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En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

Prestations demandées RESPONSABILITES - Conception et implémentation des pipelines de données : • Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). • Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. • Travailler avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. - Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements : • Mettre en place des processus d’industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. • Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. • Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l’exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. - Gestion des données et optimisation des performances : • Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d’architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). • Assurer une surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l’intégrité des jeux de données. - Sécurité et gouvernance des données : • Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. • Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l’alignement avec les politiques et processus définis. • Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes

Rattachée au département IT, cette prestation s’inscrit dans un cadre collaboratif au sein d’une équipe multidisciplinaire composée de développeurs frontend Vue.js, développeurs Ruby, développeurs Python spécialisés en data science et en algorithmes financiers, ainsi que d’ingénieurs QA. Cette équipe est chargée du développement des plateformes de gestion de patrimoine utilisées par plus de 1 300 conseillers. Elle collabore étroitement avec les équipes produit, UX/UI, data science, ainsi qu’avec les experts métier. La méthodologie adoptée repose sur une approche Agile Scrum, avec des sprints de deux semaines et un processus CI/CD en amélioration continue. Dans le cadre de son expansion, un grand groupe financier sollicite trois prestations distinctes pour le développement front-end. Objectifs et livrables Les principaux objectifs de cette mission sont : Assurer le développement et la maintenance des applications frontend en Vue.js 2 et 3 en production Intervenir sur une variété de projets, allant de la maintenance de legacy Vue.js 2 à la création de nouvelles applications avec Vue.js 3, avec une approche pragmatique Concevoir et implémenter des interfaces utilisateur modulaires, performantes et accessibles Intégrer les interfaces des chatbots et assistants IA, développés avec les LLMs Consommer et intégrer les API REST du backend Garantir la qualité du code à travers des tests pertinents et des revues de code constructives Optimiser les performances frontend et améliorer l’expérience utilisateur Participer activement aux décisions techniques et challenger les spécifications si nécessaire Prendre la responsabilité des fonctionnalités déployées en production, conformément à la philosophie "you build it, you run it" Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement au sein de l’équipe Résultats attendus / Livrables Code & documentation Code source versionné sur GitLab, en conformité avec les conventions Vue.js Tests unitaires avec Jest/Vitest et tests E2E avec Cypress, assurant une couverture satisfaisante Intégration efficace des APIs REST du backend Documentation technique détaillée relative aux projets et composants développés Features & intégrations Déploiement en production de fonctionnalités fonctionnelles Mise en service des interfaces utilisateur pour chatbots et assistants IA Gestion proactive des incidents Suivi et gestion des tickets via Jira Participation active aux revues de code et aux rituels agiles

Au sein de l’équipe Data & IA, l’Ingénieur Infrastructure Data est responsable de l’administration, de l’évolution et du maintien en conditions opérationnelles des plateformes Big Data basées sur l’écosystème Cloudera CDP et des technologies Open Source. Il conçoit et met en œuvre des solutions d’ingestion, de stockage et de traitement de données (Hadoop, Ozone, Hive, Kafka, Spark, etc.), automatise les pipelines de données et veille à la qualité, la sécurité et la conformité des données, notamment au regard du RGPD. Il participe également à l’industrialisation et au déploiement de modèles de data science et de machine learning, tout en assurant le support technique aux équipes applicatives et métiers. Enfin, il contribue aux projets d’évolution des plateformes, à la migration des clusters Hadoop et à l’amélioration continue des infrastructures, en collaboration avec les équipes infrastructures, production et internationales.

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

Data Engineer Semarchy ou stambia xDI Full remote ASAP Missions Développer et industrialiser les flux Data Integration avec Semarchy xDI. Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Automatiser les traitements (CI/CD, DataOps) et collaborer avec les équipes IA et Data Science. Participer aux rituels Agile et rédiger la documentation technique. Profil Bac+5 en informatique / Data, 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering. Maîtrise Semarchy xDI , SQL avancé, Python/Java, ETL/MDM, Git, Docker, Kubernetes. Connaissance des bases SQL / NoSQL et orchestration (Kafka, Airflow…). Autonomie, travail en équipe, force de proposition.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

Dans le cadre du renforcement des dispositifs de sécurisation des paiements électroniques et de la lutte contre la fraude, il est recherché un Data Scientist capable d’intervenir sur des problématiques de détection de fraude bancaire, scoring et authentification forte, analyse massive de données transactionnelles et optimisation de modèles prédictifs en environnement critique. Le poste s’inscrit dans un contexte à forts enjeux réglementaires et opérationnels, avec des traitements en temps réel et des volumes de données importants. Le contexte fonctionnel couvre : Paiement électronique & cartes bancaires Lutte contre la fraude Authentification forte Conformité réglementaire Analyse de risques transactionnels 🧩 MissionsAnalyse & Modélisation Analyse exploratoire et statistique de données transactionnelles massives Conception et amélioration de modèles de Machine Learning pour la détection de fraude Feature engineering sur données temporelles et comportementales Optimisation des performances des modèles (précision, recall, stabilité) Industrialisation & Production Déploiement et suivi de modèles de scoring en environnement de production Monitoring des performances des modèles (drift, précision, recall) Automatisation des traitements et du reporting analytique Participation à l’amélioration continue des pipelines data Collaboration métier Interaction avec les équipes sécurité, fraude et conformité Traduction des besoins métier en solutions data Création de tableaux de bord et visualisations exploitables par les métiers Documentation et présentation des résultats 🛠️ Environnements techniquesLangages & Data Science Python R SQL Machine Learning & IA Scikit-learn XGBoost / LightGBM / Random Forest PyTorch (optionnel) Approches RAG / NLP (bonus) Data Engineering & Big Data PySpark Écosystème Hadoop Traitements batch et temps réel Data & Visualisation Power BI Pandas NumPy Excel avancé Environnements complémentaires Elasticsearch PostgreSQL API Data / JSON Industrialisation de modèles ML Outils métiers (paiement / fraude) Plateformes de scoring temps réel (type Feedzai ou équivalent) Outils d’authentification forte Analyse comportementale fraude

Dans le cadre de sa prestation, l’intervenant évoluera au sein de la Direction Data , plus spécifiquement dans l’équipe AI Delivery , en charge d’accompagner les métiers et les pays dans leurs projets de data science, d’analyse avancée et dans la mise en production de cas d’usage IA. Équipe internationale, dynamique et structurée comme une « start‑up interne », AI Delivery réunit l’ensemble des compétences nécessaires à l’industrialisation des modèles et à la gestion de plateformes Data & MLOps. L’organisation compte plus d’une dizaine de Data Scientists, de MLOps engineers, de DevOps et d’ingénieurs spécialisés. AI Delivery met à disposition plusieurs plateformes stratégiques, dont : Une plateforme DataScience et de scoring , Sparrow Score, au cœur des modèles métiers. Une plateforme d’exécution des modèles , Sparrow Serving. Une plateforme d’orchestration , Sparrow Flow. Une plateforme d’exploration et de développement Python , Sparrow Studio. Un framework d’industrialisation “type CI/CD” permettant l’automatisation du déploiement des modèles. Un outil de Community Management , Sparrow Academy. Le cloud privé , garantissant haute disponibilité et sécurité. L’équipe développe et maintient ces environnements pour garantir qualité, performance, conformité et disponibilité des modèles et applicatifs IA en production. L’intervenant assurera une prestation d’Assistance Technique afin d’accompagner l’évolution continue de ces plateformes et leur excellence opérationnelle.

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 : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Data Analyst Nantes - langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel. Contexte : Notre client, acteur du secteur du transport, recherche un data analyste senior pour une mission stratégique. Le profil devra collaborer avec le PPO Data pour cadrer des analyses et tableaux de bord à destination des métiers. Il sera force de proposition pour les plans d'analyses ad hoc et l'identification de problématiques métiers résolubles par la data. Responsabilités : - Comprendre et modéliser les problématiques métier et celles du pôle. - Définir avec justesse le périmètre des données nécessaires à la solution technique. - Concevoir et développer des modèles de machine learning. - Modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles, exploitables et actionnables. - Créer des visualisations appropriées aux besoins cartographiques si nécessaire. - Estimer la charge à allouer aux différents traitements et actions techniques prévus. - Optimiser le modèle de donnée des projets data de l’équipe. - Développer des scripts Python optimisés. - Créer les tables ou vues nécessaires aux projets data de l’équipe. - Échanger avec les ops de la Team Data pour l'industrialisation de la collecte, des traitements, de la supervision et de la restitution des données. - Réaliser des plans d’analyse data. - Expliquer le sens des informations exploitables en termes pertinents pour les métiers. - Conceptualiser et développer autour d’une problématique métier. - Communiquer les informations en soulignant la valeur des actions. - Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux métiers commanditaires. - Être force de proposition sur la mise en place d’actions pertinentes en fonction des résultats d’analyses et des conclusions (préconisations). La mission nécessite : - Maîtrise du langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel.

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques