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Nous recherchons un Data Manager expérimenté pour un rôle transverse, axé sur l’urbanisation des données, l’architecture fonctionnelle et la gouvernance des données. L’objectif : garantir la cohérence, l’interopérabilité et la fiabilité à long terme des actifs data à travers les différents domaines de l’entreprise, avec une forte orientation marketing digital. 🔹 Missions principales Architecture fonctionnelle & modélisation des données : définir et maintenir des modèles de données cohérents et alignés avec la stratégie métier. Urbanisation des données : organiser l’ownership par domaine, valoriser les actifs data et définir la vision cible des données. Qualité & gouvernance des données : mettre en place et suivre des règles de qualité et de traçabilité (data lineage), en garantissant la conformité et la fiabilité des informations. Collaboration transverse : travailler en mode Agile avec les équipes métiers et IT, en accompagnant le changement de manière constructive. Conseil stratégique : clarifier des sujets complexes, favoriser l’alignement inter-équipes et apporter une vision métier combinée à une expertise technique pointue. 🔹 Profil recherché Minimum 10 ans d’expérience en Data Management , avec expertise en modélisation de données et en pratiques de gouvernance. Maîtrise de la normalisation/dénormalisation , du SQL et des concepts de data lineage . Solide compréhension des règles fonctionnelles complexes , idéalement dans le domaine du marketing digital. Excellente maîtrise du français et de l’anglais . Profil proactif, autonome et doté d’excellentes compétences relationnelles pour faciliter l’adhésion et la collaboration. 🔹 Ce que nous offrons Un rôle stratégique et transverse au sein d’une organisation innovante. La possibilité de travailler sur des projets à forte valeur ajoutée, mêlant technique et stratégie métier. Un environnement Agile stimulant et collaboratif.

Nous recherchons un profil capable de renforcer notre équipe de Data Management afin de soutenir la réalisation de nos engagements concernant nos offres de services dans ce domaine. Cette personne accompagnera également nos parties prenantes métier dans leurs projets liés à la gestion des données. ENJEUX La mission vise à garantir le succès des initiatives métier portant sur le catalogage des données et leur nettoyage, en particulier lors de projets de transformation majeurs. OBJECTIFS Contribuer à l’enrichissement et au renforcement de notre offre de services en Data Management (méthodologies, outils, formations, accompagnement au changement…) Faciliter la collaboration entre les équipes (Data, IT, architecture, métier) autour de la gestion des données (catalogage, qualité, documentation, sécurité, modélisation…) Professionnaliser et accompagner la montée en compétences des Data Owners, Data Stewards et Data Custodians concernant leurs rôles liés à la qualité des données Participer à l’amélioration de la culture Data au sein de l’organisation Le périmètre technique englobe : Data Gouvernance Data Management Data Quality DAMAS Méthodologies Lean et Agile Outil Blueway MyData Catalogue Tout le système d’information, incluant SIO et legacy Intelligence artificielle Objectifs et livrables Les prestations attendues, non exhaustives, comprennent : Cataloguage de données : réalisation de projets de documentation métier et technique, intégration dans l’outil My Data Catalog Data Quality Management : audits de qualité, propositions de plans de remédiation Accompagnement au changement, formation et sensibilisation Data : formation à l’utilisation de My Data Catalog, accompagnement individuel ou collectif (1 à 1, ateliers) Communication : création et diffusion de newsletters, publications sur l’intranet Participation à des réunions de communauté : Data Owners, Data Stewards, Data Custodians Les livrables attendus comprennent : Les catalogues de données dans l’outil My Data Catalog Les résultats des audits de qualité des données Supports de formation sur les outils et méthodologies de Data Management Newsletter ou autres publications destinées à la communication interne

Objectifs Mise en place d'un parcours KYC optimum cross pôles et entités au service de la réalisation des KYC clients Corporate. Initiative logée au sein du programme Groupe. Prestations - Etude de la Cinétique du process KYC E2E - Analyses approfondies des besoins métiers et projeter des améliorations - Product ownership pour prioritiser les fonctionnalités - Aide à l'organisation du projet : planning, roadmap, scope - Préparation et animation des workshops avec le business afin de collecter les besoins fonctionnels - Création du lient avec les contributeurs, Compliance et IT implémenter les solutions - Participation aux tests de validation et coordination des UATs - Aide sur les comminations en français et en anglais - Participation si besoin au steering et partage de statut d'avancement sur le stream Secteur d’activité : Banque Calendrier : du 09/03/2026 au 31/12/2026 Tarif d’achat maximum : 690 €HT Modalité d’intervention : hybride Mode d’engagement : Régie Localisation : Ile de France

Site de Gradignan (33) Mission longue durée – 2 ans (1 an ferme + 1 an reconductible) Charge estimée : ~210 jours/an (420 jours max) Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe Analyse de la Donnée, une grande organisation nationale recherche un Data Analyst orienté Data Science afin d’accompagner les métiers dans l’exploitation et la valorisation des données. Missions : Rattaché(e) à l’équipe Analyse de la Donnée, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur Data, de la phase exploratoire jusqu’à la restitution des analyses via des outils de datavisualisation. Vos principales responsabilités : Analyse et croisement de données pour répondre à des cas d’usage métiers (ciblage, analyses exploratoires, data science) Développement et maintenance de produits Data réutilisables Publication et mise en forme des résultats via des outils de DataViz Respect des normes, standards et bonnes pratiques de l’équipe Accompagnement et acculturation des équipes métiers aux usages de la donnée Force de proposition dans la traduction des besoins métiers en solutions analytiques adaptées

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand acteur du retail, nous recherchons un Data Engineer capable d’intervenir sur des sujets variés autour de la Finance et de la Supply Chain . L’environnement est agile, pragmatique, peu structuré (non bancaire), nécessitant une vraie capacité d’adaptation et une forte autonomie. Missions 🔹 Développement & Intégration de données Conception et développement de pipelines Stambia Modélisation, optimisation et transformations de données dans Snowflake Développement et maintenance de modèles DBT (tests, documentation, exposures) Contribution aux bonnes pratiques : Git, qualité, tests, CI/CD 🔹 Finance Refonte de dashboards réseau Travaux autour du compte d’exploitation Amélioration de la fiabilité et disponibilité des données financières 🔹 Supply Chain Mise en place de KPI logistiques (WSR, SOTR…) Industrialisation des datasets existants ou à construire 🔹 Outils & Automatisation Participation au développement d’outils internes en Python / Streamlit (selon compétences)

Missions du Chef de projet Innovation IA : - Intervention sur l’ensemble du cycle de vie des projets : collecte et étude du besoin, cadrage, ateliers, bêta-tests, prototypage, etc. - Pilotage des projets : suivi de l’avancement des projets, des tâches à réaliser, coordination des équipes internes et externes. - Réalisation de tests IA : PoC et tests de solutions internes et externes d'IA pour répondre aux impératifs du développement de l’IA du quotidien et des supports - Animation des réunions projets : gestion et animation des réunions de suivi projets, favorisant la coordination et la communication entre les équipes et les décideurs. - Interface métier : être en mesure de coordonner l’intégralité des actions à mener pour assurer la réussite du projet, dans la mesure où elles concernent plusieurs directions ou département - Suivi des indicateurs de performance et amélioration continue : suivi et production de bilans récapitulatifs sur les statistiques et l'adoption des solutions, analyse des KPIs fonctionnels et techniques, fournitures d’éléments et d’information au responsable pour arbitrage des mesures à mettre en œuvre le cas échéant - Intégration des actions nécessaires de formation, d’acculturation et de communication dans le dispositif FAC de CorT-ex. Ex : production de tutos vidéo ou écrits pour la prise en main d’outils, de fonctionnalités ou de technologies, proposition de plan d’acculturation et de communication pour répondre aux enjeux des phases de tests et de pré-déploiement - Rencontres & partenariats startups : à la demande du responsable, prise en charge et organisation du dialogue qui pourrait s’avérait pertinent / productif avec des partenaires publics ou privés, internes comme externes : startups, éditeurs de solutions IA, Médias Francophones Public, Union Européenne de Radiotélédiffusion, grands groupes, laboratoires de recherche et monde de l’enseignement. Exemples de livrables Les livrables attendus dans le cadre du présent marché spécifique sont par exemple : · Indicateurs de suivi projet pour tous les sujets engagés · Supports de présentation des projets · Analyse du besoin / comptes-rendus de réunion · Supports de communication

Piloter les études et cadrages des initiatives Data & BI . Recueillir et analyser les besoins métiers et comprendre les enjeux business. Organiser et animer des workshops avec les parties prenantes pour collecter les exigences fonctionnelles. Définir et documenter l’ architecture fonctionnelle des solutions data . Réaliser la modélisation des données et concevoir les couches métiers (Business Layer / Silver Layer). Assurer la cohérence du cycle de vie de la donnée : de la source jusqu’à la visualisation. Coordonner les contributions des Data Architects, Data Engineers et équipes BI . Documenter la valeur métier des solutions data proposées. Préparer le budget (build/run) et le planning projet . Formaliser les propositions de lancement de projets data . Anglais courants . Environnement technique BI / Data Visualization : Power BI, Microstrategy Data Platform / Data Warehouse : Azure, Snowflake Data : SQL, Data Modeling, Data Analysis ERP / Data Sources : SAP Architecture Data & Data Lifecycle

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Kubernetes pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes de traitement de données déployées sur des environnements conteneurisés. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, containerisation des traitements, optimisation de l’orchestration et de la scalabilité) et guiderez leur mise en œuvre avec Kubernetes et les outils associés (Helm, ArgoCD, Operators, Kubernetes Jobs). Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines data exécutés sur Kubernetes, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de résilience, d’observabilité et de gestion des ressources. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering en environnement Kubernetes. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Cadrer le périmètre du POC (objectifs, hypothèses, livrables, KPIs) Analyser l’existant (architecture, flux DATA, outils, maturité IA) Réaliser un audit des systèmes et des processus concernés Collecter les besoins métiers auprès des différentes directions Organiser des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers Identifier les cas d’usage IA prioritaires et à forte valeur ajoutée Évaluer la faisabilité technique (algorithmes, modèles, data quality) Définir l’architecture cible pour l’intégration IA Mettre en place et piloter le développement du POC Tester et mesurer la performance des modèles (KPIs, ROI potentiel) Documenter les résultats et formaliser les retours d’expérience Élaborer des préconisations stratégiques et techniques Construire un dossier argumenté pour demande de financement Présenter les conclusions auprès des instances décisionnelles Piloter la mission en méthodologie Agile / Lean Préparer la feuille de route d’industrialisation en cas de validation

Le profil interviendra pour définir, concevoir et accomagner la construction de l'architecture cible Data. Ses missions principales seront de : Définir l’architecture cible Data : concevoir l’architecture Data cible n, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data‑Centric et définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l’architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l’écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d’évolution (cloud ou on‑prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d’évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l’écosystème (outils d’ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance).

Concevoir le modèle de données Salesforce (objets, champs, relations) pour l'ensemble des flux de travail du projet. Définir et appliquer les conventions de nommage et les normes de modélisation. Examiner et valider toutes les demandes de nouveaux objets ou champs personnalisés. Gérer l'évolution du modèle pour l'ensemble des flux de travail, en garantissant la rétrocompatibilité. Concevoir la stratégie de migration et de chargement des données pour les jeux de données existants. Garantir la pleine compatibilité du modèle de données avec Agentforce. Documenter et maintenir le dictionnaire de données du projet. Accompagner les équipes concernant la gestion des hiérarchies, les objets à volume élevé et les structures de comptes complexes.

Contexte de la mission Grand groupe international du secteur de l’énergie, fortement orienté data-driven, souhaite renforcer l’exploitation de ses données de marché afin de : Réduire les risques opérationnels Améliorer l’efficacité des équipes métiers Développer de nouvelles offres basées sur la donnée Le projet stratégique vise la mise en place d’une architecture Big Data de type médaillon (Bronze / Silver / Gold) dédiée aux market datas issues de différentes plateformes de marché. Objectifs du projet Le programme consiste à : Mettre en place les layers : Silver : données structurées et normalisées Gold : données calculées (orders, trades, orderbooks, best bid/ask, OHLC, VWAP, TWAP, etc.) Implémenter le data management : Data quality Data catalog Monitoring Exposer les données Gold via SDK et interfaces métiers Définir et appliquer les politiques d’accès Reprendre l’historique pour permettre le décommissionnement de solutions legacy Rôle du Business Analyst Le consultant interviendra au cœur d’un environnement mêlant équipes métiers (Trading Surveillance, Quant, Market Analysts) et équipes Data Engineering. Analyse & Cadrage Recueil et structuration des besoins métiers liés aux market datas Animation d’ateliers avec les stakeholders Analyse approfondie des données sources Identification des incohérences et cas spécifiques Spécifications fonctionnelles & Data Rédaction des spécifications Silver / Gold Définition des règles de transformation et d’enrichissement Data mapping Gestion de la complexité temporelle des données de marché Définition des modèles orientés usages métiers Data Management & Gouvernance Définition des règles de qualité et indicateurs Contribution au monitoring Participation au data catalog Garantie de traçabilité des règles métier Coordination & Delivery Collaboration étroite avec les Data Engineers Suivi des développements Élaboration de la stratégie de tests Conception et exécution des plans de tests Participation aux comités projet

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Profil Data Engineer/Data Analyst Senior pour gérer des applications liées au métier de la CDMO (Chief Digital & Marketing Office), dans une équipe dynamique aux profils variés (Tech Lead, Dev Full Stack, Data Scientist, Product Owner, QA...) Une des applications One Creative consiste à offrir une vision complète de la performance & l'optimisation de chaque asset media, de la stratégie globale à l'activation locale. o Développer et maintenir les data pipelines de : · Sourcing des données (Datalake BigQuery) · Téléchargement d'assets vidéo via API social media platforms · Analyse créative (application interne Augmented DAM) · Automatisation des processus IA (embedding, clustering) o Transformer la donnée brute du Datalake en tables optimisées pour l'application One Creative (fusion KPIs de performance, métadonnées, données créatives...) o Optimiser le déploiement du backend sur GCP o Améliorer la code base en ajoutant des tests unitaires et d'intégration sur le code Python o Développer une première brique de monitoring des données récupérées (assets, KPIs) o Moderniser les briques techniques (thumbnail, product-detection, encoder) avec des approches plus modernes et optimisées o Optimiser la chaîne CI/CD o Travailler sur la migration du backend Augmented DAM (autre application interne utilisée en tant que service de One Creative) o Développer les requêtes SQL pour sourcer les données dans les tables du Datalake, sur la base des inputs du Data Business Owner o Documenter les données récupérées depuis le Datalake avec des documents et des schémas des données o S'assurer de la qualité des données consolidées dans l'application par rapport aux données sources o Aider sur le développement des métriques de monitoring des KPIs de l'application o Analyser et croiser les données pour générer de nouveaux insights (creative data qui génèrent le plus de performance...) et benchmarks

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d’une équipe projet , nous recherchons un Data Scientist / Développeur Python pour intervenir sur des sujets liés au développement et à la valorisation de données . La mission s’inscrit dans un environnement technique orienté analyse, traitement et exploitation de données , avec pour objectif de concevoir et améliorer des composants permettant d’extraire de la valeur à partir de jeux de données complexes. Missions principales Analyser les besoins fonctionnels et participer à la conception technique des solutions Développer des traitements et scripts Python dédiés à l’analyse et à la transformation de données Manipuler, préparer et structurer des jeux de données Concevoir, améliorer ou intégrer des modèles de data science Participer à l’ industrialisation des traitements et des modèles Réaliser les tests, corrections d’anomalies et optimisations Contribuer à la documentation technique Participer aux échanges avec l’équipe projet et au suivi des travaux Livrables attendus Développements Python documentés Scripts et traitements de manipulation et d’analyse de données Jeux de tests et validation des traitements Modèles ou traitements de data science intégrés Documentation technique associée Correctifs et évolutions conformes aux exigences du projet Environnement technique Data & Développement Python Data Science Traitement et analyse de données Manipulation de jeux de données Outils & Plateformes Tableau Vertica DSS (Data Science Studio) Bonnes pratiques Développement de scripts et traitements de données Tests et debugging Documentation technique Travail collaboratif en équipe projet ⭐ Compétences clés (obligatoires) Python Data Scientist Tableau Vertica DSS