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1. Objet de la mission La présente consultation a pour objectif de sélectionner un consultant Solidatus capable d’accompagner notre service dans la modélisation, la gouvernance et la visualisation de nos flux de données à l’aide de la plateforme Solidatus. La mission vise à renforcer notre maîtrise des dépendances, améliorer la conformité réglementaire. 2. Contexte Notre organisation mène actuellement plusieurs projets de transformation autour de la gouvernance des données, incluant : · La cartographie des flux inter-applicatifs · La documentation des lignages de données · La mise en conformité avec les exigences réglementaires (ex. BCBS 239) · L’amélioration de la transparence et de la traçabilité des données · Solidatus a été retenu comme outil central pour structurer et visualiser ces éléments. 3. Périmètre de la mission Le consultant devra intervenir sur les axes suivants : · Analyse des besoins — Recueil des exigences métiers et techniques · Modélisation Solidatus — Création et structuration des modèles, couches, relations et attributs · Lignage de données — Construction et documentation des flux de bout en bout · Intégration technique — Connexion avec les sources existantes (catalogues, bases, ETL) · Formation et transfert de compétences — Sessions pour les équipes Data, IT et métiers · Support méthodologique — Mise en place de standards, bonnes pratiques et gouvernance Solidatus

📍 Luxembourg (mission possible en hybride) 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 6 mois renouvelables Dans un contexte de transformation Data, vous interviendrez en tant qu’expert Solidatus afin de structurer et renforcer la gouvernance des données chez notre client ( secteur bancaire) À ce titre, vous serez amené(e) à : Recueillir les besoins métiers et techniques Modéliser les flux et dépendances dans Solidatus Construire et documenter le data lineage de bout en bout Connecter Solidatus aux systèmes existants (ETL, bases, catalogues) Accompagner les équipes et diffuser les bonnes pratiques Contribuer à la mise en place d’un cadre de gouvernance Data

Contexte Dans le cadre du renforcement de son Data Office, notre client recherche un Data Architecte Fonctionnel afin d'accompagner la structuration et la gouvernance des données à l'échelle de l'entreprise. Le consultant interviendra de manière transverse auprès des différentes directions métiers et équipes IT afin de garantir la cohérence, la qualité et la valorisation du patrimoine de données de l'organisation. Missions Définir et maintenir l'architecture fonctionnelle des données de l'entreprise. Cartographier les flux de données et les objets métiers stratégiques. Participer à la définition et à l'évolution du modèle de données cible. Accompagner les domaines métiers dans la formalisation de leurs besoins Data. Assurer l'alignement entre les besoins métiers, la gouvernance Data et les solutions techniques. Contribuer à la mise en œuvre des standards, référentiels et bonnes pratiques du Data Office. Collaborer avec les équipes Data, BI, Architecture d'Entreprise, IT et métiers. Participer aux initiatives de Data Governance, Data Quality et Data Lineage. Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et les artefacts d'architecture. Profil recherché Minimum 5 ans d'expérience en Data Management, Architecture Fonctionnelle ou Business Analysis Data. Expérience significative au sein d'un Data Office ou d'une organisation Data transverse. Bonne compréhension des enjeux de gouvernance, qualité et modélisation des données. Capacité à dialoguer aussi bien avec les métiers qu'avec les équipes techniques. Expérience dans la cartographie des données et des processus. Connaissance des référentiels de gouvernance Data et des bonnes pratiques d'architecture. Excellentes capacités de communication et de facilitation. Compétences appréciées Data Governance Data Quality Data Lineage Data Modeling Business Glossary Master Data Management (MDM) Collibra, Informatica, Purview ou outils équivalents DAMA-DMBOK Architecture d'entreprise Langues Français ou Néerlandais courant Anglais professionnel Pourquoi rejoindre cette mission ? Vous rejoindrez une équipe Data Office stratégique avec une forte visibilité au sein de l'entreprise et contribuerez directement à la transformation Data de l'organisation, en collaborant avec de nombreux stakeholders métiers et IT.

Au sein de la Tribe Valorisation DATA, dans le cadre du projet SPARK de migration des données d’Azure vers S3NS (Google), le Product Owner intègre une squad pluridisciplinaire composée de Data Analysts, Data Engineers et d’experts techniques. L’enjeu central de la mission est de profiter de ce transfert pour retravailler l’usage des applications BI existantes, dans un objectif de simplification et de maximisation de la valeur apportée aux métiers. • Piloter la roadmap des produits et services DATA / BI • Garantir l’alignement des fonctionnalités avec les besoins métiers et la stratégie d’entreprise • Maximiser la valeur business apportée par les solutions livrées

Au sein de l'entité Data de la Fabrique Digitale, vous intervenez sur les projets transverses de l'entreprise autour des solutions de BI, Big Data, Data Analytics, DataViz et Data Science. La plateforme Data couvre notamment des référentiels de données, des datawarehouses métiers, un datalake, des solutions de simulation et de prévision, des algorithmes de prédiction ainsi que des solutions de restitution Self BI et de services managés. Mission : Accompagner les squads projets dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Apporter une expertise plateforme et architecture aux équipes projets. Participer aux cérémonies Agile et représenter la plateforme Data lors des instances clés (Go/NoGo, comités stratégiques, etc.). Définir et contribuer à la stratégie de sauvegarde, de PRA/PCA et aux mécanismes de restauration des services. Accompagner les Tech Leads dans les choix d'architecture et la rédaction des dossiers d'architecture technique (DAT). Contribuer à l'amélioration continue des briques socles de la plateforme. Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions associés. Superviser les interventions des experts Data Engineering, Data Management, DataViz et Machine Learning. L'environnement technique repose principalement sur : AWS (Cloud Public) Databricks Power BI GitLab CI/CD Jira et Confluence Livrables attendus Documents de cadrage et d'architecture (DAT, DEX, contrats d'interface, CCD). Études techniques, PoC et recommandations d'architecture. Analyses de risques et audits de faisabilité. Macro-estimations budgétaires et offres de solutions techniques. Procédures d'exploitation, de maintenance et de reprise d'activité.

OBJECTIF DE LA MISSION Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation au sein d'un acteur international de l'Asset Management, nous recherchons un Senior Data Project Manager afin d'accompagner la migration et l'intégration de référentiels de données critiques vers une plateforme cible de gestion d'actifs. Cette mission s'inscrit dans un contexte de convergence des processus et des systèmes de gestion de données. Le consultant interviendra au cœur des enjeux de qualité, de gouvernance et de fiabilisation des données de référence, en assurant la coordination entre les équipes métiers, data et IT. PRESTATIONS DEMANDÉES Objectif central : Piloter les travaux liés à la migration des référentiels de données et garantir la cohérence des données tout au long du programme de transformation. Pilotage du Programme Data Coordination des différents chantiers de migration et d'intégration des données de référence. Suivi des dépendances, risques et priorités associés aux travaux de transformation. Animation des échanges entre les parties prenantes métiers, data et IT. Contribution au respect des jalons projet et des objectifs de livraison. Accompagnement des équipes dans la conduite des activités de migration. Gestion des Référentiels et Qualité de Données Participation à l'intégration des référentiels de données financières au sein de la plateforme cible. Définition et validation des mappings de données. Analyse des flux et de la traçabilité des données. Contrôle de l'intégrité, de la qualité et de la cohérence des données migrées. Contribution à l'application des standards de gouvernance des données. Analyse Fonctionnelle et Coordination Métier / IT Recueil et formalisation des besoins exprimés par les équipes métiers. Traduction des besoins fonctionnels en spécifications exploitables par les équipes IT. Accompagnement des développements et suivi des implémentations. Validation des solutions mises en œuvre en adéquation avec les attentes métier. Tests, Réconciliation et Validation Participation à la stratégie de tests et aux campagnes de validation. Réalisation des analyses de réconciliation des données. Identification et résolution des écarts constatés. Suivi des indicateurs de qualité et de performance liés aux données.

Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation Data & IA, une entité dédiée à la gestion de la donnée accompagne les domaines IT & Operations afin de positionner la donnée comme un actif stratégique. Le périmètre IT & Operations constitue un levier clé pour améliorer la performance opérationnelle, la gestion des risques, la conformité et la transparence du système d’information (applications, infrastructures, licences, équipements). Dans ce contexte, un Senior Data Manager est recherché afin de renforcer la gouvernance et la qualité des données sur ces périmètres. Missions Le Senior Data Manager interviendra en tant que référent data sur le domaine IT Asset Management avec pour objectifs : Structurer et piloter la gouvernance des données IT & Operations Améliorer la qualité, la fiabilité et l’usage des données IT Contribuer à une meilleure visibilité des assets IT et à la prise de décision basée sur la donnée Assurer la conformité avec les exigences data, sécurité et risques Responsabilités principales Définir et maintenir la gouvernance des données IT (applications, infrastructures, CMDB, licences, contrats, incidents…) Mettre en place et faire respecter les standards, modèles de données et règles de qualité Déployer et suivre les processus de Data Quality sur les données IT / ITSM (ITAM, incidents, changements, lifecycle) Accompagner l’intégration des principes Data by Design dans les projets IT Supporter les Data Owners et Data Stewards IT Contribuer au reporting de performance IT basé sur des données fiables Collaborer avec les équipes IT, Data, Sécurité, Risk et Architecture

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'intelligence artificielle générative, le consultant interviendra sur la conception, l'industrialisation et la sécurisation d'une plateforme DevSecOps / LLMOps destinée à accompagner le déploiement de solutions IA en production. Missions Concevoir et industrialiser une plateforme DevSecOps / LLMOps. Mettre en place et optimiser les pipelines CI/CD sous GitLab. Déployer et exploiter des solutions d'IA générative. Mettre en œuvre l'observabilité des LLM (traces, métriques, logs). Intégrer les évaluations des modèles LLM dans les pipelines CI/CD. Implémenter les mécanismes de sécurité et de gouvernance (guardrails). Assurer le support de niveau N2/N3, le maintien en condition opérationnelle et l'amélioration continue de la plateforme. Contribuer à la conformité réglementaire (RGPD, AI Act). Compétences indispensables GitLab CI/CD (niveau avancé) Kubernetes Docker APIs REST SQL PostgreSQL DevSecOps (SAST, SCA, Quality Gates) LLMOps avec intégration des évaluations dans les pipelines CI/CD Outils d'observabilité et d'évaluation LLM (Langfuse, LangSmith ou équivalent) Solide culture sécurité appliquée aux environnements IA et aux données Compétences complémentaires Python Bash Terraform Infrastructure as Code (IaC) OpenTelemetry Prometheus Grafana RGPD AI Act DPIA Traçabilité des modèles Architectures RAG Architectures LLM Architecture SI DevOps APIs Méthodologies Agile (Scrum, SAFe) Jira Confluence Profil recherché Consultant senior disposant d'au moins 5 ans d'expérience . Forte expertise DevSecOps. Expérience significative de l'industrialisation de solutions d'IA générative et de plateformes LLMOps en environnement de production. Excellente maîtrise des problématiques de qualité, sécurité, performance et maîtrise des coûts liées aux LLM. Capacité à concevoir, industrialiser et sécuriser des plateformes IA complexes. Aptitude à accompagner les équipes dans leur montée en maturité sur les sujets IA.

Le client digitalise son processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement ses fournisseurs. Périmètre fonctionnel (IA) : Déploiement de 3 agents intelligents : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA/marge) et contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et alertes. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres et mandats. Intégration : Connexion obligatoire à l'écosystème Data Carrefour (Darwin, CPO, Apoline). Roadmap : S1 2027 : Socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet des agents IA. Must Have ● Expertise en Machine Learning & Optimisation : Solide expérience dans la création de modèles prédictifs et d'algorithmes d'optimisation de la performance (idéalement en pricing ou promotion) ● Data Modeling : Capacité à structurer des modèles de données pour alimenter des agents IA (input agents, référentiels produits) ● Maîtrise de l'IA Générative et du NLP : Capacité à concevoir des workflows agentiques pour l'analyse de messages, la génération de réponses et l'interaction automatisée avec des tiers Nice to have ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d’apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d’analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning ● Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar ● Appliquer les principes d’observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles ● Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run ● Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code ● Assurer la maintenance et l’évolution des applications et modèles existants ● Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum Exploitation de BigQuery et Looker Studio pour la visualisation data ● Connectivité étendue : Capacité à développer des connecteurs robustes avec l'écosystème interne/externe

Principales missions : Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes - Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel. - Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d’infrastructure. - Gestion des incidents. - Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine. Le prestataire devra apporter une expertise senior en architecture Data & IA afin de concevoir une architecture cible intégrant les composants autour de la logique Data Mesh, pouvant s'appuyer notamment sur les briques Microsoft du Groupe, la marketplace, data sharing, knowledge management et gouvernance IA. La prestation devra couvrir la définition des patterns d’intégration, identifier les liens avec l'agentique, sources de données, référentiels, APIs, workflows et marketplace ; la sécurisation des accès, décisions et actions ; ainsi que la construction d’une trajectoire pragmatique, industrialisable et alignée sur les cas d’usage métier. Les compétences recherchées couvrent - l’architecture data et agentique, - Copilot Studio et l’écosystème Microsoft, - le data sharing, les data products, la logique de Data mesh, les notions de data product et data contract. - la gouvernance Data + Knowledge + AI, - la sécurité, l’auditabilité, - le risk assessment IA, Soft skills • Capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles • Aisance dans les phases de test, d’itération et d’amélioration de la qualité des résultats

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

Mission : L’Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Au sein de l'Analytics Factory, vous serez le moteur technique de la transformation digitale de nos points de vente. Votre mission consistera à concevoir, développer et déployer des modèles de Computer Vision capables d'analyser en temps réel l'environnement physique de nos magasins pour améliorer l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables : ● Votre objectif principal est de transformer nos rayons physiques en flux de données exploitables. Vous rejoignez le projet phare de la digitalisation des magasins Carrefour : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère. ● Il ne s'agit pas seulement de "voir" des produits, mais de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité et les mouvements des stocks via l'image. Must have ● Python ● GCP ● Vertex AI ● Deep Learning Nice to have ● YOLO, Sam 3, DINOv2 pour le feature extraction ou autres modèles équivalents ● Recherche d'images : Vector Databases pour le matching de produits à grande échelle.

Définir et piloter la roadmap Analytique & IA en lien avec les équipes métier et IT. Être l'interlocuteur quotidien des métiers sur leurs problématiques data. Faciliter l'adoption et accompagner l'usage des solutions analytiques. Encadrer une équipe de data translators et data analysts. Piloter le budget CAPEX / OPEX analytique du pôle. Cadrer les besoins, construire le backlog produit, animer les rituels agile et faire le lien métiers / IT. Compétences indispensables Bonne compréhension de la valeur et des contraintes des différentes solutions data (reporting, algorithmes, agentique). Expérience dans un ou plusieurs métiers de la donnée (Data Analyst, Data Scientist, Analytics Engineer, AI Engineer…). Solide expertise en Data Product Management : conception de solutions data, cadrage des besoins, roadmap produit, animation agile, animation de communauté data. Excellente communication écrite et orale en français, capacité à embarquer et aligner des stakeholders métier et techniques, du dirigeant à l'opérationnel. Atouts Connaissance des fonctions financières (contrôle de gestion, contrôle interne, comptabilité, trésorerie). Rédaction de spécifications technico-fonctionnelles, recette, modélisation d'objets métier (MDD), conception d'expositions data (API, modèles BDD), pilotage de la qualité des données. SQL avancé, manipulation de données, consommation de web services, dataviz. Expérience secteur retail / grande distribution.

Mission de l’équipe : Au sein de l’équipe Capital Reporting, la mission s’inscrit dans le cadre de la finalisation du dispositif de reporting réglementaire lié à la Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). L’équipe est responsable de la production, de l’analyse et de la restitution des exigences en fonds propres associées au risque de marché, ainsi que du suivi de la conformité réglementaire et de la préparation des livrables destinés aux autorités de supervision. L’objectif est de finaliser l’implémentation du cadre de reporting réglementaire FRTB, de renforcer le dispositif de contrôle et de contribuer à la préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. Finalisation du cadre de reporting réglementaire FRTB L’équipe est responsable de l’implémentation des exigences réglementaires FRTB au sein du dispositif de reporting. Les principales activités couvrent : Analyse des templates COREP et des spécifications réglementaires afin de garantir leur intégration dans le système de reporting. Identification des besoins en données et analyse de leur disponibilité au sein des systèmes risques. Rédaction des spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions nécessaires sur les systèmes amont. Suivi des développements réalisés par les équipes contributrices et coordination des parties prenantes. Contribution à la mise en place des fichiers d’intégration et à la définition des règles de mapping. Validation de la chaîne complète de traitement des données, depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires finaux. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality L’équipe est responsable de l’amélioration continue du cadre de contrôle associé aux reportings réglementaires FRTB. Les travaux portent notamment sur : L’optimisation du plan de contrôle existant. La définition et la mise en place de nouveaux points de contrôle. La définition des indicateurs clés de risque (KRI) et des seuils associés. La construction de fichiers de contrôle et de certification des données reportées. Le suivi de la qualité des données issues des systèmes fournisseurs. L’amélioration du dispositif de monitoring et de gouvernance de la qualité des données. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire L’équipe participe activement aux dispositifs de gouvernance et aux exercices de contrôle interne. Les principales responsabilités incluent : La préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. La contribution à la formalisation des réponses aux recommandations émises par les fonctions de contrôle. La participation aux réunions de suivi et aux instances de gouvernance du programme FRTB. La rédaction et la mise à jour de la documentation projet et réglementaire. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les trois volets suivants : Finalisation du reporting réglementaire FRTB. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire. En termes de responsabilités principales attendues, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Analyser les exigences réglementaires FRTB et les templates COREP. Définir les besoins en données et rédiger les spécifications fonctionnelles. Assurer le suivi des développements et coordonner les différentes parties prenantes. Mettre en place et renforcer les contrôles associés aux reportings réglementaires. Définir les KRI et les indicateurs de suivi de la qualité des données. Réaliser les tests unitaires, d’intégration et de régression. Contrôler et valider les flux de données depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires. Contribuer à la préparation des livrables attendus dans le cadre des audits et inspections réglementaires. Organiser les réunions de suivi et rédiger les comptes rendus associés. Secteur d’activité : Banque d’investissement

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Si l’Architecture Data est pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste d’Architecte Solution Data Senior ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Accompagner les métiers et la MOA dans le cadrage et l’analyse des besoins Data Concevoir et porter des solutions technico-fonctionnelles adaptées aux enjeux métiers Réaliser la modélisation des données et contribuer à l’urbanisation du SI Data Collaborer étroitement avec les chefs de projets, urbanistes, ingénieurs Data et équipes techniques Participer aux phases de recette, de tests et garantir la cohérence fonctionnelle des solutions Animer les échanges avec les différentes parties prenantes et assurer le suivi des projets Contribuer à l’amélioration continue des processus, méthodes et bonnes pratiques Data