Nous recherchons un profil : Architecte technique Data Sénior Le pôle BIGDATA développe sur son projet plusieurs use cases intégrant des données et produisant des résultats quotidiennement. Certains de ces use cases nécessitent des flux d'ingestion et d'exposition, via une datagateway ou autre voie, de la dataviz à connecter, des flux ETL auto. 2. Profil attendu : La mission nécessite des connaissances SI importantes. Une expérience en gestion d'application, de préférence dans un contexte BIGDATA. Il serait apprécié que le titulaire de la mission connaisse certains outils Bigdata tel que Azure, Databrick, Azure blob storage, Powerbi , PowerAutomate, PowerApp. La maitrise d'au moins un de ces éléments sera un plu Compétences clés : Connaissance de la Suite Office 365, en particulier Excel et PowerBI Bonne connaissance sur power automate Maitrise de JIRA pour gérer les tickets de travaux Maitrise absolue d'Unity Catalog (Co admin du metastore France en PRODUCTION) TRES bon niveau sous databricks (co admin workspace en PRODUCTION) Connaissance de SQL, XML, JSON
Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞
Vous intervenez sur les activités suivantes : Cadrer les besoins métiers avec le Product Owner Proposer des solutions reposant autant que possible sur les standards logiciels Estimer les charges et les délais, puis construire les plans projet Piloter un portefeuille de projets et un backlog d'évolutions Coordonner les consultants, les développeurs externes et les différents contributeurs Superviser le paramétrage, les développements et l'intégration des solutions Piloter les activités liées au WMS 4 Seasons Utiliser le WMS Datex dans le cadre des échanges avec les équipes basées aux États-Unis Coordonner les tests, les UAT et les revues de livrables avec les métiers Piloter les actions de conduite du changement et de formation Documenter les solutions conformément aux standards de la DSI Assurer le reporting sur l'avancement, les charges, les délais et les risques Apporter une expertise avancée dans la résolution des incidents critiques Piloter les actions nécessaires au maintien de la qualité et de la performance des applications
Dans le cadre du développement et de la transformation de ses activités Data, notre client recherche un Product Owner Technique Data pour piloter des produits et projets Data à forte dimension technique. Rattaché(e) aux équipes Data, le/la Product Owner sera l'interface entre les métiers, les équipes techniques et les parties prenantes du programme. Il/elle sera responsable de la définition de la vision produit, de la priorisation des besoins et du pilotage de la roadmap Data, tout en assurant la bonne traduction des besoins fonctionnels en solutions techniques.
Le Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. Les missions sont: - Mise en place et définition des mécanismes de collecte, - Définition des patterns d'architectures de la collecte, - Définition et mettre à jour l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) - Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger, - Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible - Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée, - Maintien condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte, - Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en liens avec les responsables des systèmes monitorés, - Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs - Création et évolution de dashboard avec Kibana - Réponse aux audits réglementaires et internes - Support et conseil aux entités utilisatrices des services, - Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité).
Au sein de l'équipe produit, vous ferez partie d'une équipe produit enthousiaste (au sein d'une business unit d'environ 120 personnes) qui regroupe des ressources Produits, Business, Data et Engineering. Grâce à votre expertise et votre sens de l'autonomie, vous agissez au service de l'amélioration des indicateurs qualité des datas de la logistique (Service Level Agreement, leadtimes, données de réception entrepôt, ...). Ces datas sont liées à des process métiers critiques et ont un impact immédiat sur le Business. Objectifs et livrables Assurer le Data Knowledge : Je définie les datas et assure de leur bonne documentation fonctionnelle Je connais les cas d'emploi business de mes données et améliore la création de valeur de celles-ci Je suis le point d'entrée sur les sujets concernant ma donnée J'écrie une roadmap et une vision pour mes données Je garantie et gère la bonne qualité de mes données : Je fais le lien entre le business et les règles de qualités de mes données Je monitore la qualité de mes données J'anime un plan d'action en collaboration avec les différentes domaines de compétence (Engineering, Product, Business, Data, Skills) Je garantie l'accessibilité de mes données : J'identifie le niveau d'accessibilité de mes données Je fais le liens entre la technique et les équipes datas pour assurer une bonne accessibilité de la donnée dans le datalake
La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Vos principales missions consisteront à : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données
Vos missionsFaire évoluer le Data Model de l'UDP et gérer son cycle de vie de bout en bout. Définir les standards, bonnes pratiques et méthodologies de modélisation. Accompagner les équipes Data Product dans la conception des modèles de données logiques et physiques. Traduire rapidement les besoins métiers et les données sources vers une structure basée sur le Teradata MLDM. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégration des évolutions du modèle de données. Assurer l'alignement entre modèle de données, glossaire métier et gouvernance des données. Participer aux revues de conception et aux démarches de co-construction avec les différentes parties prenantes. Mesurer l'adoption et la valeur apportée par le Data Model au sein de l'organisation.
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Machine Learning basée à Nantes, nous recherchons un ML Engineer / Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des sujets d'industrialisation de modèles et de développement d'outils Data. Vos missions Industrialiser des modèles de Machine Learning Développer et utiliser des outils de conversion de code s'appuyant sur les LLM Créer et maintenir des librairies internes Participer à l'intégration de nouvelles librairies externes Assurer la maintenance et le support des outils de Data Science et d'industrialisation Accompagner les Data Scientists et utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils Manipuler et traiter des volumes importants de données Conditions de la mission 📍 Localisation : Nantes 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine, après une première phase de montée en autonomie d'environ 3 mois 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée 👨💻 Expérience : 5 ans minimum Un accompagnement sera assuré par un Chef de Projet interne pendant la mission.
Raison d'être du poste : Le Data Product Manager assure l'interface stratégique et opérationnelle entre les Data Owners métier et l'équipe technique Data. Sa mission est de transformer la donnée issue des différents systèmes en produits analytiques performants pour piloter l'offre, l'impact scientifique du client et les processus d'accréditations internationales. Expert en modélisation Power BI, il garantit la fiabilité des indicateurs et la sécurité des accès, tout en challengeant les besoins métiers pour maximiser la valeur ajoutée des solutions déployées Finalités et Résultats Attendus : 1. Analyse, modélisation et structuration des données Analyser les modèles de données des différentes applications contributrices (sources de données ou consommatrices/cibles de données) Modéliser les données métiers (programmes, faculté, recherche et accréditations) dans un modèle commun 'SKEMA', développer des data products (PowerBI et autres) répondant aux besoins métier et maintenir le modèle sémantique de l'école. Définir et gérer la gouvernance des accès et la sécurité des données (Row Level Security) pour chaque data product. 2. Conception et développement des data products Ecrire les spécifications techniques pour les opérations de manipulation de données Documenter les logiques métier de transformation Comprendre, piloter les flux d'intégration et de transformation de données (Azure Data Factory, Synapse, PowerBI [demain Fabric / Databricks ou autres]) Développer les data products en lien avec les data owners et les équipes data Tester et valider la cohérence des flux de données entre les systèmes producteurs et les data products finaux. Suivre l'adoption des data products (usage, accès …) 3. Qualité et fiabilité des données Direction des Ressources Humaines Participer aux projets de migration et de mise en qualité des données entre systèmes applicatifs afin d'identifier les impacts sur le périmètre des data products concernés. Assurer la fiabilité des données, les contrôles de cohérence et participer au support technique associé des data products. 4. Structuration de la plateforme Data Avoir une compréhension d'une data plateforme et d'une modélisation médaillon Piloter la mise à disposition de donnée dans la data plateforme pour permettre la réalisation des data products. 5. Collaboration et accompagnement Savoir faire le pont entre les équipes métiers (vulgarisation des concepts) et les équipes techniques pour l'évolution des usages data Animer la communauté des data owner de l'univers « Offre d'enseignement & Impact scientifique » Environnement data : Modélisation de donnée • Power BI • Fabrics (est un plus) • Synapse / Azure (est un plus) • Databricks (est un plus) • Git, DevOps • SQL
Domaine : Data / Business Intelligence / Énergie Environnement : Renfort d'un dispositif existant composé de 5 Data Analysts. Description de la missionDans le cadre d'un renforcement de ses équipes Data, EDF recherche un Tech Lead Power BI à forte dominante conseil métier, capable d'intervenir comme interlocuteur privilégié des équipes métiers et de les accompagner dans l'exploitation et la valorisation de leurs données. Le consultant devra allier une excellente maîtrise technique de Power BI à une solide compréhension des enjeux business, afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions décisionnelles pertinentes et à forte valeur ajoutée. Il interviendra notamment sur le cadrage des besoins, la définition et la structuration des KPI, la conception de tableaux de bord et l'accompagnement des métiers dans leurs prises de décision. Une posture de conseil affirmée est indispensable : le consultant devra savoir challenger les demandes, formuler des recommandations pertinentes et contribuer à une démarche de transformation orientée métier et data. Missions principalesRecueillir, analyser et cadrer les besoins des équipes métiers. Conseiller les interlocuteurs métiers sur les usages de la Data et les solutions de reporting adaptées. Challenger les besoins exprimés et proposer des recommandations à valeur ajoutée. Définir, structurer et formaliser les KPI et indicateurs de performance. Concevoir, développer et optimiser des tableaux de bord et rapports sous Power BI. Exploiter SQL pour l'analyse des données et la préparation des restitutions. Assurer la cohérence fonctionnelle et la pertinence des indicateurs produits. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des outils et des usages Data. Collaborer avec les 5 Data Analysts du dispositif existant. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de reporting et de pilotage. Livrables attendusTableaux de bord et rapports Power BI. Documents de cadrage fonctionnel. Définition et formalisation des KPI. Recommandations métier et préconisations d'amélioration. Compétences requisesCompétences obligatoires : Power BI : expertise technique et conception de tableaux de bord. Power BI Reporting Services (SSRS). Analyse fonctionnelle et compréhension des besoins métier. Conseil métier et accompagnement à la prise de décision. SQL. Compétences importantes : Méthodologies Agile et SAFe. Business Analysis (BA). Connaissance du secteur Energy & Utilities.
Contexte : Vous rejoignez notre équipe sous la supervision directe du Responsable RGPD et RSSI (Responsable de la Sécurité des Systèmes d'Information) en tant qu'Assistant(e) Data Protection Officer (DPO). Ce stage vous offrira une immersion complète dans le domaine de la protection des données et de la conformité règlementaire, au cœur des enjeux stratégiques de notre entreprise. Dans le cadre de vos missions, vous interviendrez principalement sur les aspects liés à la conformité au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). À ce titre, vos responsabilités incluront : · Mise à jour des enregistrements de suivi RGPD : vous participerez à la gestion et à l'actualisation de la cartographie des traitements de données personnelles, du registre des traitements ainsi que du registre des sous-traitants. Vous prendrez part à la mise en place et à l'intégration d'un nouvel outil pour piloter la protection des données. · Reporting : vous serez chargé(e) de définir des indicateurs de suivi pertinents, d'élaborer des tableaux de bord et d'assurer un reporting régulier sur l'état de conformité et l'avancement des actions. · Contrôle de la conformité : vous contribuerez à vérifier la bonne application des exigences règlementaires dans nos processus internes, identifierez les écarts éventuels et proposerez des actions correctives pour ajuster et améliorer notre conformité. · Veille juridique et technologique : vous effectuerez une veille continue sur les évolutions juridiques, techniques et sectorielles en matière de protection des données personnelles et de cyber sécurité (RGPD, Digital Omnibus, AI Act, etc.). · Participation à la prise en compte des nouvelles règlementations : vous serez également impliqué(e) dans l'intégration des nouvelles règlementations européennes telles que NIS2 (directive sur la sécurité des réseaux et de l'information) et DORA (Digital Operational Resilience Act), tout en assurant une veille sur les règlementations et lois liées à la cybersécurité. Ce que vous apprendrez : · Renforcement de vos compétences en matière de gestion de la conformité et de protection des données. · Immersion dans un environnement règlementaire en constante évolution avec des enjeux technologiques importants. · Développement de compétences opérationnelles (gestion de projet, audit interne, etc.) et stratégiques liées aux règlementations européennes en vigueur.
ContexteDans le cadre du renforcement des équipes R&D d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer pour participer à la structuration, l'ingestion et la valorisation des données métiers et scientifiques. Vous rejoindrez une équipe dynamique pour concevoir des pipelines de données performants, développer des outils de recherche de bases de données pour les équipes opérationnelles et connecter l'écosystème aux outils d'analyse (SevenBridges). Début de mission : ASAP Durée : 1 an Localisation : Hybride (Télétravail + Présentiel) MissionsIngestion de données : Mettre en place et maintenir l'ingestion de données publiques et internes (scripts Python sur-mesure, Fivetran, Rclone, etc.). Search Data : Participer au développement d'un outil de recherche et d'exploration de bases de données à destination des équipes métiers. Pipelines de transformation : Concevoir et optimiser les workflows d'orchestration et de transformation de la donnée. Interconnexion d'outils : Assurer la connexion et le flux de données vers les plateformes d'analyse spécialisées (notamment SevenBridges).
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation des données de référence au sein d'un environnement international, nous recherchons un Data Analyst confirmé pour intervenir sur un projet de modernisation et de fiabilisation des référentiels produits. Vous intégrerez une équipe Data & Produit travaillant sur le déploiement d'une nouvelle solution de Master Data Management (MDM), avec pour objectif d'harmoniser les données, d'améliorer leur qualité et de sécuriser leur migration depuis des systèmes historiques vers une architecture cible moderne. Au cœur du programme, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis son analyse initiale jusqu'à sa validation dans le nouveau référentiel. Vos principales missions : Data Profiling & Analyse Réaliser des audits approfondis des données existantes afin d'identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité. Analyser des volumes importants de données complexes et multi-tables à l'aide de SQL. Cartographier les données sources et assurer le mapping des attributs vers le nouveau modèle cible. Identifier les écarts entre les référentiels historiques et les modèles de données attendus. Data Quality & Fiabilisation Définir et mettre en œuvre des règles de contrôle de qualité des données. Participer au nettoyage et à l'assainissement des données historiques. Automatiser la détection des anomalies et le suivi des corrections. Concevoir des tableaux de bord permettant de suivre les indicateurs de qualité et l'avancement des opérations de fiabilisation. Collaborer avec les équipes métiers pour définir et valider les règles de gestion. Migration & Master Data Management Contribuer à la stratégie de reprise et de migration des données vers un nouveau référentiel MDM. Participer à la construction et à la fiabilisation du Golden Record. Préparer et exécuter les campagnes de recette fonctionnelle et de validation des données (UAT). Vérifier la cohérence, l'intégrité et l'exhaustivité des données migrées. Suivre les plans de remédiation et sécuriser les étapes de migration. Analyse & Collaboration Concevoir et optimiser des traitements et pipelines de données dans BigQuery. Produire des analyses permettant d'orienter les décisions des équipes métiers et techniques. Présenter les résultats des analyses de données et proposer des actions correctives. Collaborer étroitement avec les Product Managers, Tech Leads et responsables des données. Participer à l'amélioration continue des processus de gestion et de qualité des données. Cette mission vous permettra d'intervenir sur un programme Data structurant, au sein d'un environnement technique exigeant, avec de véritables enjeux de qualité, de gouvernance et de transformation des systèmes d'information.
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 de plusieurs projets stratégiques de mise en œuvre d'assiettes communes pour les usages Finance et Risques, nous sommes à la recherche d'un(e) Data Engineer confirmé(e). Vos missions : Architecture & Conception : Contribuer activement aux choix d'architecture et de conception technique en étroite collaboration avec les architectes, Tech Leads et développeurs. Développement & Implémentation : Mettre en œuvre et développer les solutions techniques Big Data retenues pour fiabiliser et industrialiser les flux de données. Industrialisation & Qualité : Assurer l'industrialisation des développements et des tests en s'appuyant sur des solutions Open Source et l'ordonnancement des flux (UC4). Collaboration Internationale : Travailler au sein d'un environnement anglophone dynamique en appliquant rigoureusement les méthodologies Agile.
