Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Data analyst Microsoft Power BI Python - Pau - no remote La mission porte sur les projets d’amélioration de la qualité de la donnée des dépenses et nettoyage des Master data articles & services Goals and deliverables Prestations : Le Fournisseur est chargé de fournir les Services pour couvrir les activités suivantes : - Besoin d'un profil Data Analyst avec un intérêt pour la data science - Support métier Stock & Master Data - Interactions avec les administrateurs Outils - Interactions avec le métier (Category Managers et leurs Segment Leaders, Assistance filiales) - Interactions avec les entités Achats des filiales et avec les projets lors des demandes spécifiques - Traitement de données via programmation Python - Construction des cartographies et analyse des données de stock - Construction des outils de Master Data et Stock Management - Regroupement des fournisseurs sous leur maisons mères et par fournisseur stratégique - Spécification des extracteurs des données en provenance des ERP - Optimisation de pipeline d'extraction de données - Suivi des tâches réalisées et archivage des règles appliquées - Reporting et communication des modifications réalisées - Publication de rapport et tableaux de bord BI de synthèse d’activités et résultat - Participation à l’amélioration des processus et de la rédaction des modes opératoires - Support à la cellule référentielle dans la mise en qualité des données - Création, maintenance et optimisation d'outils - Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour réaliser des prédictions et automatiser des tâches - Etre curieux, proactif et force de proposition Expected skills Skills Skill level Microsoft Power BI Confirmed Programmation Python Confirmed SAP Advanced data analyst Expert data science Advanced Languages Language level Anglais Fluent

[La prestation consiste à contribuer à/au(x)] Objectif du Projet : Améliorer la réactivité des équipes opérationnelles par le développement d'automatisations autour des différents produits du catalogue cybersécurité. Tâches et Responsabilités : - Concevoir et développer des automatisations de détection et de réponse aux incidents de sécurité. - Collaborer avec les équipes de cybersécurité pour identifier et comprendre les besoins en automatisation et en intégration des outils. - Documenter les processus, le code et s'assurer de leur exploitabilité par les équipes opérationnelles.

Chef de projet DATA pour une mission à MER (près d'Orléans). Domaine Banque / Assurance. Profil : - Spécialiste de la gestion de projets techniques orientés Data, avec un minimum de 3 années d’expérience - Expérience des méthodologies Agile (Kanban, Scrum) en tant que Product Owner - Grande rigueur dans le suivi des actions projet - Expérience de la relation Infogérant / infogéré - Connaissance des sujets Data Science (ML, développement Python, IA générative) - Connaissance du fonctionnement des bases de données (Relationnelles, Cluster, Stockage S3) - Connaissance des infrastructures Cloud, des outils associés aux projets mentionnés ci-dessus, et de Power BI Description du poste : Le prestataire sera placé directement sous la responsabilité du responsable du service Modélisation des Données. Il interviendra sur les projets suivants : Projet d'extension des données du SI Décisionnel Ce projet agile vise à faciliter l’accès aux données pour les utilisateurs métier et les clients. Le prestataire jouera le rôle de Product Owner pour le produit « Data » : gestion du Backlog, collaboration étroite avec le Scrum Master, l’équipe de développement du service Modélisation des Données, les équipes IT, et les métiers. Projet de nouvelle stratégie d’alimentation du Datawarehouse Finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique. Autres projets Mise en place de solutions IA, finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique, mise en place d’un SI Décisionnel RH, et d'autres projets à initier en 2026. Mission : Piloter les projets sur les aspects suivants : - Organisationnels : planning, comitologie, suivi budgétaire, suivi de recette - Techniques : cartographie réseau, flux, analyse de risque, etc. - Relationnels : collaboration avec les équipes IT (Architectes, Réseau, RSI, etc.), les métiers, le CISO, etc. - Maitrise des risques : implique une grande rigueur dans le suivi des actions, des plannings et des budgets

Offre d’emploi : Développeur Full Stack React-Angular et Python-Django H/F Lieu : Paris – accessible en transports en commun Télétravail : 2 jours de télétravail / 3 jours sur site Type de contrat : CDI Rémunération : Jusqu'à 45k€ selon profil et expérience Démarrage : Dès que possible Expérience requise : 3 à 5 ans minimum en développement React-Angular et Python-Django Durée : Mission longue À propos du poste : Secteur d’activité : Digitalisation des services / secteur bancaire Objectifs principaux : Concevoir et développer des applications web et IHMs innovantes pour exploiter des données complexes et répondre rapidement aux besoins métiers. Rôle au sein de l’équipe : Nous recherchons un·e Développeur·se Full Stack à dominante Frontend pour participer activement à la conception d’outils web et IHMs pour les métiers. Vous évoluerez dans un environnement agile et motivant, directement en contact avec les utilisateurs finaux et les experts techniques. Vos missions : • Concevoir et développer des applications web performantes et évolutives. • Réaliser des interfaces utilisateurs (IHMs) modernes et ergonomiques , en lien avec les UX/UI designers. • Développer la couche backend principalement en Python (Django, Flask). • Intégrer et consommer des API RESTful entre le frontend et le backend. • Collaborer avec les équipes data et métiers pour comprendre, challenger et traduire les besoins en solutions concrètes. • Garantir la qualité du code (tests unitaires, revue de code, documentation). • Participer à la mise en œuvre des bonnes pratiques de développement et au déploiement continu (CI/CD). • Contribuer à la veille technologique et à l’innovation au sein de l’équipe. Environnement technique (Stack) : Langages et frameworks : Python (Django, Flask), Angular / React / Vue.js, Pyspark, Scala Outils / Technologies : Openshift, Jenkins, XLD, Streamlit, Hadoop, PostgreSQL, MongoDB, Git Méthodologies : Agile, Scrum, développement en mode commando

Rattaché·e au Lead Developer Back-end et intégré·e à une équipe de 3 développeurs Back-end, vous participerez activement au développement des nouvelles fonctionnalités du logiciel central de la société et aurez un périmètre de responsabilités assez larges car vous serez garant de vos développements de bout en bout : de la conception technique jusqu'à la mise en production en passant par la phase de tests unitaires et d'intégration ( rédaction de scripts Gherkin, en coordination avec un membre de l'équipe QA) et, plus en amont, vous participerez en coordination avec le PM à la partie "Discovery" et "Story Mapping". Vous serez amené·e à travailler majoritairement sur le langage Python avec Flask et FastAPI et pourriez être amené·e à travailler de temps à autres sur des briques logicielles conçues en Rust. Environnement technique : Python (requis), Flask (souhaité), MongoDB (souhaité), GitLab-CI (souhaité), Docker (requis), MySQL (requis), FastAPI (souhaité), Rust, Gherkin, pytest (souhaité), Celery, Kubernetes, Terraform

Au sein de la DSI d’un grand groupe international, vous intégrerez le pôle Data Engineering & Analytics pour contribuer à la construction et à l’industrialisation d’une nouvelle plateforme de données hébergée sur Azure et Snowflake . L’objectif : fiabiliser les pipelines de données, automatiser les déploiements et améliorer la performance et la gouvernance de la donnée dans un contexte cloud. Missions : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données dans un environnement Snowflake / Snowpark / dbt (Python) . Orchestrer les flux via Azure Data Factory et assurer leur intégration dans la plateforme Data. Intégrer et exploiter des APIs pour l’ingestion, la transformation et la diffusion des données. Déployer et maintenir l’infrastructure via Terraform (IaC) . Mettre en place des pratiques CI/CD avec Azure DevOps . Automatiser les tâches récurrentes (PowerShell, Azure CLI). Participer à la modélisation des données (3NF, étoile) avec PowerDesigner . Contribuer à la mise en œuvre d’architectures data de type Data Warehouse et Data Lake . Suivre la qualité, la traçabilité et la conformité (RGPD) des données. Optimiser la performance et les coûts Snowflake. Documenter et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe Data.

(Expérience du domaine de l'énergie obligatoire) Profil capable de s’adapter à l’environnement technique du département SCC et aux pratiques de l’équipe qu’il va rejoindre • Capacité de travailler de manière autonome • Disposant d’un bon sens de l’organisation et de la rigueur • Capacité de synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données • Conception et développement de traitements de données • Réalisation d’études statistiques • Présentation de résultats sous la forme de rapports d’étude ou de tableaux de bord • Développement d’outils de visualisation de données pour faciliter les analyses • Documentation des traitements en vue d’une industrialisation Mise en production des traitements de données • Suivi de l'industrialisation, maintien des traitements en production • Participation aux cérémonies agiles de l’équipe • Diffusion et vulgarisation des résultats d’étude L’environnement technique du projet est le suivant : • Python • R • PostgreSQL • Teradata • Hadoop • Gitlab CI • Ansible • Jira / Confluence / Bitbucket • Git Compétences attendues sur le profil : o Maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement et l'analyse de données (pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) o Maitrise des notions d’électricité (puissance/énergie) et notions sur le réseau électrique o Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata. o Maîtrise des outils de versioning et d'intégration continue, notamment Git et Gitlab CI/CD. o Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données o Proactif et autonome, avec une capacité à prendre des initiatives et à résoudre des problèmes. o Capacités à communiquer efficacement et avec pédagogie o Bonnes compétences rédactionnelles o Connaissance dans la rédaction de documents de cadrage du projet o Connaissance approfondie des métiers autour des chaînes communicantes o Expérience dans le recueil de besoins et l’animation d’ateliers métiers o Capacité de synthèse et de restitution d’informations o Capacité à animer des groupes de travail autour des organisations et des processus métiers. o Expérience avérée dans un environnement Agile à l’échelle o Est bon communicant

Concevoir, développer et maintenir des pipelines d’analyse en Python (idéalement avec Snakemake) pour automatiser et orchestrer les traitements bio-informatiques. Industrialiser et fiabiliser les environnements de production à l’aide d’outils d’infrastructure as code (Terraform) et d’intégration continue (GitLab CI/CD). Mettre en place et superviser le déploiement des solutions logicielles sur des environnements Linux et Cloud AWS, en veillant à la sécurité et à la performance. Gérer et optimiser les conteneurs et images Docker pour faciliter la reproductibilité et la portabilité des outils internes. Contribuer à la structuration et à la maintenance des bases de données internes (sécurisation, sauvegarde, interfaçage avec les outils d’analyse). Apporter un support technique et méthodologique à l’équipe bio-informatique pour renforcer les bonnes pratiques de développement, de versioning et de documentation. Conseiller et accompagner les équipes internes dans l’évolution des architectures logicielles, le choix des outils et la montée en maturité DevOps.

Dans le cadre de la structuration de son pôle Data, un grand groupe international lance la création d’un poste de Lead Data Engineer . Vous jouerez un rôle central dans l’encadrement de l’équipe Data Engineering (5 à 6 personnes) et dans la mise en place des bonnes pratiques de développement, d’industrialisation et de gouvernance sur un socle technologique Azure / Snowflake / dbt . Missions : Leadership & coordination technique Encadrer et animer une équipe de 5 à 6 Data Engineers. Garantir la qualité, la cohérence et la maintenabilité des développements (dbt, Python, Snowflake). Mettre en place des standards de développement, de revue de code et d’automatisation. Servir de relais technique entre le Data Architect, les Data Engineers et les équipes projet. Challenger les choix techniques et contribuer à la roadmap Data. Conception & industrialisation Piloter la migration des flux Informatica vers la nouvelle stack Snowflake / Azure Data Factory . Concevoir et optimiser les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition). Garantir l’industrialisation via Terraform , Azure DevOps , PowerShell et CI/CD pipelines . Assurer la sécurité , la supervision et le FinOps des environnements Data. Architecture & gouvernance Participer à la modélisation et à la mise en place du modèle d’entreprise (EDM) et du Data Warehouse (3NF, étoile). Superviser la qualité, la traçabilité et la conformité des données (Data Quality, GDPR). Contribuer à la documentation et à la standardisation des pratiques.

Notre client, un acteur financier, recherche Software developer C++/Cloud (H/F). Nous recherchons un développeur logiciel chargé de concevoir un framework permettant le développement rapide de modèles, leur backtesting, la résolution d’incidents, ainsi que leur déploiement sur différents environnements. Le candidat travaillera en étroite collaboration avec les équipes de recherche quantitative, DevOps et ingénierie système afin de développer un écosystème de modèles évolutif, fiable et transparent. Cette mission représente une excellente opportunité d’intégrer une équipe de développement quantitatif et d’acquérir une exposition directe à la modélisation financière sur des actifs titrisés à revenu fixe (Fixed Income Securitized Assets). - Développer des composants pour le framework de développement rapide de modèles - Intégrer de nouveaux modèles quantitatifs et assurer la maintenance des modèles existants sur différents environnements - Améliorer l’ensemble des outils dédiés aux tests et au diagnostic des modèles - Optimiser les performances des modèles et l’utilisation de la mémoire - Réaliser des revues de code et de conception - Maintenir et améliorer l’infrastructure CI/CD (GitLab / Jenkins)

Descriptif du poste Dans le cadre de ses activités, l'équipe Model Performance – Methods réalise des analyses quantitatives sur les modèles de risque de crédit afin de soutenir les opérations de titrisation lors des processus de due diligence. L'objectif est de fournir aux investisseurs et aux collaborateurs des informations sur les modèles de risque de crédit, notamment ceux concernant la probabilité de défaut et la perte en cas de défaut (LGD). La mission vise à renforcer l'équipe dans la production de ces analyses, essentielle pour gérer la hausse de la charge de travail liée à l'intensification de l'activité, à la mise en œuvre de nouveaux modèles et à la complexité croissante des demandes des investisseurs.

Contexte de la mission : Au sein d’une Direction des Systèmes d’Information d’un grand groupe international, vous intégrerez une équipe en charge du pilotage de la liquidité et de la gestion du collatéral . Cette direction mène plusieurs projets stratégiques liés à la conformité réglementaire (Bâle III, FSB, IRRBB) et au pilotage interne des risques structurels . Le bénéficiaire recherche un profil disposant d’une forte expertise technique pour accompagner l’évolution d’un socle applicatif basé sur la technologie ClickHouse® et contribuer à la restitution des données de risques structurels au niveau groupe. Missions principales : Traduire les besoins métiers en solutions techniques robustes et performantes Assurer le développement, la documentation, les tests et le déploiement du code Appliquer les bonnes pratiques internes : code review, pair programming, procédures de test et de déploiement Respecter les jalons projet et les budgets définis Contribuer à l’ industrialisation et l’optimisation des outils existants Participer aux activités de run et de build , avec possibilité d’astreintes Fournir un support technique aux équipes métier et aux utilisateurs finaux Livrables attendus : Analyse du besoin et étude d’impact technique Estimation des charges et planification des travaux Conception, développement et documentation du code Évolution, optimisation et automatisation du code existant Code reviews et tests unitaires, d’intégration et de non-régression Déploiement sur les environnements de test et de production Démonstration des livrables aux utilisateurs et support aux phases de validation (UAT) Suivi et surveillance des traitements de production

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data / IA Engineer (H/F ) Description de la mission : Dans le cadre de nouveaux projets, notre client va rechercher un freelance expérimenté sur la partie Data. Vous interviendrez au sein de l'équipe Data intégration en tant que Data / IA Engineer. Vous serez responsable de la conception, du développement et de l'intégration de solutions complètes enrichies par des algorithmes d'intelligence artificielle. Vous jouerez un rôle crucial dans la création de services backend robustes et performants, en utilisant Python et FastAPI pour traiter et analyser des données complexes. Vos missions seront les suivantes : Concevoir et développer des services backend en Python et FastAPI, intégrant des techniques avancées de machine learning et de traitement de données massives. Gérer et optimiser des bases de données telles que MongoDB, Elasticsearch, ainsi que des systèmes SQL et NoSQL pour assurer un stockage et une analyse efficaces des données. Mettre en œuvre des méthodologies de CI/CD en utilisant Docker et GitLab CI, avec un fort accent sur l'automatisation des workflows de data science pour garantir une intégration et une livraison continues fluides. Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer des modèles d'IA dans les applications, en assurant leur performance et leur scalabilité. (Optionnel) Développer des interfaces utilisateur interactives en utilisant React et Next.js, permettant une interaction fluide avec les modèles d'IA.

Dans le cadre d’un projet d’envergure dans le domaine de la gestion des réseaux électriques intelligents , nous recherchons un Développeur C++ Senior pour intervenir sur la conception et le développement de briques logicielles critiques au sein d’un système industriel à forte contrainte de performance . Le projet, actuellement en phase de conception, entre en développement à partir de mi-octobre et s’inscrit dans une démarche agile à l’échelle (SAFe) , avec un fort partenariat entre les différentes équipes techniques. Vous interviendrez notamment sur : La conception et le développement de fonctionnalités en C++23 et Python , La mise en place d’une architecture modulaire, sécurisée et industrialisée (CI/CD) , L’écriture et l’automatisation des tests unitaires et d’intégration , La participation active aux cérémonies agiles (daily, démo, rétro, PI Planning), La contribution à la documentation technique et à la standardisation des bonnes pratiques .

En tant qu’ingénieur(e) IA / ML Ops senior, vos principales missions sont de : - Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. - Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. - Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. - Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage : - S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. - Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Challenger les approches proposées par les Data Scientists. - Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA - Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles - Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. - Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. - S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). - Garantir la qualité et la conformité - Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot - Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. - Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. - Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. - Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. - Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. - Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. - Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. - Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. - Usage Interne / Internal Use - Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Au sein de l'équipe de notre client, vous intervenez en particulier sur tous les SGBD / DATA utilisés pour les solutions mises à disposition des autres équipes du groupe. Missions : Réaliser l'administration courante de l’ensemble des SGBD de technologies MSSQL spécifiques aux applications en vue de garantir un taux de disponibilité des applications conforme aux attentes Faire le suivi des consommations et usages des plateformes SGBD, analyser, identifier et remonter tout changement de comportement. Maintien en condition opérationnelle des plateformes de Production, Homologation et Cycle Projet. Résoudre les incidents en lien avec les serveurs usages applicatifs. Apporter le support nécessaire aux tours applicatives. Maintenir à jour les documentations, les faire évoluer et les adapter aux changements (FCR ; Astreintes ; pilotages ; …) Accompagner les intervenants du cluster pour tous les sujets touchant aux SGBD MSSQL (demandes, projets, exploitation, …) Activités Projets Gérer les projets, suivre et mettre en œuvre les échanges avec la chefferie de projet métier et technique Mettre au point la documentation des processus de mise en œuvre, de mise à jour et d’exploitation des composants Participer aux mises en production des applications / déploiement des solutions Activités Fonctionnement Gérer des incidents et problèmes ; proposer et mettre en œuvre des plans d’actions dans le cadre de la gestion des problèmes Assurer une assistance technique, analyser l’état de santé, élaborer des enquêtes techniques et effectuer les diagnostics de perturbations Assurer le support du fonctionnement pour respecter les niveaux de service attendus de la Production concernant la disponibilité et les performances des applications. Apprécier les niveaux d’usage, de disponibilité et de performances des applications. Mettre en place les Tableau de bord de suivi. Suivre les obsolescences Anticipation des évolutions applicatives et techniques Maintenir et participer à des développements internes (industrialiser l'administration, automatiser les créations / décommissionnements, fiabiliser les interventions, …) Prendre en compte les évolutions de choix technologiques ; intégrer ces évolutions dans les pratiques et les outils internes de déploiement, de supervision, de diagnostic ou de métrologie