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Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLe rôle principal du Data Scientist sénior est de contribuer à l'évolution du système de Revenue Management en réévaluant et en modernisant le modèle de prévision de demande. Responsabilités :Accompagner la réévaluation du modèle de prévision de demande. Collaborer avec l'équipe sur des projets d'innovation. Analyser des données complexes pour favoriser des prises de décision éclairées. Présenter les résultats d'analyse de manière compréhensible pour les parties prenantes. Travailler en anglais au quotidien avec une équipe mixte. Participer à des déplacements professionnels à l'étranger. Must Haves :Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist. Expertise en prévision de séries temporelles. Maîtrise de Python et d'outils de visualisation de données (Spotfire, Power BI). Compétences en machine learning (scikit-learn). Solides compétences analytiques. Nice to Haves :Expérience avec Google Cloud Platform (GCP). Capacité à travailler dans un environnement international. Expérience en gestion de projets d'innovation. Détails supplémentaires :Localisation : Roissy Présence minimum sur site : 2 jours par semaine. Langues : Français et Anglais exigés. Équipe de 12 personnes.

Missions principales Assurer le pilotage global de la maintenance et de l'évolution de l'application, en lien avec : la MOA ; le prestataire chargé des développements ; les équipes internes intégration / exploitation / DevSecOps ; les équipes support de la DTNUM : architecture, tests, sécurité... Principales responsabilités Pilotage de la maintenance corrective et évolutive ; Suivi du bon fonctionnement de l'application ; Suivi des actions d'amélioration des performances ; Coordination et pilotage des équipes de développement ; Animation des comités projet ; Reporting auprès de la hiérarchie et des équipes métier ; Planification et suivi des activités ; Suivi financier du projet ; Pilotage des phases de tests, audits et homologation ; Suivi des sujets sécurité, RGPD, RGAA et métrologie ; Formalisation et maintien de la documentation projet.

ContexteDans le cadre de l'intégration d'une ancienne entité de gestion d'actifs au sein d'un acteur mondial majeur de l'asset management, l'objectif du projet est de migrer les investissements indirects de l'activité Prime Private Debt de l'application Vidrio vers eFront. MissionsComprendre le paramétrage et le fonctionnement actuels de Vidrio. Documenter la solution cible et le modèle opérationnel, y compris les services de données. Exporter les données depuis Vidrio : fonds, investissements, flux de trésorerie, passifs, données de transparisation (look-through), documents, etc. Définir le modèle de données cible dans eFront. Réaliser le mapping entre les données Vidrio et le modèle de données cible eFront. Mener les tests d'intégration dans eFront, les opérations de réconciliation et les recettes utilisateurs (UAT) avec les équipes métiers. Mettre en œuvre des évolutions de paramétrage simples dans eFront : ajout de champs, workflows et profils utilisateurs. Développer les interfaces entre eFront et les applications internes sur le périmètre Private Debt. Améliorer le reporting, dans eFront comme dans les outils internes.

Analyser et concevoir : étudier les besoins, challenger l'éligibilité RPA, évaluer la faisabilité technique et contribuer au chiffrage, aux risques et au ROI. Développer : réaliser des automatisations avec UiPath Studio en appliquant les standards de l'équipe, notamment modularité, réutilisabilité, gestion des exceptions, logs et paramétrage. Industrialiser : concevoir des solutions adaptées aux robots attended et unattended, utiliser Orchestrator pour les assets, files, déclenchements, environnements et déploiements. Tester et documenter : préparer les tests unitaires et d'intégration, contribuer à la recette, corriger les anomalies et produire les dossiers de conception, procédures d'exploitation et éléments de traçabilité. Déployer et sécuriser : préparer le packaging, le versioning et les mises en production en lien avec les équipes Ops, architecture et SSI, dans le respect des habilitations et de la gestion des secrets. Exploiter et maintenir : superviser les exécutions, analyser les logs, diagnostiquer les incidents, assurer les corrections et évolutions, et contribuer à la stabilisation des robots. Collaborer : participer aux revues de code, aux communautés de pratique et au partage de composants, templates et bonnes pratiques. Contribuer à la transformation : participer à la migration de robots Blue Prism vers UiPath et, selon les cas d'usage, à l'intégration d'API, de traitement documentaire intelligent ou de capacités agentiques.

Business Analyst Senior – IT Finance / Data & SQL – Asset ManagementDans le cadre d'une mission au sein d'un acteur majeur de la gestion d'actifs, nous recherchons un(e) Business Analyst Senior avec un fort background technique, idéalement un ancien profil développeur / Data / SQL ayant évolué vers un rôle de BA. Missions : Assurer le support fonctionnel et opérationnel d'une application de suivi du passif. Suivre quotidiennement la production et contrôler l'intégration des flux. Identifier les anomalies, effectuer les contrôles et réconciliations de données. Réaliser les paramétrages métiers directement en base de données. Recueillir et challenger les besoins métiers. Rédiger les spécifications fonctionnelles et la documentation. Animer les ateliers avec les équipes métiers et techniques. Participer aux évolutions de l'application, montées de version et traitement de l'obsolescence. Contribuer à la sécurisation du processus de livraison des packages SQL. Coordonner les différents intervenants et assurer le suivi du planning. Profil recherché : Expérience confirmée en tant que Business Analyst, avec un très bon background technique. Excellent niveau SQL indispensable : requêtes complexes, manipulation de volumes importants, procédures stockées, vues. Très bonne compréhension des problématiques Data et Production. Une expérience ou connaissance de l'Asset Management / IT Finance est fortement appréciée : gestion du passif, flux de trésorerie, AUM. Autonomie, rigueur et capacité à travailler sur des périodes d'arrêté sensibles. Excellent relationnel avec les équipes métiers, développement et production. 🎯 Profil particulièrement recherché : ancien développeur / profil technique ayant évolué vers un poste de BA.

Pour notre client, un acteur majeur du conseil et de l'audit, nous recherchons un(e) Cloud DataOps Engineer. Vous rejoindrez l'équipe Intégration DevOps de la DSI. Votre rôle : garantir la fiabilité des plateformes Data critiques et participer à leur modernisation vers Azure Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Vos missions Exploitation et RUN Data Assurer le maintien en condition opérationnelle du Référentiel Data et des applications Data. Superviser les pipelines, les traitements d'alimentation et les flux inter-applicatifs. Prendre en charge les incidents N2/N3, mener les analyses de causes racines (RCA) et piloter les remédiations. Suivre la capacité, la performance et la disponibilité des plateformes. Administration Azure Data Administrer Azure Data Factory et les Self-hosted Integration Runtime (SHIR). Administrer les composants Azure : Storage, Key Vault, Entra ID, réseau, Azure Monitor et Log Analytics. Contribuer à l'évolution des architectures Synapse Analytics et Microsoft Fabric. Flux, bases et Analytics Exploiter les flux SSIS, ADF, OpCon, les API REST et les traitements batch. Administrer SQL Server : T-SQL, performance, sauvegarde, restauration et rafraîchissement. Contribuer à l'exploitation de MongoDB, Alteryx Designer / Server et Power BI. Déploiements et industrialisation Préparer et exécuter les mises en production (DEV, REC, ITG, PPR, PROD) : RFC, chronogrammes, smoke tests, plans de retour arrière. Gérer les comptes de service, les secrets, les certificats et les habilitations. Maintenir la documentation : DEX, DAT, PIT et procédures RUN. Automatiser les opérations avec PowerShell, CI/CD, YAML et Infrastructure as Code.

Dans le cadre du renforcement des équipes Data, nous recherchons un Ingénieur DevOps Data Référent intervenant sur des environnements technologiques multiples. Sa mission principale sera d'assurer l'industrialisation, l'automatisation et le déploiement des solutions Data sur l'ensemble des environnements techniques, du POC jusqu'à la production, dans une démarche DevOps. La prestation s'effectuera principalement en environnement D1 (soumis à dérogation). Missions principalesAutomatiser les déploiements des solutions Data et des infrastructures via les principes Infrastructure as Code (IaC) et Software as Code. Garantir la reproductibilité, la scalabilité et la configuration des différents environnements. Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines de déploiement CI/CD. Réaliser les tests et la validation des automatisations développées dans les configurations minimales définies. Produire et maintenir la documentation technique associée aux automatisations et processus de déploiement. Accompagner les équipes Data dans l'adoption et la diffusion des bonnes pratiques DevOps. Assurer un rôle de référent technique sur les sujets d'obsolescence, de sécurité et de maintien en condition opérationnelle des composants techniques composant les plateformes Data. Être l'interlocuteur privilégié des équipes Data concernant les enjeux de sécurité, de conformité et d'évolution des composants techniques. Participer activement aux cérémonies Agile et aux démonstrations au sein des équipes Data (socle/fondation). Environnement techniqueCompétences attenduesDevOps et industrialisation des déploiements Infrastructure as Code (Terraform, Ansible ou équivalent) CI/CD Git Conteneurisation (Docker) Orchestration (Kubernetes/OpenShift apprécié) Automatisation de configuration Cloud et infrastructures Data Sécurité des environnements techniques Monitoring et observabilité MéthodologiesAgile Scrum SAFe (Scaled Agile Framework)

Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons Deux Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d'ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l'amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

Une plateforme data sur Google Cloud, des demandes métier concrètes et une équipe internationale : une mission pour un Data Engineer qui veut construire, pas seulement maintenir. La DSI d'un grand groupe bancaire déploie une plateforme de données sur Google Cloud Platform au service des directions technologiques, des opérations et de la banque de proximité. Vous mettez en œuvre techniquement les demandes des métiers, en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données. Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Une stack cloud moderne : BigQuery, Cloud Storage, Python orienté objet. Des cas d'usage métier variés, livrés en Scrum. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Environnement technique : GCP, BigQuery, Cloud Storage, Python, Pandas / Dask, SQL, Bash, Git — Scrum.

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.

Contexte de la mission Vous travaillerez au sein des équipes de la Gouvernance des données, en étroite collaboration avec les acteurs métiers (propriétaires, gestionnaires, analyste) et IT (PM, PO, architectes). Vous avez pour mission, d'une part, de définir le cadre des travaux de data quality à lancer, d'accompagner et coordonner les actions de mise en qualité au sein des différentes directions métiers et IT, et de développer la culture de la donnée. Objectifs et livrables Dans ce cadre, vous allez participer au renforcement de la déclinaison opérationnelle de la stratégie de Gouvernance des données pour répondre aux enjeux de qualité des données en : Définissant le cadre normatif conformément aux meilleurs pratiques de la gouvernance, de la collecte de la donnée à l'exploitation, Mesurant et pilotant la mise en application du cadre par les métiers et par les équipes agiles, Enrichissant les processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données pour servir les ambitions du client (compléments pour passage à l'échelle), Pilotant les processus de mise sous contrôle de la qualité des données, Accompagnant les métiers et l'IT dans leur montée en compétence sur les processus de gouvernance de la donnée et sur les nouveaux rôles et responsabilités, Créant une communauté de pratiques (cohésion, acculturation, priorisation des travaux, modèle d'animation et de soutien de la communauté). C'est à dire conduire le changement en : Créant, animant et maintenant la vitalité d'une communauté Facilitant des interactions entre les membres, Stimulant un travail collaboratif de la Communauté, construisant et déroulant le plan d'animation, animant des travaux de groupe, proposant des formations ou des situations formatives, Sondant régulièrement les participants sur leurs attentes et besoins Préparant et définissant les contours de sessions de onboarding, et en mettant à disposition des 1er cursus d'acculturation, Accompagnant les métiers pour légitimiser et valoriser leurs nouveaux rôles, Accompagnant et en acculturant les équipes métiers et IT dans leur montée en compétence (les aider à prendre les bonnes décisions sur les données de leur périmètre), Promouvant les principes et stratégie Data Quality / normes et standards, tout en s'assurant de leur bonne diffusion et compréhension (méthodologie et bonnes pratiques), Soutenant le propriétaire/le gestionnaire de la donnée dans la mise en oeuvre des plans de remédiation et d'amélioration continue de la qualité des données. Apportant des compléments opérationnels au cadre de gouvernance défini pour passage à l'échelle Définissant et enrichissant le processus de gouvernance, et la stratégie de qualité des données existantes, Renforcant si nécessaire la comitologie pour prioriser les chantiers de data quality (actions de remédiation) Mesurant et pilotant la mise en application du cadre Qualité des données par les métiers et par les équipes agiles, Synchronisant et ajustant les jalons avec la construction du comptoir Risque et Finance, Contribuant au suivi de l'avancement de l'ensemble des plans de remédiation de la qualité des données, Coordonnant les acteurs mobilisés sur des investigations en cas de non qualité, Orchestrant la gouvernance des données entre le Propriétaire et gestionnaires des données ▪ Une expérience professionnelle d'au moins 3 années en milieu bancaire ou au sein d'un Data Office ▪ Une connaissance des métiers et enjeux de la finance, des risques, de la conformité, des sujets Climatique (ESG, CSRD) ou des activités d'investissement. ▪ Une expérience significative dans la mise en oeuvre opérationnelle d'une mise en qualité des données. A l'aise avec l'agilité, et l'agilité à l'échelle, vous savez travailler en équipe et intervenir en transverse auprès d'une multiplicité d'interlocuteurs que vous pouvez animer, coordonner. Vous savez communiquer, en fonction du contexte (interviews, analyse, restitutions), et adaptez votre discours au public avec un sens du service / orienté client. Vous faites preuve de leadership dans des environnements complexes avec des priorités concurrentes. Structuré.e, rigoureux et méthodique, mener plusieurs sujets de front ne vous fait pas peur. Connaissance des outils de gouvernance peut-être un plus : Datagalaxy, IDQ Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Datagalaxy Avancé IDQ Avancé

Dans le cadre de projets à forte volumétrie autour des domaines Risque, Finance et Reporting réglementaire, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Big Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et l'industrialisation de traitements de données à grande échelle. Vous aurez pour mission missions La conception et le développement de pipelines de données batch. L'alimentation de datamarts réglementaires Risque et Finance. L'alimentation des systèmes de reporting financiers et risques. L'intégration de données issues de sources variées : Core Banking, bases relationnelles, fichiers partenaires, systèmes internes, etc. La mise en place de contrôles de qualité, cohérence et complétude des données. L'optimisation des traitements sur de fortes volumétries : partitionnement, gestion des ressources, performances Spark, optimisation des requêtes. L'industrialisation et le déploiement des traitements via CI/CD, orchestration et monitoring. La réalisation des tests unitaires et des TNR. La documentation technique et la mise à jour des référentiels de données. La prise en compte des contraintes de sécurité, confidentialité et conformité réglementaire : RGPD, classification, anonymisation des données. La participation aux cérémonies Agile et aux réunions projets. La contribution aux activités de Run quotidien et mensuel. Environnement technique Scala – Spark – Hadoop – HDFS – Hive – Airflow – SQL avancé – Bases relationnelles – NoSQL – CI/CD – DevOps Une très bonne maîtrise des problématiques Big Data, volumétrie et optimisation des performances est indispensable.

Contexte : Notre client, un acteur majeur de la distribution d'électricité en France, recherche un consultant expérimenté pour rejoindre le pôle Data de sa direction régionale Bretagne, sur le volet "data interne" : accompagnement du collectif d'appui métier (domaines Patrimoine, Opération, Cedre, RH, Gestion-Finances) sur l'outil de reporting Power BI. Description du rôle : Le consultant interviendra en appui du pôle Data pour accompagner les équipes métier dans la compréhension de leurs besoins, la conception de solutions data/BI et le développement d'outils de reporting et de dataviz. Tâches et responsabilités : Compréhension des cas d'usage métier et appui à la formalisation du besoin Proposition de solutions techniques adaptées (catalogue d'offres du pôle Data) Récolte et analyse de données Développement et conception de work-flows data et d'outils de dataviz Conception de modèles de données Développement informatique (Python/R) et testing Conception d'outils RPA/RDA (robots UiPath) Portage des solutions auprès des métiers demandeurs Documentation technique et fonctionnelle Maintien en condition opérationnelle (MCO) et supervision des outils livrés Appui au chef de projet sur les analyses de sensibilité des données (ASD) si besoin Veille technologique Environnement technique : Power BI, Python, R, Dataiku, SQL/PostgreSQL, API, UiPath Méthodes : Travail en mode Agile/Scrum ou cycle en V, en équipe pluridisciplinaire Livrables attendus : algorithmes accompagnés de documentation technique, tableaux de bord/reporting accompagnés de documentation technique, propositions de trajectoires de mise à l'échelle, retours d'expérience (REX) de prototypes/POC. Précision importante : dans le cadre de la réponse technique, le candidat devra présenter 3 références de projets similaires réalisés en région Bretagne (critère éliminatoire), détaillées chacune sur 2 pages max (description fonctionnelle, description technique, effectif total du projet, nombre de collaborateurs par profil, durée d'intervention, livrables + % de contribution).

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedIn Le rôle de Data Scientist est centré sur l'utilisation de la science des données et de l'intelligence artificielle pour classer des rapports et développer des systèmes de RAG. (Retrieval-Augmented Generation). Ce poste vise à renforcer les compétences d'une équipe novice et à favoriser l'innovation au sein de projets spécifiques. Responsabilités :Créer et développer des modèles de classification de données. Utiliser des outils et technologies pour analyser des données complexes. Collaborer avec l'équipe métier pour comprendre les besoins de classification. Former et encadrer les membres moins expérimentés de l'équipe. Must-haves :Compétences en Python Expérience avec GCP (Google Cloud Platform) Niveau expérimenté/senior Anglais courant Nice-to-haves :Compétences en vulgarisation et pédagogie Connaissance des méthodes d'innovation Autres Détails :Localisation : Île-de-France Présence sur site : Minimum 2 jours par semaine Équipe : 10 personnes Taux d'innovation : 60% innovation, 40% continuité

Mission de l'équipe : Au sein d'un département en charge de la comptabilité auxiliaire de portefeuilles institutionnels, l'équipe Business Change Management assure la mise en œuvre des évolutions fonctionnelles, le maintien de l'activité de comptabilité institutionnelle et le pilotage des projets associés. Les arrêtés comptables sont produits selon les normes French GAAP et IFRS 9. La mission intervient en collaboration étroite avec le responsable de l'équipe BCM, les équipes métiers de comptabilité institutionnelle et les équipes IT. L'objectif principal est d'aligner le paramétrage des schémas comptables de SimCorp Dimension avec les exigences French GAAP et IFRS 9, tout en optimisant les processus opérationnels associés.

Vous rejoignez un cabinet de conseil spécialisé sur les métiers de la banque et des marchés financiers, qui accompagne ses clients sur les dispositifs de surveillance des activités de marché et renforce aujourd'hui son équipe. La mission se déroule au sein d'une équipe Trade Surveillance, en banque de financement et d'investissement. Votre rôle : faire évoluer les modèles qui détectent les comportements anormaux sur les opérations de marché, et porter ces évolutions du besoin exprimé jusqu'à la mise en production. Concrètement, vous formalisez les besoins sous forme d'expressions de besoin et de user stories, vous préparez et conduisez les recettes, vous accompagnez le déploiement, et vous traitez les questions de données qui alimentent les modèles : complétude, qualité, réconciliation. Vous êtes l'interlocuteur qui traduit le langage des surveillants de marché en règles exploitables par l'informatique, et inversement. Requis : · Une pratique confirmée du métier de Business Analyst ou de MOA sur des opérations de marché · La compréhension des mécanismes d'abus de marché et des dispositifs de détection · L'habitude de rédiger des spécifications et de mener des recettes utilisateurs Souhaitable, sans être éliminatoire : · La connaissance d'un progiciel de surveillance des transactions · Une aisance sur les sujets de modélisation de données