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En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : vninfcki59

En tant que Tech Lead MLOps, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3hh32o92or

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

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

Dans le cadre du renforcement de notre pôle Data, nous sommes à la recherche d'un(e) Data Engineer Semarchy pour garantir la qualité, l'intégration et la gouvernance de notre patrimoine de données. Vos missions : Qualité & Maîtrise des données : Garantir un accès qualitatif aux sources de données, assurer leur normalisation, leur référencement et leur qualification pour en faciliter l'exploitation par les Data Analysts et Data Scientists. Intégration & Data Lake : Superviser et intégrer des flux de données multi-sources, et vérifier rigoureusement la qualité des données entrantes (recette, suppression des doublons, etc.). Gouvernance & Politique Data : Contribuer à la définition de la politique de la donnée et structurer son cycle de vie dans le respect strict des réglementations en vigueur. Livrables : Produire les spécifications techniques détaillées, les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés.

Contexte Objectif global : Développer Projet du SI Interne MISSIONS Expertise sur la gestion de la données (base relationnelle, DWH) Développement de routine SQL Développement de process en Angular et Netcore TACHES ET ACTIVITES Infrastructures de données: Cartographie et documente les sources de données. Assure la maintenance des différentes applications déployées en production et des infrastructures associées. Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données. Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : Capte et stocke les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise. Assure la supervision et l'intégration des données de diverses natures qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données et s'assure de leur sécurité. MLOPS (Machine Learning Operations) Assiste les Data Scientists dans l'optimisation des performances techniques des modèles de Machine Learning. Industrialise les modèles de Machine Learning conçus par les Data Scientists. Veille Technologique Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la données et identifie les solutions utilisables. Propose des évolutions pour les Infrastructures et solutions de données en place

Rejoignez le pôle Digital & Data d'un grand groupe international du secteur de la beauté. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire d'une quinzaine de personnes (Développeurs, Data Scientists, Data Engineers, QA, UX), vous interviendrez sur l'outil interne stratégique de mesure de performance des contenus média et réseaux sociaux. L'objectif est de remplacer une solution tiers du marché par cette plateforme propriétaire à fort enjeu de confidentialité et de passage à l'échelle mondiale. Votre rôle et vos missions Il s'agit d'un poste évolutif avec une montée en puissance progressive sur le leadership : Court terme (Hands-on) : Prendre en main la plateforme, finaliser les chantiers stratégiques du backlog Back-End sur GCP et assumer un rôle de référent technique sur le code. Moyen / Long terme (Leadership) : Prendre le relai du Tech Lead actuel (passage de témoin prévu début 2027). Vous serez le pilier technique de l'équipe : découpage et chiffrage des tickets, code reviews, arbitrages d'architecture, gestion de la scalabilité et des livraisons. Missions détaillées : Concevoir et faire évoluer des API performantes. Déployer et optimiser l'infrastructure Cloud. Superviser les bases de données et les flux de données (pipelines Data/IA). Animer la vision technique, faire monter en compétences l'équipe et collaborer avec l'équipe Cloud/Architecture transverse.

Au sein d'un laboratoire d'innovation dédié à l'intelligence artificielle, tu concevras et développeras des Proof of Concept autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM), appliqués aux données d'infrastructures IT afin d'améliorer la supervision, l'automatisation et la résolution proactive des incidents. Tu mettras en place des environnements d'expérimentation Docker et Kubernetes intégrés aux chaînes CI/CD, automatiseras la collecte et le traitement des données issues des logs, de la CMDB et du monitoring, et développeras en Python des agents IA avec LangChain, LangGraph ou des frameworks équivalents. En collaboration avec les data scientists et les ingénieurs IA, tu assureras leur intégration au système d'information via des API, services et bases de données, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Tu produiras également la documentation technique et les spécifications nécessaires à l'industrialisation des POC, tout en assurant une veille technologique dans un environnement agile et international nécessitant un anglais professionnel.

1. Pilotage technique & leadership Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows). Animer le chapter technique de l'équipe : Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques). Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité. Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité). 2. Conception & industrialisation des solutions IA Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables : Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking). Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte) Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.). Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables). 3. MLOps / LLMOps & Cloud Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD pour modèles et services d'IA. Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles. Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés : Docker, Kubernetes et OpenShift (déploiement, scaling, gestion des ressources). Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe. 4. Performance, sécurité & intégration Optimiser la performance des services IA : Latence, throughput, coût, consommation de ressources. Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores). Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation : OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégration avec l'écosystème IAM. Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable (gestion des données sensibles, traçabilité, explicabilité). 5. Accompagnement des Data Scientists & des métiers Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour : Transformer les prototypes en produits industrialisés. Co-construire des API et services utilisables par les applications métiers. Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l'adoption des solutions IA : Vulgarisation des solutions. Intégration dans les processus d'aide à la décision.

Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python / Data Engineer passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la conception et au développement de plateformes et de pipelines permettant l'industrialisation de modèles de Machine Learning. Ces solutions couvrent l'ensemble du cycle de vie des modèles : préparation des données et des features, entraînement, tuning, inférence, exposition via APIs et orchestration des traitements dans un environnement cloud. Elles permettent aux Quants et Data Scientists d'industrialiser l'utilisation de modèles avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie.

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder

Nous recherchons un(e) Data Engineer / Consultant(e) BI expérimenté(e) pour intégrer et accompagner notre équipe sur la gestion et le traitement des données au sein de notre Datalake. La maîtrise des concepts décisionnels est une contrainte forte et indispensable pour réussir sur ce périmètre. Missions principales : Garantir l'accès qualitatif et sécurisé aux sources de données multiples. Assurer la supervision, l'intégration, le nettoyage (suppression des doublons) et la recette des flux de données entrants dans le Data Lake. Garantir la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualité d'utilisation de la donnée afin d'en faciliter l'exploitation par les Data Analysts et Data Scientists. Contribuer à la définition de la politique de la donnée et structurer son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur. Intervenir sur les systèmes applicatifs de gestion de la donnée, de traitement et sur les plateformes associées.

Dans le cadre de ses projets d'innovation IT, notre client, acteur international du secteur financier, recherche un Expert en Agentic coding pour rejoindre son équipe dédiée à l'AI Factory et à l'innovation. Vous disposez d'une expérience concrète et productive en agentic coding, ainsi que d'une bonne maîtrise des outils d'IA générative tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT. Vous serez chargé du développement, de l'intégration et de l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous jouerez également un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. La mission s'inscrit dans un environnement agile, en collaboration étroite avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métiers et les équipes IT. Le contexte de travail est anglophone. La maîtrise de l'anglais est obligatoire. La prestation sera réalisée exclusivement en présentiel.