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ContexteDans le cadre du renforcement de notre équipe, nous recherchons un Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. La mission consiste à concevoir et produire des analyses de données, des rapports BI sous Power BI et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP) afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages autour de la Data. Compétences recherchéesPower BI – maîtrise indispensable Google Cloud Platform (GCP) BigQuery DBT Cloud Composer Data Analysis / Business Intelligence Compétences en Data Science / analyses avancées Profil recherchéNous recherchons un profil capable de faire le lien entre les besoins métiers, l'analyse des données et la restitution BI, avec une bonne maîtrise de l'environnement GCP. Une expérience significative sur Power BI, BigQuery, DBT et Cloud Composer est fortement attendue.

Contexte Objectif global : Développer IA au sein du SOC 2 Au sein de notre SOC, nous intégrons des technologies d'Intelligence Artificielle Générative pour automatiser l'analyse de menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister nos analystes. Nous recherchons un(e) Expert(e) en IA spécialisé(e) dans l'entraînement, l'alignement et l'évaluation de Modèles de Langage (LLM/SLM) afin de concevoir des modèles souverains, ultra-spécialisés en cybersécurité. En collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, le/la consultant(e) aura pour missions de : MISSIONS Fine-tuning de modèles : Adapter et spécialiser des LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen...) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks). Alignement et limitation des hallucinations : Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement pour s'assurer que les modèles génèrent des réponses précises, sécurisées et sans biais/hallucinations (crucial pour le SOC). Formatage et structuration des données : Définir et appliquer les meilleurs formats de prompt et de conversation pour l'entraînement. Évaluation et Benchmarking : Mettre en place des pipelines d'évaluation rigoureux pour mesurer la performance des modèles spécialisés "Cyber" par rapport aux standards du marché.

Data analyst / data scientist ESG - Asset management - Matlab, Python, SQL, Snowflake obligatoires Tâches : · S'assurer de l'ingestion des données externes (mis à jour, changement méthodo, changement dans la structure des données) · Production des KPI et scores sur l'ensembles des instruments appartement à l'univers ESG · Développer des contrôles sur les lignes de productions existantes et des dashboards permettant de les suivres. · Documenter tous les modèles et toutes les procédures

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

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

Dans le cadre du développement d'un produit Socle Data Retail pour un acteur majeur du secteur bancaire, vous rejoignez une équipe chargée des activités de Data Engineering sur une plateforme Data hébergée sur Google Cloud Platform. Vous intervenez sur le socle de la plateforme, l'alimentation des données distributeurs Retail ainsi que l'accompagnement des équipes IT, des équipes métiers et des utilisateurs de la plateforme. À partir des expressions de besoins, auxquelles vous contribuez, vos responsabilités sont les suivantes : Définir les spécifications fonctionnelles et techniques. Concevoir, développer et mettre à disposition des solutions logicielles et des données sur Google Cloud Platform à destination des Data Scientists et Data Analysts. Construire les flux d'alimentation de la plateforme Data. Alimenter le Datalake avec des données issues des systèmes sources ou de sources externes, notamment Open Data. Mettre en œuvre les mécanismes d'exposition, de partage et d'export des données. Configurer, tester et assembler les composants logiciels. Préparer les composants pour leur mise en production par les équipes d'exploitation. Assurer le suivi de production en coordination avec les équipes d'exploitation, sans astreinte en dehors des heures ouvrées. Prendre en charge la maintenance corrective et évolutive des flux d'alimentation et d'exposition des données du Datalake. Contrôler dans le temps le fonctionnement, la pertinence et la qualité des flux de données. Participer à la résolution des incidents et assurer le support auprès des utilisateurs. Apporter un support technique aux établissements et aux équipes internes sur les composants applicatifs, les outils internes, les services GCP et les habilitations. Accompagner les Data Scientists et Data Analysts dans l'analyse, la préparation et l'exposition des données ainsi que dans la prise en main des outils. Optimiser les capacités techniques afin d'améliorer les performances et de maîtriser les coûts selon une approche FinOps. Améliorer la qualité de service et la qualité des données en proposant des contrôles, des outils de mesure, de reporting, de métrologie et de datavisualisation. Vous participez également à des activités de Data Analyse : Identifier et obtenir les données adaptées aux problématiques rencontrées. Rechercher les sources de données pertinentes. Formuler des recommandations sur les données à consolider, transformer ou rapatrier. Consolider les données dans les couches socle et les couches d'exposition accessibles aux différents usages via le Data Sharing. Analyser les données afin de traduire et traiter des problématiques métiers. La mission est réalisée dans un environnement Agile, reposant sur Scrum et l'agilité à l'échelle SAFe.

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.

Nous recherchons un consultant Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist pour le compte d'un de nos clients dans le secteur de l'assurance, dans le cadre d'un projet Data autour de programmes d'assurances affinitaires. Vous interviendrez dans un environnement international afin d'accompagner les équipes métier sur l'exploitation, la fiabilisation, l'analyse et la restitution de leurs données. Rôles et responsabilitésManipuler, analyser et fiabiliser les données liées aux activités d'assurance. Recueillir et comprendre les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques métier en besoins Data. Produire des analyses et restitutions claires et exploitables. Collaborer avec des interlocuteurs en France et à l'international. Contribuer à la résolution des problématiques Data du projet. Compétences requisesExpérience en tant que Data Analyst, Data Engineer ou Data Scientist. Solides compétences en manipulation et analyse de données. Expérience dans les services financiers. Expérience en assurance fortement souhaitée. Capacité à travailler avec des équipes métier. Bonnes capacités de communication et de restitution. Anglais indispensable. DétailsDémarrage : octobre 2026 Durée : 3 mois, renouvelable Lieu : Paris + télétravail Déplacements : ponctuels à Malte

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Analyst / Data Scientist pour accompagner le développement de nouveaux usages autour de la donnée. Le consultant interviendra sur des sujets mêlant analyse de données, Business Intelligence et Data Science, avec pour objectif de transformer les données en analyses exploitables et en indicateurs permettant d'accompagner les décisions métiers. La mission comprendra notamment la conception et la production de reportings BI, l'analyse de données et la mise en œuvre de traitements sur un environnement Google Cloud Platform. Les consultants travailleront en lien étroit avec les équipes métiers et techniques afin d'identifier les besoins, proposer des analyses pertinentes et contribuer au développement de nouveaux cas d'usage Data.

Projet "Pricing Excellence" : mettre en place une gestion globale de la croissance des revenus (RGM) pour fixer le juste prix au client. Prix basé sur la data, en équilibrant le coût total, la perception du prix par le client et la rentabilité. Forte ambition sur les outils digitaux, la data et l'IA. Équipe composée d'un centre d'excellence Pricing et d'une équipe transverse Data / IA. Objectif : optimiser les prix de façon proactive, suivre le marché et améliorer l'expérience client. Objectifs et livrables Travailler avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts pour améliorer les produits de dataviz. Créer des frameworks d'analyse scalables sur l'écosystème pricing. Analyser et améliorer les processus de changement de prix. Trouver et chiffrer de nouvelles opportunités business ou produit. Transformer des problèmes business en insights actionnables. Accompagner les analystes juniors.

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. Principales missions : - 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 Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

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

ContexteMission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables. MissionsDévelopper une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Assurer la communication claire avec des profils non techniques Outils & Environnement & Compétences obligatoiresMaîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines) SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts) Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant) Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur Compétences appréciées (Nice-to-have)Agents IA déjà déployés en production MCP, Claude Code GitLab CI Vertex AI / KFP et MLOps avancé Analyse statique de code Python (AST/LSP) Connaissances en imagerie médicale et histopathologie Soft skillsAutonomie et rigueur Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Esprit de collaboration dans un contexte de recherche