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Nous recherchons un Data Architect qui intégrera l'équipe stable dédiée à la Business Intelligence (BI) et à l'Analyse, avec un focus particulier sur le domaine Achats. Objectifs et livrables Ce que vous aurez à réaliser : En tant que Data Architect, vous veillerez à ce que les produits délivrés par votre équipe soient conformes à notre architecture cible globale. Pour soutenir cette fonction, nous cherchons un Data Architect spécialisé dans Azure, possédant une bonne compréhension des services disponibles dans la stack analytique Azure. Vous collaborerez avec le DPO, les Data Analysts, Data Engineers & Data Scientists de l'équipe, ainsi qu'avec la communauté d'architectes, afin de définir une architecture de qualité, apportant une valeur métier pertinente et assurant la maintenabilité à long terme. De plus, vous devrez faire preuve de compétences en leadership pour prendre en charge le rôle de lead technique et participer aux discussions avec les parties prenantes métier et l’architecture d’entreprise. Vous apportez un leadership technique, participez aux efforts de développement et représentez l’ensemble des capacités internes et externes de la plateforme. Vous êtes un membre actif de la guilde des architectes, chargé de superviser le processus de gestion des données et de fournir guidance et orientation aux équipes de développement. Vous êtes responsable de la conception et de la documentation des solutions dans votre domaine. Vous avez une expérience avec Databricks, ADLS Storage, SQL Database, Azure Data Factory (ADF) et Power BI. Vous avez l’expérience de la définition et de la gestion d’une architecture de données évolutive de bout en bout, en tenant compte de l’architecture d’entreprise et des normes du secteur. Vous maîtrisez le développement, la documentation et la maintenance de modèles de données logiques et physiques. Votre futur équipe Dans le cadre du domaine Achats, vous devrez relever de nombreux défis et aborder des sujets passionnants : Mettre en place des Data Products pour soutenir l’approche CAST (produits réutilisables partagés), conformément à notre stratégie. Contribuer à la définition de la feuille de route des initiatives BI & Analytics. Définir le Modèle de Données EDM et le mettre en œuvre en respectant les directives existantes. Participer à l’équipe de maintenance afin d’assurer la continuité des processus métier.

Contexte : Dans le cadre de nos travaux IA et de notre roadmap, nous lançons plusieurs pilotes autour de l’ IA Agentic en phase d’expérimentation. Nous recherchons un Product Owner pour nous accompagner dans cette démarche de test et R&D , avec un fort rôle d’interface entre les besoins métier et la mise en œuvre technique. Missions : Le PO sera intégré aux équipes IA Client, Conseiller CRC/Opérations et pilotera la démarche avec l’ensemble des équipes : Métier, IT, Data Scientists , ainsi qu’avec des partenaires éditeurs. Ses missions incluront : Interaction forte avec le Top Management : restitution claire et synthétique des avancées, mise en avant de la valeur business générée. Orientation Business : traduire les besoins métier en cas d’usage IA Agentic concrets et mesurables, démontrer la valeur ajoutée attendue et définir comment l’IA Agentic sera déployée. Compréhension de l’Asset et de la techno : maîtrise des concepts IA Agentic pour dialoguer avec les équipes techniques, tout en s’appuyant sur le PO Asset pour la mise en œuvre technique détaillée. Travail avec des éditeurs : cadrer, suivre et évaluer les contributions des partenaires dans le cadre des pilotes IA Agentic. Analyse de la réalité opérationnelle et de la performance : mettre en place des indicateurs de suivi (KPI), analyser les résultats, proposer des ajustements. Pilotage complet : gestion du projet de bout en bout, de l’idéation à l’évaluation des pilotes, avec une autonomie totale.

Mission : Data Modeler – Transformation Data B2B sur Paris Projet : Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) Contexte : Programme de transformation Data B2B, création d’un nouvel espace de données sur Google Cloud Platform / BigQuery . Approche : Greenfield – reconstruction des produits de données depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI). Équipe : Intégré à la “Core Team” pour bâtir le socle technique et les données de référence utilisées par les Squads Métiers. Démarrage : ASAP / URGENT Objectif de la prestation : Le prestataire sera Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée , faisant le lien entre Experts Métiers et Lead Data Engineer Agile. Responsabilités principales : Conception du Core Model : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) sur BigQuery (Star Schema / Data Vault). Règles de Gestion RCU : Définir/prototyper en SQL les règles de rapprochement entre données techniques et légales (SIREN/SIRET). Archéologie de la Donnée : Analyser les sources legacy (Oracle), identifier règles implicites et écarts avec la cible. Gouvernance & Dictionnaire : Documenter les métadonnées dans AIDA et ODG. Support aux Squads : Préparer des datasets certifiés pour Data Scientists et Analystes. Livrables attendus : Modélisation cible : Modèles Logiques de Données validés par Tech Lead. Mapping Source-to-Target. RCU / Vision 360 : Spécifications SQL des règles d’unicité, matrice de cas particuliers. Gouvernance : Dictionnaire de données intégré dans AIDA et ODG. Qualité des données : Définition des règles DQ pour chaque objet métier. Prototypage / exploration : Requêtes SQL et datasets de test pour validation métier. Planning clé : 1er draft RCU : mi-mars 2026 MVP RCU : fin mars 2026 Gouvernance et qualité : continu Prototypage : à la demande

Data Engineer (Snowflake / AWS) 📍 Localisation : Liège (Belgique) 📅 Expérience : 3 ans minimum 🎯 Mission principale En tant que Data Engineer , vous contribuez à la conception, au développement et à l’optimisation de plateformes data modernes dans un environnement cloud. Vous intervenez sur l’architecture, l’ingestion, la transformation et la gouvernance des données en utilisant Snowflake, AWS et Databricks , avec une attention particulière à la gestion des métadonnées et à la qualité des données. 🛠️ Responsabilités🔹 Développement Data Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) Développer des flux ETL/ELT performants Modéliser des entrepôts de données (Data Warehouse / Data Lakehouse) Implémenter des solutions sur Snowflake et Databricks 🔹 Cloud & Infrastructure (AWS) Déployer et gérer des services AWS (S3, Glue, Lambda, EC2, IAM, Redshift…) Automatiser les workflows (CI/CD, Infrastructure as Code – Terraform est un plus) Assurer la sécurité et la performance des environnements cloud 🔹 Metadata & Data Governance Mettre en place des stratégies de gestion des métadonnées Maintenir un data catalog Assurer la traçabilité (data lineage) Participer aux initiatives Data Quality 🔹 Collaboration Travailler avec Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers Participer aux choix technologiques et bonnes pratiques Documenter les solutions techniques 🧠 Profil recherché🎓 Formation Master en informatique, data engineering ou équivalent 💡 Expérience Minimum 3 ans d’expérience en data engineering Expérience concrète sur projets cloud data 🔧 Compétences techniques indispensables Snowflake (modélisation, performance tuning) AWS (S3, Glue, Lambda, IAM…) Databricks / Spark (PySpark) SQL avancé Python Gestion des métadonnées & data catalog ➕ Atouts Connaissance de Data Mesh ou Lakehouse Expérience dans environnement réglementé (pharma, industrie) Outils BI (Power BI, Tableau…) CI/CD, Git, DevOps 🌍 Langues Français courant Anglais professionnel (documentation et échanges techniques) 🤝 Soft Skills Esprit analytique Autonomie Sens de la qualité et rigueur Capacité à vulgariser des sujets techniques

Dans le cadre de la sécurisation et de l’industrialisation d’environnements Cloud public (AWS & GCP) , nous recherchons un(e) Expert(e) Sécurité Cloud pour travailler en lien étroit avec une équipe Cyber et les équipes en charge des Landing Zones . Vous accompagnerez la transformation DevOps & Cloud et la mise en place sécurisée de briques technologiques innovantes autour des architectures container , hybrides et cloud public , au service d’applications métiers en production. Vos missions (Run Sécurité Cloud) 1) Lutter contre les vulnérabilités Cloud Administrer une solution CNAPP (gestion des vulnérabilités, audits de configuration, comportements à risque) sur des environnements AWS/GCP. Assurer l’adoption de l’outil : documentation , formation , gestion des accès , amélioration continue, suivi des bugs et licences. Maintenir à jour les contrôles, politiques et procédures conformément aux standards de l’industrie. 2) Bâtir une gouvernance sécurité transverse Piloter les risques opérationnels détectés sur le périmètre par les outils de sécurité. Coordonner les parties prenantes : développement , SecOps , infra , référents sécurité. Produire des KPI de suivi de la sécurité opérationnelle (visibilité, confiance, pilotage). Suivre et valider la maturité et la conformité aux référentiels ( ISO , NIST , RGPD , IA Act ). 3) Accompagner les équipes techniques Animer des ateliers pour qualifier les vulnérabilités, répondre aux alertes et accélérer la remédiation. Contextualiser les vulnérabilités selon l’environnement, soutenir techniquement la résolution et promouvoir les bonnes pratiques cloud. Aider à l’affectation des vulnérabilités aux bonnes équipes (automatique et/ou manuel). Former développeurs et data scientists aux bonnes pratiques de sécurité . 4) Contribuer à la vie de l’équipe sécurité Analyser les risques projets, rédiger des expressions de besoins sécurité. Contribuer à la montée en compétence sécurité cloud des équipes et à une dynamique collaborative forte.

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

Contexte Vous évoluez au sein d’une équipe transverse dédiée au développement rapide de solutions à forte valeur ajoutée pour différents métiers. Notre positionnement est hybride : Développement “commando” en proximité directe avec les équipes métier Conception de solutions innovantes intégrant l’IA Générative Veille technologique et exploration de nouveaux usages autour de la Data et de l’IA Accompagnement à l’industrialisation des solutions dans un environnement IT structuré L’équipe (une vingtaine de profils : data engineers, data scientists, développeurs full stack, tech lead, chef de projet) fonctionne en mode agile , avec une forte culture d’entraide, d’autonomie et de responsabilité collective. Le client recherche un profil capable de s’intégrer dans cette dynamique, avec un bon relationnel et une vraie capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers. Missions: Vous interviendrez en tant que Développeur Full Stack sur des sujets variés mêlant développement applicatif et IA générative. Projet principal: Vous démarrerez sur un chantier stratégique : Développement d’une solution d’évaluation ESG d’entreprises à partir d’un corpus documentaire, intégrant des APIs d’IA générative (LLMs, RAG). Vos responsabilités: Concevoir et développer des solutions logicielles de bout en bout Garantir la qualité du code (tests unitaires et fonctionnels, performance, maintenabilité) Développer des interfaces dynamiques et réactives en Angular Concevoir et exposer des APIs via FastAPI Participer à la réalisation de POCs autour de l’IA générative Concevoir des applications intégrant des modèles de type LLM Assurer la maintenance évolutive et le run d’applications existantes Collaborer avec les équipes produit/design lorsque nécessaire Participer à la mise en place des bonnes pratiques (documentation, standards, qualité) Échanger directement avec les équipes métier pour comprendre, challenger et affiner les besoins Profil recherché:Compétences techniques Très bonne maîtrise d’Angular Solide expérience avec FastAPI et les services web Très bonne maîtrise de Python Connaissance des bases de données relationnelles et non relationnelles Maîtrise des outils de versioning (Git) Bonne compréhension des concepts liés à l’IA générative (LLM, RAG, APIs d’IA) Une expérience sur des projets intégrant de l’IA générative est fortement appréciée.

2 jours de TT Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, notre client construit une nouvelle plateforme de données cloud selon une approche Greenfield , visant à reconstruire les produits de données plutôt qu’à effectuer une migration classique des systèmes existants. La mission s’inscrit au sein d’une Core Team transverse fonctionnant en mode Agile , chargée de concevoir le socle technique et les données de référence qui permettront aux équipes métiers de développer leurs futurs cas d’usage analytiques et data science. Objectifs de la mission Le consultant interviendra en tant que référent en modélisation et connaissance de la donnée , avec un rôle clé d’interface entre les experts métiers et les équipes data engineering. Il contribuera à structurer une vision data robuste, gouvernée et orientée usage. Périmètre et responsabilités Concevoir le Core Model et modéliser les objets métiers structurants (vision client 360, contrats, facturation, parc, etc.) dans le datawarehouse cloud (modèles dimensionnels / Data Vault). Définir et prototyper en SQL les règles de rapprochement et d’unicité permettant de fiabiliser la donnée client. Analyser les sources legacy afin d’identifier les règles de gestion implicites et cartographier les écarts avec la cible. Mettre en place la gouvernance des données : dictionnaire de données, métadonnées, définitions fonctionnelles et règles de qualité. Préparer des datasets certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Data Analysts. Collaborer étroitement avec les équipes métiers et le Lead Data Engineer dans un environnement Agile. Adopter une approche pragmatique orientée delivery avec une production incrémentale de valeur. Livrables attendus Modèles Logiques de Données (MLD) validés. Mapping source-to-target détaillé. Spécifications SQL des règles d’unicité client et des clés de réconciliation. Matrice de gestion des cas particuliers. Business glossary intégré au Data Catalog. Définition des règles de qualité des données. Requêtes d’analyse d’impact et datasets de test. Environnement technique Plateforme Cloud moderne BigQuery SQL avancé Data Catalog / gouvernance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Expertise confirmée en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball, Data Vault). Excellente maîtrise du SQL et capacité à manipuler des jeux de données complexes. Forte compétence en analyse fonctionnelle et capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers (marketing, finance, etc.). Expérience significative dans des environnements Agile . Expérience de la modélisation dans des environnements Cloud indispensable. La connaissance d’environnements B2B et de structures de comptes complexes constitue un plus. Soft skills attendues Esprit de synthèse Force de proposition Autonomie Pragmatisme Excellentes capacités de communication Informations complémentaires Compte tenu des enjeux du programme et de la criticité du calendrier, seuls les profils disposant d’une expérience solide en modélisation agile dans le cloud seront considérés.

Contexte et enjeux Notre client en assurance s’est engagé dans un projet stratégique majeur visant à accélérer et industrialiser le déploiement des cas d’usage de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et LLM). Ce programme ambitieux repose sur la mise en œuvre de socles technologiques robustes, sécurisés et scalables : MLOps LLMOps Environnements Python industrialisés L’objectif est de fournir une plateforme mutualisée et standardisée permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, utilisable par l’ensemble des équipes Data & IA du client. Dans ce cadre, notre client en assurance recherche un Consultant expert pour prendre en charge la gestion et l’animation de l’équipe dédiée à la plateforme MLOps . Ce rôle est stratégique pour la réussite du projet et la pérennisation des socles en mode RUN. Responsabilités principales 1. Management et animation de l’équipe MLOps Structurer et encadrer l’équipe MLOps (MLOps Engineers, Data Engineers, etc.) Définir les rôles et responsabilités Organiser et planifier les activités, répartir les charges et suivre l’avancement Mettre en place et animer les rituels agiles (daily stand-ups, sprint reviews, rétrospectives) Favoriser la montée en compétences et la diffusion des bonnes pratiques 2. Pilotage technique de la plateforme MLOps / LLMOps Définir l’architecture technique de la plateforme en collaboration avec les architectes et les équipes Data & IA Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps / LLMOps pertinents Garantir la disponibilité, la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme Assurer la conformité aux normes de sécurité, de gouvernance des données et de réglementation (RGPD) Définir, suivre et analyser les KPIs de la plateforme et des modèles déployés 3. Delivery du socle MLOps et des cas d’usage Garantir le déploiement des composants du socle MLOps industriel , en lien avec l’ensemble des parties prenantes DSI Organiser la réintégration des cas d’usage déjà en production dans le nouveau socle (compatibilité ascendante) Piloter le déploiement et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, en autonomie et en coordination avec la DSI Accompagner l’industrialisation et la mise en production des cas d’usage IA 4. Roadmap, gouvernance et pilotage Définir et mettre en œuvre la roadmap MLOps / LLMOps , en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA Piloter un portefeuille de projets techniques Gérer les budgets et l’allocation des ressources Animer les instances de pilotage (Comité Projet, Comité de Pilotage) S’appuyer sur les outils de suivi : SCIFORMA (planning et suivi budgétaire), JIRA (suivi des tâches) 5. Communication et coordination Interagir avec les équipes Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Opérations Présenter l’avancement et les résultats aux parties prenantes internes (direction, métiers) Animer des ateliers de partage de connaissances et de bonnes pratiques Accompagner l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA Livrables attendus Organisation cible et plan de charge de l’équipe MLOps Roadmap détaillée de la plateforme MLOps / LLMOps Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’activité et tableaux de bord de suivi Propositions d’architecture et de choix technologiques Processus et procédures MLOps / LLMOps formalisés Supports de formation et de sensibilisation

Nous accompagnons un leader mondial et prestigieux du secteur du Luxe, réunissant un ensemble de Maisons emblématiques de la mode, de la maroquinerie et de la joaillerie. En tant que responsable de la plateforme Data construite sur Google Cloud Platform (GCP), vous porterez la vision produit. Votre mandat est clair : transformer les besoins métier complexes (venant du Retail, de l'E-commerce, du Marketing, de la Finance ou de la Supply Chain) en solutions data robustes, scalables et sécurisées. Vous ne livrez pas simplement de la technique, mais de la valeur business tangible pour l'ensemble des Maisons. Vision Produit et Roadmap Stratégique : Vous définirez et porterez la vision à long terme de la plateforme Data en alignement avec la stratégie digitale du Groupe. Vous construirez et maintiendrez une roadmap évolutive, en priorisant rigoureusement les initiatives selon leur retour sur investissement (ROI) et leur impact business. Vous devrez anticiper les évolutions technologiques du Cloud pour maintenir le Groupe à la pointe de l'innovation. Pilotage du Delivery et Agilité : Vous orchestrerez le travail des équipes techniques (Data Engineers, Architectes Cloud) en appliquant les méthodologies agiles. Votre rôle inclut la rédaction et la priorisation des User Stories avec des critères d'acceptation précis, ainsi que l'animation des cérémonies (Sprint Planning, Reviews, Retrospectives). Vous serez le garant du rythme de livraison et de l'arbitrage constant entre les besoins tactiques immédiats et les investissements structurels nécessaires. Gestion des Parties Prenantes (Stakeholder Management) : Vous agirez comme l'interface centrale pour une grande variété d'interlocuteurs : Data Analysts, Data Scientists, équipes métiers dans les Maisons et responsables Sécurité. Vous devrez recueillir, challenger et consolider les besoins, tout en facilitant l'adoption de la plateforme par les utilisateurs finaux. La communication sera clé : vous partagerez régulièrement les indicateurs de performance (adoption, coûts, efficacité) et les succès de la plateforme. Garantie de l'Excellence Technique et Conformité : Vous devrez comprendre et challenger les choix d'architecture (Data Lake, Data Warehouse, solutions streaming vs batch) pour garantir la performance et la maîtrise des coûts (FinOps). Évoluant dans un secteur exigeant, vous assurerez également que tous les développements respectent les normes strictes de gouvernance des données, de conformité (RGPD) et de cybersécurité (IAM, chiffrement), protégeant ainsi le patrimoine informationnel du Groupe.

Nous recherchons un(e) Lead Product Owner pour piloter la conception et la livraison à l’échelle industrielle de produits innovants, centrés sur l’IA et les données, pour la franchise de Recherche en Valeurs Mobilières côté vente (sell-side). Vous orchestrerez une équipe interfonctionnelle (Analystes de Recherche, Ventes, Corporate Access, Data Scientists/Ingénieurs, UI/UX et ingénieurs full-stack) afin de créer des services sécurisés, multilingues et prêts pour le client, améliorant la portée, la qualité et la monétisation de la recherche. Périmètre du produit : trois piliers 1. Production augmentée par l’IA pour les Analystes de Recherche Génération et assemblage de documents de recherche multilingues avec supervision humaine. Capacités clés : ingestion et templating de documents, traduction/adaptation du ton, sourcing de données, suggestions de mise à jour de modèles, résumés factuels avec citations et validation. 2. Engagement client augmenté par l’IA pour les Ventes Agents intégrés pour réduire le temps de préparation et augmenter le temps consacré aux clients et à l’analyse à forte valeur ajoutée. Capacités clés : récupération sécurisée de données internes et externes, requêtes conversationnelles, préparation ciblée de matériel client, automatisation du flux de capture d’alpha, intégration avec CRM et outils collaboratifs. 3. Monétisation & expérience client Transformation de la propriété intellectuelle en revenus récurrents via différents formats : ensembles de données, abonnements, contenus générés par IA (chatbots, podcasts, vidéos, etc.). Capacités clés : empaquetage de données, génération de contenu multi-format, analyse de l’utilisation et de la monétisation, distribution conforme aux droits. Contexte technologique : Modernisation d’une plateforme mixte : systèmes existants (CRM, portail web de Recherche) et nouvelles solutions IA (Azure RAG, Microsoft Copilot, plateformes de données et IA). Livraison de produits RAG/LLM/Agents à l’échelle avec garde-fous, observabilité et contrôle des coûts. Responsabilités clés : Définir la feuille de route 3 ans et quantifier la valeur via OKRs. Concevoir des expériences RAG/agents, automatiser les flux, sécuriser les données et superviser la qualité humaine. Intégrer les flux de données, assurer la conformité des licences et collaborer avec les équipes Juridique/Conformité. Gérer le backlog, rédiger les PRD, définir les SLOs, livrer de manière itérative et soutenir le lancement des offres client.

Le consultant intégrera l’équipe Data, qui a en charge la mise à disposition des données pour les différents consommateurs Data (BI, Data Scientists, équipes métiers, etc.). La mission est à réaliser en respectant les normes règlementaires et la gouvernance des données. Au sein de cette équipe le consultant interviendra dans le cadre du projet afin de participer à la conception et au développement des flux d’alimentations du nouveau Data Warehouse bancaire selon les normes et standards. Exemples non exhaustif de tâches à accomplir : · Analyser les besoins des équipes métiers · Concevoir des solutions robustes et optimisées et rédiger les spécifications techniques · Proposer une planification réaliste des travaux et livraisons · Développer les flux Datastage · Assurer la partie testing et support des métiers lors de la qualification · Documenter et déployer les solutions selon les normes · Assurer la maintenance, la qualité et les performances des solutions livrées · Travailler en étroite collaboration avec l’équipe projet (Data Engineers, équipes métiers, Chef de projet IT, Chef de projet Métier) · Assurer un reporting régulier sur l’état d’avancement des projets et tâches confiées · Identifier les risques et proposer des solutions pour respecter les délais et objectif Les qualifications requises sont : · Expérience d’au moins 10 ans dans le domaine de la Data · Maitrise avancée d’IBM Datastage (5 ans d’exp. minimum) · Une expérience confirmée sur des projets Data Warehouse en environnement bancaire ou financier · Fortes capacités analytiques et de résolution de problèmes · Solides connaissances en bases de données (Oracle, SQL Server, DB2) · Maitrise des techniques de modélisation des données (relationnelles, multidimensionnelles) · Aisance de communication · Facilité d’intégration et esprit d’équipe · Rigueur, autonomie et gestion des priorités · Sensibilité aux enjeux de qualité, traçabilité et gouvernance des données · Expérience avec les outils (Webfocus, Denodo, Dataiku, Power BI, Cloudera) est considérée comme un avantage

Chef de projet - Expérimenté Niort - 2 jours de télétravail PMO, relationnel En tant que Delivery Master DATA, coordonner et d'accompagner les équipes projets dans la livraison des initiatives Data. Un rôle central entre les équipes techniques, les chefs de projet, et les parties prenantes métiers. Vos missions incluront notamment : 0 - Rôle de PMO au sein du service : Suivi des budgets Saisies dans Clarity des collaborateurs 1 - Pilotage des projets Data : Planifier et organiser les projets de bout en bout (de la phase d’étude à la livraison). Coordonner les équipes multidisciplinaires (Data engineers, Data scientists, Product owners, etc.). Assurer le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) et proposer des plans d’action corrective. 2 - Gestion de la qualité et des délais : Garantir la livraison des projets dans les délais impartis et selon les standards de qualité attendus. Superviser le respect des processus et bonnes pratiques en matière de gestion de données (Data Gouvernance, sécurité, conformité). 3 - Gestion Agile : Animer les cérémonies Agile (Daily Standups, Sprint Reviews, Retrospectives). Promouvoir une culture d’amélioration continue et de collaboration au sein des équipes. 4 - Communication et gestion des parties prenantes : Assurer une communication fluide entre les différentes parties prenantes (clients, équipes internes, fournisseurs). Préparer et animer les comités de suivi de projets (comités de pilotage, comités opérationnels). Gérer les attentes des clients et répondre aux demandes d’ajustement ou d’évolution des projets. 5 - Optimisation des processus : Identifier et mettre en place des actions d'amélioration des processus de livraison. Automatiser certaines tâches et optimiser les flux de travail pour augmenter l'efficacité opérationnelle.

Dans un contexte de transformation digitale et d'optimisation des flux logistiques mondiaux, nous recherchons un Data Product Owner spécialisé dans le transport Intermodal . Le secteur de la logistique vit une révolution axée sur la donnée, et l'intermodalité (la combinaison intelligente de différents modes de transport comme le rail, la route et le maritime) est au cœur des enjeux écologiques et économiques actuels. En tant que Data Product Owner, vous serez le chef d'orchestre de produits de données innovants destinés à optimiser ces flux complexes. Vous intégrerez une équipe transverse ("Squad") composée de Data Engineers, de Data Scientists et d'analystes, et vous ferez le lien vital entre les équipes techniques et les métiers opérationnels du transport. Définition de la Vision et de la Roadmap Produit : Vous serez responsable de la construction et du maintien de la vision produit. Cela implique de comprendre les besoins des opérationnels qui gèrent le transport intermodal au quotidien. Vous devrez traduire ces besoins business en solutions "Data" concrètes (tableaux de bord décisionnels, algorithmes d'optimisation de routes, outils de tracking prédictif, calculateurs d'émissions CO2). Vous élaborerez une roadmap claire à court, moyen et long terme, en priorisant les fonctionnalités qui apportent le plus de valeur ajoutée à l'entreprise (ROI). Gestion du Backlog et Delivery : Vous serez en charge de la rédaction des User Stories, en vous assurant qu'elles sont claires, testables et orientées vers la valeur utilisateur. Vous gérerez le Product Backlog, en arbitrant constamment les priorités entre les nouvelles fonctionnalités, la dette technique et les corrections de bugs. Vous animerez les rituels agiles (Sprint Planning, Daily Stand-up, Sprint Review, Retrospective) pour garantir un rythme de livraison soutenu et de qualité. Valorisation de la Donnée et Qualité : Le cœur de votre mission reste la donnée. Vous devrez travailler en étroite collaboration avec la gouvernance des données pour vous assurer de la qualité, de la fiabilité et de la disponibilité des flux de données entrants (IoT, systèmes TMS, données partenaires). Vous devrez identifier les sources de données pertinentes pour résoudre les problèmes de logistique intermodale (ex: temps d'attente aux terminaux, congestion ferroviaire) et transformer ces données brutes en insights actionnables pour les décideurs. Gestion des Parties Prenantes (Stakeholder Management) : Vous serez l'interlocuteur privilégié des différentes directions (Opérations, Commerce, RSE, IT). Votre rôle sera de fédérer ces acteurs autour du produit, de gérer les attentes parfois contradictoires et de communiquer transparentement sur l'avancement des projets. Vous devrez faire preuve de pédagogie pour expliquer les contraintes techniques aux métiers et les enjeux business aux équipes techniques. Accompagnement au Changement : Le déploiement d'un produit Data ne s'arrête pas à la mise en production. Vous accompagnerez les utilisateurs finaux dans la prise en main des outils, recueillerez leurs retours pour l'amélioration continue et mesurerez l'adoption des solutions via des KPIs précis (taux d'utilisation, impact sur la marge, réduction des délais, etc.).

• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • Coordination Métiers–Data–IT : Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.