge du développement d'un Data Lake dédié aux métiers du financement. En tant que Project / Delivery Leader Data & BI, vous aurez pour missions de : Piloter les relations avec les interlocuteurs métiers et les Product Owners. Recueillir les besoins, challenger les demandes et définir les priorités. Construire et maintenir le backlog produit avec les Product Owners. Assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des User Stories. Animer les revues d'avancement et de priorisation. Accompagner les équipes dans l'atteinte de leurs objectifs de delivery et de production. Suivre la qualité et la stabilité de la production. Mettre en place et suivre les KPI de pilotage. Communiquer sur les priorités, budgets, nouvelles demandes et avancement auprès des 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.

Description du poste Dans le cadre du développement et de l'encadrement des usages de l'intelligence artificielle générative au sein de la banque, le groupe souhaite renforcer ses capacités d'évaluation, de qualification et de sécurisation des LLM. Les LLM sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation des LLM, afin de définir et de mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, de benchmark et de red teaming des modèles d'IA générative utilisés, testés ou envisagés par le groupe. Cette mission s'inscrit dans une démarche de gouvernance des modèles d'IA, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Principaux objectifs Définir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation des LLM adapté aux enjeux de la banque. Évaluer les performances, limites, risques et comportements des modèles d'IA générative. Réaliser des benchmarks comparatifs entre différents LLM, qu'ils soient internes, open source ou fournis par des éditeurs. Concevoir et exécuter des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités, biais, hallucinations et comportements indésirables. Contribuer à la sélection, la validation et la qualification des modèles LLM avant usage ou mise en production. Produire des analyses objectives permettant d'éclairer les décisions métiers, techniques, risques et conformité. Participer à l'industrialisation des processus d'évaluation des LLM dans le cycle de vie des modèles d'IA. Contribuer à la constitution de jeux de tests, métriques, référentiels d'évaluation et outils de suivi. Activités principalesÉvaluation des LLM Définir les protocoles d'évaluation adaptés aux cas d'usage d'IA générative de la banque. Identifier les métriques pertinentes pour mesurer la qualité des réponses générées : exactitude, pertinence, cohérence, complétude, factualité, robustesse, sécurité, explicabilité et conformité. Évaluer les capacités des modèles sur différents types de tâches : résumé, extraction d'information, classification, question-réponse, génération de texte, analyse documentaire, raisonnement, traduction ou reformulation. Mettre en place des jeux de tests représentatifs des usages métiers bancaires. Analyser les performances des modèles selon différents contextes, langues, domaines métiers et niveaux de complexité. Identifier les limites fonctionnelles et techniques des modèles testés. Documenter les résultats d'évaluation et formuler des recommandations. Benchmark LLM Concevoir et conduire des benchmarks comparatifs entre plusieurs modèles LLM. Comparer les modèles selon des critères de performance, coût, latence, robustesse, sécurité, empreinte technique et conformité. Tester différents modèles propriétaires, open source ou internes selon les contraintes du groupe. Mettre en place des grilles d'analyse permettant d'aider au choix des modèles selon les cas d'usage. Évaluer l'impact de différents paramètres : prompt, température, taille de contexte, modèle d'embedding, architecture RAG, fine-tuning ou quantization. Produire des rapports de benchmark clairs, exploitables par les équipes métiers, data, IT, sécurité et conformité. Participer à la définition de standards internes pour la comparaison et la qualification des LLM. Red teaming et sécurité des LLM Définir et exécuter des scénarios de red teaming adaptés aux risques liés à l'IA générative. Tester la résistance des modèles face aux attaques de type prompt injection, jailbreak, data leakage, contournement de garde-fous, génération de contenu inapproprié ou non conforme. Identifier les risques d'hallucination, de biais, de toxicité, de désinformation ou de réponses dangereuses. Concevoir des corpus de prompts adversariaux adaptés aux contextes bancaires et réglementaires. Évaluer la capacité des modèles à respecter les politiques internes, les règles de conformité et les contraintes de sécurité. Analyser les vulnérabilités détectées et proposer des mesures de mitigation. Collaborer avec les équipes sécurité, conformité, risques et architecture pour renforcer le cadre d'usage des LLM. Méthodologie, outillage et industrialisation Mettre en place des outils, notebooks, scripts ou pipelines d'évaluation automatisée. Contribuer à l'industrialisation des campagnes d'évaluation dans le cycle de vie des modèles. Définir des référentiels de métriques et de seuils d'acceptabilité. Construire et maintenir des datasets d'évaluation internes, anonymisés et représentatifs. Participer à l'intégration des résultats d'évaluation dans les outils de gouvernance des modèles, notamment ModelHub v2. Assurer la traçabilité des campagnes d'évaluation, des versions de modèles et des résultats obtenus. Mettre en place des tableaux de bord ou rapports de suivi de la qualité des LLM. Contribuer à la veille technologique sur les méthodes d'évaluation, frameworks de benchmark et pratiques de red teaming LLM. Livrables attendus Cadre méthodologique d'évaluation des LLM adapté aux usages bancaires. Protocoles de test et grilles d'évaluation des modèles d'IA générative. Jeux de tests et datasets d'évaluation documentés. Corpus de prompts de benchmark et de red teaming. Rapports d'évaluation des LLM testés. Rapports de benchmark comparatif entre modèles. Analyses de risques liées aux comportements des LLM. Synthèses des vulnérabilités identifiées lors des campagnes de red teaming. Recommandations de mitigation et plans d'amélioration. Tableaux de bord ou indicateurs de suivi de performance et de sécurité. Scripts, notebooks ou pipelines d'évaluation automatisée. Documentation des métriques, seuils et critères de validation. Recommandations pour la sélection et la mise en production des modèles. Contributions à l'intégration des résultats d'évaluation dans ModelHub v2 ou tout autre outil de gouvernance IA. Supports de présentation à destination des équipes métiers, techniques,

La mission, au sein du domaine « Pertes, Garanties et Entrepôt Risques », consiste à participer à la réalisation du projet basée sur Google Cloud Platform, à forts enjeux au sein d'une équipe engagée et experte sur le sujet. Une expérience dans le domaine du Risques de crédit est appréciée. Développement et Intégration de solutions Python Spark avec les services data et compute de Google Cloud Platform - Excellente maitrise : BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs, et GCS. - Bonne maitrise de la partie DevOps : XLD, Terraforme, jenkins - Bonne communication, autonomie et fluidité du travail en équipe.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d'un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d'intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d'alerting - Participer à l'amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d'un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d'intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d'alerting - Participer à l'amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

Dans le cadre d'un projet visant à modernisr le SI, l'équipe BI constitué de 5 personnes cherche à se renforcer avec un Consultant BI / Data SSIS ayant des compétences en Talend. Vous aurez pour mission : Exploitation des flux existants (ETL, alimentation, extractions) Maintenance corrective, évolutive et préventive Analyse des besoins métier et veille aux bonnes pratiques Conception et développement de nouveaux flux ou restitutions Support de recette et participation aux mises en production dans le respect des standards

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data & Reporting, notre client recherche un Consultant Data & Microsoft Power Platform capable d'accompagner les métiers dans la création de solutions de pilotage, l'automatisation de processus et la production de reportings à forte valeur ajoutée. Missions Développer et maintenir des tableaux de bord et reportings sous Power BI. Construire, suivre et faire évoluer les KPI métiers et opérationnels. Analyser les données et interpréter les indicateurs afin d'accompagner la prise de décision. Développer des applications métiers avec Power Apps. Automatiser les processus via Power Automate. Participer à l'exploitation et à la gestion des données sous Dataverse. Recueillir et formaliser les besoins des utilisateurs. Animer des ateliers avec les équipes métiers. Préparer et mettre à jour des présentations PowerPoint à destination du management et des instances de pilotage. Produire des synthèses et recommandations basées sur l'analyse des données. Garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les reportings. Compétences requisesTechniques Excellente maîtrise de Power BI (DAX, Power Query, Dataflows). Bonne maîtrise de Power Apps. Bonne maîtrise de Power Automate. Connaissance de Dataverse. Très bonne maîtrise d'Excel (TCD, Power Query, fonctions avancées, analyse de données). Bonne maîtrise de PowerPoint pour la création de supports de présentation professionnels.

✨ Notre entreprise : Argain Consulting Innovation est une marque forte spécialisée en performance des projets, des organisations et valorisation de la donnée au sein de l'écosystème Alan Allman Associates implantée à Paris, Nantes, Lyon, Niort. Nous mettons un point d'honneur à maintenir le lien avec chacun de nos talents et mettons tout en œuvre pour développer et entretenir un fort sentiment d'appartenance. Nous rejoindre, c'est intégrer une équipe à taille humaine dont l'humain est l'épicentre, un cabinet où autonomie, confiance et partage sont des principes forts. 🚀 Nous recherchons un(e) Consultant(e)Data Analyst F/H Vous interviendrez : Chez nos clients, selon le cadre et les objectifs définis afin de : Analyser et valoriser les données Exploiter et analyser des données complexes afin de répondre aux enjeux opérationnels et décisionnels des différentes directions. Identifier des tendances, produire des recommandations pertinentes et mettre en évidence des indicateurs à forte valeur ajoutée. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord interactifs permettant le pilotage de l'activité et le suivi de la performance. Préparer et transformer les données Collecter, fiabiliser, enrichir et consolider les données issues de multiples sources. Développer et maintenir les traitements nécessaires à l'alimentation des environnements décisionnels. Garantir la qualité et la cohérence des données exploitées dans les analyses et reportings. Modéliser et construire des indicateurs Recueillir et analyser les besoins fonctionnels des utilisateurs. Définir et mettre en œuvre les indicateurs clés de pilotage (KPIs). Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données analytiques et décisionnels. Contribuer aux réflexions d'architecture et challenger les solutions proposées afin d'optimiser leur pertinence et leur efficacité. Tester et valider des livrables Élaborer les stratégies de recette et les plans de tests. Réaliser les contrôles de cohérence, de qualité et de performance des données restituées. Accompagner les phases de qualification fonctionnelle jusqu'à la mise en production des solutions. Au sein du cabinet: Contribuer au développement du cabinet (développement commercial, optimisation des processus internes, formation et mentorat), Participer à des projets internes relatifs à nos activités évènements, QVT,RSE, Mener et réaliser des projets associatifs (mécénat auprès de nos associations partenaires)

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé NEUVILLE-EN-FERRAIN, un Master Data Manager dans le cadre d'un CDI. Rattaché(e) à la Direction, vous pilotez l'équipe en charge de la gestion des données produits et veillez à la qualité, la cohérence et la disponibilité des informations dans notre ERP Sage et sur notre plateforme e-commerce. Votre rôle est essentiel pour permettre aux équipes Achats, Pricing, Supply Chain, Commerce et Marketing de travailler avec des données fiables et performantes. Vos principales responsabilités Manager et développer votre équipe Encadrer, accompagner et faire grandir les collaborateurs de l'équipe. Organiser les plannings et suivre l'activité. Réaliser les entretiens annuels et professionnels. Définir les besoins en recrutement, en formation et en ressources. Intégrer et former les nouveaux collaborateurs. Formaliser les procédures et créer les supports de formation. Favoriser le partage des connaissances et le développement des compétences. Garantir la qualité des données produits Superviser la création et la maintenance des références produits dans Sage. Garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données. Préparer les créations massives d'articles. Assurer le nettoyage et l'amélioration continue de la base de données. Mettre à jour les informations produits dans l'ERP et sur le site e-commerce. Résoudre les anomalies et assurer un support quotidien aux utilisateurs. Participer aux projets Groupe Coordonner les échanges entre les équipes françaises et les autres filiales du Groupe. Participer à l'harmonisation des bases de données produits entre les différents ERP. Déployer les standards Groupe dans Sage. Suivre les projets de partenariats internationaux. Participer aux réunions de coordination avec les équipes internationales. Contribuer à l'amélioration continue Identifier les opportunités d'automatisation avec les équipes IT. Développer des solutions visant à limiter les saisies manuelles. Exploiter et analyser les données afin d'améliorer la qualité des informations et les processus. Collaborer étroitement avec les services Achats, Pricing, Supply Chain et Informatique.

Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe KYC Due Diligence Premium, la mission consiste à prendre en charge le processus Know Your Client sur des dossiers CIB urgents et complexes L'objectif est d'assurer un niveau de service premium sur les onboardings de clients ou opérations sensibles, en coordonnant les différentes parties prenantes et en sécurisant la qualité des dossiers KYC jusqu'à leur validation. L'équipe s'appuie notamment sur un réseau dédié de SPOC locaux, Compliance, IT, coordinateurs E2E, afin d'anticiper et de débloquer rapidement les éventuels points de blocage. 1. Production et contrôle qualité KYC Le consultant prendra en charge de manière hybride la production KYC et le contrôle qualité des dossiers urgents. Il devra notamment : · Analyser le profil du client et identifier le segment applicable ainsi que les politiques KYC associées. · Examiner les référentiels KYC internes et les sources publiques approuvées. · Identifier les documents et informations nécessaires à la constitution du dossier. · Contrôler les éléments reçus afin de vérifier leur conformité avec les politiques applicables. · S'assurer que les dossiers passent l'ensemble des contrôles qualité et étapes de validation. 2. Collecte et analyse de la documentation La mission implique des interactions directes avec les clients et les différentes parties prenantes internes afin de collecter les documents et informations nécessaires. Le consultant devra : · Contacter les clients et interlocuteurs internes pour obtenir les éléments requis. · Réaliser une première analyse de la documentation reçue. · Identifier rapidement les informations manquantes ou les éventuels points bloquants. · Obtenir, lorsque nécessaire, l'avis et la validation des équipes métier conformément aux politiques applicables. 3. Coordination des dossiers urgents et complexes Dans une logique de premium service, le consultant devra piloter ses dossiers avec un haut niveau de réactivité et de coordination. Il sera attendu de lui qu'il : · Coordonne les différents interlocuteurs impliqués dans le processus KYC. · Anticipe les blocages et pilote les actions nécessaires à leur résolution. · Structure et priorise les actions sur les dossiers présentant un fort niveau d'urgence. · Évolue efficacement dans un environnement complexe et multi parties prenantes. · Développe sa connaissance des produits CIB afin de mieux appréhender les dossiers traités. 4. Qualité, risques et suivi opérationnel Le consultant devra garantir la qualité et la traçabilité des dossiers tout au long du processus. Il devra notamment : · S'assurer de la bonne saisie des données et documents dans les systèmes KYC. · Maintenir à jour de manière régulière le statut des dossiers. · Respecter les procédures de contrôle et de risque opérationnel. · Escalader les incidents lorsque nécessaire. · Suivre la qualité KYC au travers des KPI définis.

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

Contexte Le projet vise à mettre en place une solution permettant d'ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples, afin de produire les rapports métiers nécessaires à la surveillance du risque de crédit. La solution est développée sur Google Cloud Platform (GCP) au sein d'une équipe expérimentée, sur un projet à forts enjeux et à forte visibilité. Une expérience dans le domaine du risque de crédit est appréciée. Missions principales Le consultant interviendra notamment sur : La conception et le développement de solutions Data sur Google Cloud Platform ; Le développement et l'intégration de traitements Python / Spark ; La mise en place et l'évolution des pipelines d'ingestion et de traitement de données ; L'ingestion, l'agrégation et l'exposition de données provenant de sources multiples ; Le développement de traitements à forte volumétrie ; La collecte, le stockage et l'exploitation des flux de données ; La supervision et l'intégration de données de différentes natures ; Le contrôle de la qualité et de la sécurité des données ; La maintenance et le suivi du RUN des applications développées ; La maintenance des infrastructures Data associées ; La documentation et la cartographie des différentes sources de données ; La contribution à l'industrialisation des traitements et modèles ; La proposition d'évolutions des infrastructures et solutions Data existantes. La mission rattache également au rôle de Data Engineer la structuration des bases, la gestion des métadonnées et référentiels, l'industrialisation des modèles ML ainsi que leur maintien en RUN.