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Principales activités : - Développer et maintenir des services et pipelines de données sur GCP. - Intégrer, transformer et exposer des données issues de SAP, Skywise et d'autres sources. - Participer au développement de composants permettant l'analyse des causes de volatilité et l'exploitation de recommandations. - Contribuer aux cas d'usage de conformité SAP exécutés via GCP, notamment l'analyse de règles et de documents, l'identification de références non conformes et la proposition d'actions préventives. - Développer ou intégrer des services associés à des assistants IA et à une interface conversationnelle permettant d'interroger les données et les résultats d'analyse. - Mettre en œuvre des API et mécanismes d'interopérabilité entre GCP, Skywise et les systèmes tiers. - Assurer la qualité du code, les tests, la documentation et le support à l'industrialisation. - Collaborer avec les Data Scientists, les architectes et les équipes métier dans un fonctionnement Agile. - Participer aux revues techniques et contribuer au transfert de connaissances vers l'équipe. Les cas d'usage identifiés couvrent notamment l'analyse de Root Cause, l'exploitation de données complexes, les recommandations liées à la conformité SAP et la mise en œuvre d'un chatbot transversal

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.

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

🔎 Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation Data et de migration d'un Data Warehouse historique vers Google Cloud Platform (GCP), nous recherchons un Data Engineer senior pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de Data Products à destination de différents domaines métiers : Achats, RH, Finance, Opérations, etc. Vous intégrerez une équipe Data agile et contribuerez à la modernisation de la plateforme Data, à la migration des flux existants et à la mise en place de solutions performantes, fiables et industrialisées. 🛠️ Vos principales missions ✅ Concevoir, développer et maintenir les flux de données entre différents systèmes. ✅ Participer à la migration des flux existants vers GCP. ✅ Construire et optimiser les modèles de données sous BigQuery. ✅ Mettre en œuvre des contrôles qualité et renforcer la fiabilité des données. ✅ Automatiser les déploiements et industrialiser les traitements Data. ✅ Contribuer à l'architecture Data en collaboration avec les Data Architects. ✅ Participer aux enjeux de Data Governance, Master Data Management (MDM) et de référentiels de données. ✅ Collaborer avec les Data Stewards et les Data Scientists pour garantir la qualité, la sécurité et l'exploitation des données.

Dans le cadre de la transformation Data et du programme de décommissionnement progressif du Data Warehouse historique au profit de la plateforme GCP, la DSI recherche un Data Engineer expérimenté pour contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de Data Products destinés aux différents domaines métiers (Achats, RH, Finance, Opérations, etc.). Le prestataire interviendra au sein d'une équipe agile Data et participera à la migration des flux existants, à la construction des modèles de données BigQuery, ainsi qu'à l'automatisation des déploiements et des contrôles qualité. DATA ENGINEER - En charge du développement des flux de données (modélisation, transport et exposition) entre les différents systèmes pour améliorer l'exploitation et la sécurité des données. - Contribue à la qualité des données des systèmes, en partenariat avec les Data Stewards, en développant des outils et en renforçant les contrôles qualité. - Construit et développe l'architecture de données du Groupe avec le Data Architect. - Industrialise (mise à l'échelle, exposition, interfaces de confiance, SLA, etc.) les projets de Data Science avec les Data Scientists. - Contribue à la stratégie des données / de la gouvernance des données (datalake, DWH, etc.). - Définit les meilleures pratiques de Master Data Management et définit les Master Data du Groupe sur chaque domaine clé de données.

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.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.

Environnement de travail Vous intégrerez une équipe dédiée à l'implémentation, l'exploitation et la maintenance d'une plateforme technologique hautement sécurisée. Cette plateforme fournit l'infrastructure et les applications nécessaires aux travaux d'une équipe de Data Scientists. Stack technique principale : Golang (40 %), Terraform (30 %), Helm Charts & Dockerfiles (15 %), Bash (10 %), Python (5 %). Infrastructure & Automatisation : Terraform, Terragrunt, Packer, Ansible, Cloud. Conteneurisation & Data : Kubernetes, Helm, Ingress, Keycloak, Nexus, Gitea, Jupyter, Spark, PostgreSQL. Vous participerez au développement et à la maintenance de la définition as code de la plateforme. Développer et intégrer de nouvelles fonctionnalités (traitements de données, chiffrement, formatage) tout en maintenant les composants existants. Automatiser le déploiement d'infrastructures cloud à grande échelle. Intégrer, maintenir et automatiser les composants transverses open source et les outils de traitement de données sur Kubernetes. Collaborer avec les architectes, le directeur technique et les Data Engineers pour co-construire les cas d'usage et faire évoluer l'architecture. Contribuer à la rédaction des User Stories, à la planification des tâches, et documenter les composants techniques. Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques de sécurité des données et réaliser une veille technologique continue.

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

En étroite collaboration avec l'équipe Data Science actuelle et les experts métiers de la Direction Opérationnelle, vous piloterez le développement des deux MVP suivants : Surveillance du réseau par analyse d'images aériennes : Vous serez en charge de concevoir un système automatisé capable d'ingérer et d'analyser d'importants volumes d'images aériennes (captées par drones ou hélicoptères). L'objectif est de détecter les anomalies, les emprises non autorisées ou les évolutions topographiques menaçant notre réseau. Vous devrez sélectionner, entraîner ou fine-tuner les modèles de Computer Vision les plus adaptés pour garantir une détection robuste face à des conditions d'éclairage et de résolution variables. Analyse d'intégrité et typage de corrosion sur les canalisations : Vous développerez un modèle de classification et de segmentation à partir de photographies d'inspection de nos canalisations. Ce modèle devra non seulement identifier la présence de corrosion, mais également en évaluer la typologie et le degré de sévérité. L'utilisation potentielle de VLM (Vision Language Models) pourra être explorée pour enrichir l'analyse visuelle par du contexte textuel issu des rapports de maintenance. Accompagnement méthodologique et transfert de compétences Au-delà de la production technique, votre mission revêt une dimension d'encadrement fondamental. Vous guiderez nos Data Scientists dans l'appropriation des concepts avancés de Computer Vision et de VLM. Vous instaurerez des bonnes pratiques de développement, de structuration des pipelines d'images et d'évaluation des performances des modèles. Par des sessions de pair-programming, des revues de code et des ateliers méthodologiques, vous assurerez la montée en compétence de l'équipe afin qu'elle soit pleinement autonome lors des futures phases d'industrialisation de ces solutions. Contexte de l'entreprise et du Département Data & IA Au sein de notre Direction des Systèmes d'Information (DSI), le Département Data et IA joue un rôle moteur dans la transformation numérique de l'entreprise. Notre vocation est d'accompagner l'ensemble des métiers dans l'exploitation stratégique de leurs données, en opérant de manière transverse avec toutes les chaînes de valeur de la DSI. Notre équipe dédiée à la Data Science conçoit, développe et déploie des solutions innovantes pour répondre à des cas d'usage métiers variés. Notre champ d'action est vaste et couvre l'intégralité du cycle de vie de la donnée, depuis la phase d'idéation et la réalisation de Preuves de Concept (POC), jusqu'à l'industrialisation complète des modèles. Nous intervenons sur des problématiques allant des fonctions supports (Ressources Humaines, Achats, Finances) jusqu'aux fonctions hautement opérationnelles sur le terrain, telles que la maintenance et la sécurisation de nos infrastructures physiques. Enjeux et objectifs de la mission (4ème trimestre 2026) Pour le dernier trimestre de l'année 2026, notre Département fait face à un défi technique majeur émanant de la Direction Opérationnelle (DO). L'objectif est d'accélérer notre stratégie de maintenance prédictive et de surveillance en intégrant des technologies de pointe en analyse d'images. Afin de franchir un cap technologique décisif, nous ouvrons une consultation pour intégrer un(e) Expert(e) en Computer Vision et Modèles de Langage Visuel (VLM). Vous interviendrez lors d'une mission ponctuelle à forte valeur ajoutée pour traiter deux cas d'usage critiques en phase de MVP (Minimum Viable Product). Votre rôle sera double : concevoir techniquement les solutions et agir en tant que mentor auprès de nos Data Scientists internes pour assurer un transfert de compétences pérenne.

Dans le cadre de sa stratégie de développement des usages numériques, notre client souhaite renforcer la valorisation de ses données et en faire un levier de croissance et d'amélioration de l'expérience utilisateur. Au sein de la Direction Data, plusieurs initiatives sont menées autour de la collecte, de la gouvernance et de l'exploitation des données, dans le respect des réglementations en vigueur. Dans ce contexte, notre client souhaite mettre en place un catalogue de données permettant de faciliter l'accès aux données, d'améliorer leur compréhension et de favoriser leur utilisation par les équipes internes. Nous recherchons un(e) Data Catalog Product Owner chargé(e) de piloter la mise en œuvre, la gestion et l'évolution du catalogue de données, en coordination avec les équipes métiers, Data et techniques. Vos missions1. Gestion et évolution du catalogue de donnéesParticiper à la mise en œuvre, au développement et à la maintenance du catalogue de données. Structurer et documenter les jeux de données : classification, annotation et description des métadonnées. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des métadonnées. Contribuer à la conception et à l'évolution du métamodèle du catalogue. Faciliter l'accès aux données et leur compréhension par les utilisateurs. 2. Pilotage produit et amélioration continueRecueillir et analyser les besoins des utilisateurs et des parties prenantes. Construire, maintenir et prioriser le backlog produit en collaboration avec le Data Manager. Définir les fonctionnalités attendues et piloter leur mise en œuvre. Coordonner les évolutions du catalogue avec les Data Stewards et les équipes techniques. Collecter les retours utilisateurs et proposer des axes d'amélioration. Suivre la réalisation des fonctionnalités et s'assurer de leur adéquation avec les besoins métiers. 3. Gouvernance et conformité des donnéesParticiper à la définition et à la mise en œuvre des politiques et procédures de gouvernance des données. Veiller à la qualité, à la traçabilité et à la bonne documentation des données. Contribuer au respect des exigences réglementaires, notamment du RGPD et des recommandations de la CNIL. Collaborer avec les équipes Privacy et Data Gouvernance afin de garantir la conformité des pratiques. 4. Formation et accompagnement des utilisateursOrganiser et animer des sessions de formation à l'utilisation du catalogue. Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de l'outil et l'adoption des bonnes pratiques. Assurer un support fonctionnel continu. Produire et maintenir la documentation utilisateur. 5. Coordination et adoption du catalogueCollaborer étroitement avec les Data Owners, Data Stewards, Data Managers, Data Scientists, Data Analysts et les autres parties prenantes. Assurer la coordination entre les équipes métiers, fonctionnelles et techniques. Favoriser l'adoption du catalogue par l'ensemble des départements. Définir et suivre des indicateurs de performance et d'adoption avec l'équipe Data Gouvernance. Analyser les usages et proposer des actions pour améliorer l'utilisation du catalogue.

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L'enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT. Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

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

Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. Le périmètre d'intervention comprend la participation aux différentes étapes des projets de data science, notamment : Définition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des gpus dans un environnement de dev. Amélioration continue : Amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.

Contexte de la mission • Représenter le métier Distribution auprès des équipes projet, des pays pilotes et du réseau automobile • Accompagner l'amélioration continue d'un outil de recommandation et de réassort de véhicules neufs • Faire l'interface entre les équipes Commerce, Distribution, IT et Data Science • Garantir la pertinence des recommandations en fonction des évolutions de l'offre commerciale et du marché Votre rôle au quotidien • Analyser les besoins métier et les traduire en spécifications fonctionnelles pour les équipes projet • Accompagner le déploiement international de l'outil auprès des filiales et concessionnaires • Étudier les écarts entre les recommandations de l'outil et les réalités opérationnelles du réseau • Collaborer avec les data scientists pour améliorer les modèles de recommandation et les algorithmes Environnement technique • Distribution automobile véhicules neufs et gestion des stocks réseau • Déploiement d'outils digitaux, AMOA, conduite du changement et accompagnement utilisateurs • Analyse de données, reporting et pilotage de performance via Spotfire et Looker • Outils appréciés : Distrinet et Pilotage