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🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département exerce 3 missions principales : Garantir des services opérationnels d'excellence : sécurité des SI et maîtrise des risques opérationnels, qualité de la production informatique et pérennisation du SI. Délivrer des solutions SI innovantes, orientées clients, pour construire la banque relationnelle et digitale de demain . Améliorer son efficacité opérationnelle, en réponse aux enjeux d'agilité et de time to market, et optimiser les coûts informatiques. Le Bénéficiaire souhaite avoir une expertise en développement sur l'écosystème BIG DATA. A ce titre, le Bénéficiaire souhaite avoir l’expertise du prestataire en termes de Data Engineering. Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) : - développements d'usages BIG DATA : Conception technique des développements Supervision des traitements en place Cérémonies agile (méthode Scrum) Livrables attendus Les livrables attendus sont : Dossier de conception Programmes versionnés Documentation projet nécessaire aux MEP

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer expérimenté et autonome, avec une forte appétence pour la qualité de ses livrables. Intégré au Data Office d'une société du secteur de l'édition de logiciel sur le périmètre Data Plateforme, vous participerez à l'extension de notre plateforme de données à l'ensemble du groupe, y compris les filiales, dans le cadre de notre démarche Data At Scale. Responsabilités : Sous la responsabilité de l'Engineering Manager Data Platform, vous contribuerez au développement et à l'optimisation de notre Data Platform. Vos principales missions incluront : Conception et implémentation des pipelines de données. Optimisation des traitements et flux de données (batch et streaming). Mise en place des bonnes pratiques de développement et d'exploitation. Assurer la fiabilité et la performance de la Data Platform. Missions : En collaboration avec l'Engineering Manager et l'équipe Data, vous serez en charge de : Architecture & Développement : Développer et maintenir des architectures Data évolutives et scalables. Mettre en place et optimiser les flux de données (ETL, ELT) en batch et streaming. Participer à l'industrialisation des traitements de données. Implémenter les bonnes pratiques DevOps & CI/CD (automatisation, tests, monitoring). Assurer la performance et la résilience de la plateforme. Collaboration & Support : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Management, Tech, Product et Business. Participer aux échanges techniques et contribuer à l'amélioration continue des solutions. Documenter et partager les bonnes pratiques avec les autres membres de l’équipe. Optimisation & Innovation : Suivre et optimiser les KPIs de la Data Platform (performance, coût, monitoring). Contribuer à la veille technologique et à l’amélioration des architectures. Être force de proposition pour optimiser les traitements et infrastructures.

Poste à pourvoir en région Loire Atlantique Il s'agit d'un poste à pourvoir en CDI chez le client final. Télétravail : 1 jour/semaine. Votre mission Au sein de la Direction , vous intervenez en tant que Data Scientist pour accompagner les pôles d’activités du Groupe dans leur transformation data. Vous serez en charge de concevoir, développer et déployer des modèles prédictifs et des algorithmes avancés , afin de répondre à des problématiques métier complexes dans le domaine de l’ assurance IARD . Vous exploitez l’environnement Microsoft Data Fabric , avec un focus sur le langage DAX et la solution Power BI , pour créer des modèles de données performants et des rapports décisionnels à forte valeur ajoutée. Responsabilités principales 🔧 Développement & Modélisation Concevoir des modèles de données robustes (modélisation en étoile) pour le reporting opérationnel et stratégique. Développer des rapports interactifs et dynamiques sous Power BI, en optimisant les performances via DAX. Appliquer des techniques de data science pour produire des analyses prédictives à fort impact métier. Collaboration & Intégration Travailler étroitement avec les équipes Data Analyst, Statisticien, Chef de Projet Data, Architecte Data et les équipes DSI pour garantir l’intégration fluide des solutions dans les systèmes existants. Interagir régulièrement avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et co-construire des solutions adaptées. Documentation & Transfert de connaissances Produire une documentation claire, structurée et maintenue à jour (technique & fonctionnelle). Tenir à jour un registre de version des solutions développées (pour les audits et évolutions futures). Préparer et animer des ateliers de formation internes pour faciliter l’adoption des outils et bonnes pratiques Power BI.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Quality Manager Senior répondant au besoin ci-dessous. Nous étudions uniquement les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin CV à jour (format Word) Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/4765 en objet du message Vos responsabilités Définition et mise en œuvre d’une stratégie Data Quality Déployer une stratégie de qualité des données en cohérence avec la gouvernance data Mettre en place et enrichir un framework de Data Quality intégrant des règles, standards, processus de remédiation et bonnes pratiques Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de la qualité des données. Implémentation et mise en œuvre Data Quality Superviser et coordonner l’implémentation d’une solution de gestion de la qualité des données. Piloter la montée en compétence des data stewards sur la solution data quality et sur le framework qualité. S’assurer d’une implémentation cohérente et de bout en bout des règles établies au sein du framework data quality. Mise en marche des fonctionnalités d’observabilité en vue d’une maîtrise complète de la qualité. Suivi et mesure de la qualité des données Concevoir et mettre en oeuvre des dashboards de monitoring de la qualité des données. Définir et mettre en œuvre des modèles de scoring et de notation pour mesurer la fiabilité des données. Piloter la convergence et l’amélioration de la qualité Veiller à la bonne documentation des règles et processus de qualité Collaboration avec les parties prenantes Travailler en étroite collaboration avec les Data Owners, Data Stewards et les équipes métiers pour aligner la qualité des données aux besoins opérationnels. Opérationnaliser les processus de remédiation et accompagner les équipes internes à la data et externes également dans l’appropriation de ces process. Participer aux comités Data Gouvernance et aux initiatives d’amélioration continue

Le Data Engineer contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d’intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT… Il assure la supervision et l’intégration des données de diverse nature qui proviennent de ces sources multiples et vérifie la qualité des données qui entrent dans le datalake (il recette de la donnée, supprime les doublons, …).

La prestation attendue consistera à participer à/au : * déploiement de l’outil de gestion de la qualité des données * l’application des meilleures pratiques en matière de gouvernance et de contrôle des données, * renforcement du framework de Data Quality en définissant les critères de scoring, en structurant les dimensions de qualité et en mettant en place des processus de remédiation efficaces, garantissant ainsi des données fiables et exploitables, * la conception et au pilotage des dashboards de suivi afin de mesurer et d’optimiser en continu le niveau de qualité des données. La prestation jouera un rôle clé dans l’amélioration et le maintien de la qualité des données au sein de France télévisions, en participant à/au(x) : * Définition et mise en oeuvre d’une stratégie Data Quality * Déployer une stratégie de qualité des données en cohérence avec la gouvernance data de france télévisions, * Mettre en place et enrichir un framework de Data Quality intégrant des règles, standards, processus de remédiation et bonnes pratiques * Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de la qualité des données. * Implémentation et mise en oeuvre Data Quality * Superviser et coordonner l’implémentation d’une solution de gestion de la qualité des données. * Piloter la montée en compétence des data stewards sur la solution data quality et sur le framework qualité. * S’assurer d’une implémentation cohérente et de bout en bout des règles établies au sein du framework data quality. * Mise en marche des fonctionnalités d’observabilité en vue d’une maîtrise complète de la qualité. * Suivi et mesure de la qualité des données * Concevoir et mettre en oeuvre des dashboards de monitoring de la qualité des données. * Définir et mettre en oeuvre des modèles de scoring et de notation pour mesurer la fiabilité des données. * Piloter la convergence et l’amélioration de la qualité * Veiller à la bonne documentation des règles et processus de qualité * Collaboration avec les parties prenantes * Travailler en étroite collaboration avec les Data Owners, Data Stewards et les équipes métiers pour aligner la qualité des données aux besoins opérationnels. * Opérationnaliser les processus de remédiation et accompagner les équipes internes à la data et externes également dans l’appropriation de ces process. * Participer aux comités Data Gouvernance et aux initiatives d’amélioration continue

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d’une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L’application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Ingénieur Data Industrielles expérimenté. En tant qu 'Ingénieur Data Industrielles expérimenté , vous travaillerez avec des clients de différents secteurs industriels, notamment l'énergie, la pharma et la manufacturing, pour fournir des solutions de traitement de données efficaces et innovantes. Vous serez responsable de la conception et de la mise en oeuvre de modèles de données industrielles pour organiser les informations sur les actifs et les processus de production dans les industries. Vous pourrez également être impliqué dans la gestion de systèmes MES (Manufacturing Execution System) utilisés pour suivre, contrôler et optimiser les processus de fabrication en temps réel.

Contexte : La mission concerne la réalisation d’une prestation d’ingénierie d’infrastructure et d’exploitation de la plateforme Data et plus précisément d’une prestation d’expertise cloud et de construction et automatisation des infrastructures Cloud (publiques et privées) en lien avec les équipes de la Direction Data. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. MISSIONS Le candidat participera au(x)/à : - BUILD des services - l’analyse des besoins liés à l’hébergement des développements - l’adaptation de l’industrialisation des infrastructures pour les changements - la planification et exécution des changements, - RUN des services et l’exploitation quotidienne - la remontée d’alarmes - diagnostic - l’analyse des incidents - interventions sur incidents - la documentation Le prestataire sera la référence technique auprès des acteurs projets : - Ingénieurs d’exploitation - Développeurs - PO/PM - Prestataires externes - Maitrise de l’anglais technique (lu/écrit) - Veille technologique

Nous cherchons un Consultant BI pour un de nos client à Lyon Rôle: Le consultant décisionnel BI intervient autour de 3 axes : o Analyser les besoins fonctionnels et techniques pour mettre en place une architecture de données pertinente et performante o Modéliser et enrichir datawarehouses et datamarts o Produire des rapports à destination des métiers et les accompagner ou former dans leur exploitation Il s’appuie si nécessaire sur les référents techniques des diverses briques si ces dernières sortent d’un cadre BI classique (cluster Big data noSQL, absence d’ETL pour l’intégration de données...). Il met en avant ses qualités pour mener à bien ses missions : o Autonomie, rigueur et force de proposition o Adaptation, esprit d'équipe o Capacités d'analyse et de synthèse Au moins 7 ans d'expérience sur le rôle sont attendus par le projet. Compétences attendues sur le profil : o Connaissance d’outils non BI utilisés par le projet (Technologie Big Data / no SQL, Autres...) o Aide à la définition des solutions et architectures techniques décisionnelles o Accompagner le métier tout au long de la réalisation du projet o Optimiser la performance de ses livrables o Animer des ateliers de recueil et analyse des besoins o Si nécessaire, accompagner les intervenants projet impliqués dans la mise en œuvre du besoin (développement de sources de données Big Data, devops, etc.) o Accompagner et former le métier tout au long de la réalisation du projet o Optimiser la performance de ses livrables o Maitrise des fondamentaux de l’agilité o Maîtrise avancée des outils de base BI utilisés par le projet (Base de donnée relationnelle, ETL, Outil de reporting) o Maitrise forte des technologies employées sur le projet concerné (par défaut) ou décrit dans la mission.

Dans le cadre du renforcement de l’activité Data & IA, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intégrer une squad dédiée aux usages avancés de la donnée et à l’intelligence artificielle . Vous contribuerez à la conception, au développement et à l’optimisation de solutions data au service de nouveaux cas d’usage, en lien étroit avec les équipes métiers et techniques. Vos principales missions : Participer au cadrage technique et à la définition des solutions applicatives Développer, intégrer et tester les pipelines et composants techniques Contribuer à la maintenance applicative et à l’ amélioration continue des produits existants Traiter les incidents, accompagner les utilisateurs et assurer un support technique Participer aux revues de code et veiller au respect des bonnes pratiques de développement Travailler en étroite collaboration avec les membres de la squad pour garantir l’alignement technique et fonctionnel des solutions avec les besoins métier

MISSION Nous recherchons des personnes avec un recul : - sur les plateformes modernes de Data Science (Cloud-Native, sur Kubernetes); - sur le MLOps et AIOps en général; - et idéalement avec des idées / un background sur les LLMs et l’Intelligence Artificielle dans son ensemble Pour travailler avec les Data Fullstack pour : - Définir l’architecture fonctionnelle de nos offres Data citées plus haut en suivant l’état de l’art et/ou les consignes d’architecture/sécurité du Groupe (pas forcément adaptées au cloud native) - Traduire en développements ad hoc sur la base des briques techniques disponibles, en intégration de produits du marché - Contribuer à la construction des Envs Python nécessaires à la Data Science au format docker (eg. OS, conda, pip, etc.) - Contribuer au développement des chaines de CI/CD permettant le cycle de vie des plateformes (déploiement, MAJ, environnements utilisateur, etc.) - Pour nos offres déjà qualifiées pour de la Prod (Domino Datalab pour le moment): - Assurer le déploiement “as code” - Assurer la supervision d’instances dédiées par client - Améliorer la sûreté de fonctionnement des plateformes (appliquer les méthodes SRE pour Cloud + K8s, rédiger des RFE auprès de l’éditeur, etc.)

Évaluer les besoins et usages des données au sein des différents projets. Décrire le cycle de vie des données, de leur collecte à leur transformation, leur distribution et leur consommation (High Level Design). Veiller au respect de la réglementation en matière de collecte et d’exploitation des données (RGPD) ainsi qu’aux exigences internes de l’organisation. Mettre en place des outils facilitant l’utilisation et l’exploitation des données. Surveiller la structure des bases de données et proposer des évolutions ou corrections adaptées. Collaborer avec les équipes IT et les responsables métiers pour assurer une intégration fluide des données. Concevoir l’architecture des données et structurer les modèles en fonction des exigences métier. Vérifier les modèles logiques et physiques afin d’optimiser les flux de données.

Nous recherchons un Data Engineer confirmé (8–10 ans d’expérience), doté d’une forte appétence pour la Data Science et l’ IA Générative , pour intervenir dans une équipe transverse dédiée à l’innovation et au prototypage rapide de solutions data. Vous interviendrez sur un programme stratégique en lien avec les équipes de la Direction Financière afin de concevoir et implémenter des solutions d'automatisation et d'analyse avancée autour de cas d’usage métiers. Vous serez amené à travailler au plus proche du métier (interlocuteurs financiers), de l’équipe innovation, ainsi que des Data Scientists. LES MISSIONS : Traitement de données non structurées (PDF, Word, PowerPoint, etc.) Développement Python pour l’ extraction, transformation et génération de documents Implémentation de modèles d’ IA Générative (LLM, prompt engineering, RAG) Collaboration avec les équipes Data Science sur les modèles et les outils à déployer Participation à la mise en place de solutions industrialisables (CI/CD)

Vous rejoignez la direction Data & Innovation d’une grande banque d’investissement, au cœur des enjeux de transformation data-driven des métiers bancaires de la CIB (Corporate & Investment Banking) . Cette équipe mène des projets à fort impact autour de la data governance, du data analytics et de l’ intelligence artificielle , en lien direct avec les entités métiers. Dans le cadre du projet stratégique de mise en place d’un nouveau référentiel de titres , vous interviendrez sur un chantier structurant au service de la croissance des activités de trading, Global Securities Financing et Fixed Income . 🔹 Business Analysis Recueillir et formaliser les besoins métiers liés aux référentiels titres Travailler en étroite collaboration avec les équipes de trading , risques, opérations, IT, architectes, etc. Suivre la roadmap de déploiement des titres FI (bonds, CDS, CDX, ABS…) Piloter l’exécution des spécifications fonctionnelles en lien avec le chef de projet IT 🔹 Data Gouvernance & Qualité Participer à la mise en œuvre des process de gouvernance de données au sein du nouveau référentiel Accompagner la conduite du changement auprès des métiers Proposer et développer des dashboards Power BI pour le suivi de la qualité des données : Analyse du besoin Modélisation et création de la base de travail Développement de rapports interactifs

La prestation concerne la réalisation d’une prestation d’ingénierie d’infrastructure et d’exploitation de la plateforme Data, et plus précisément d’une prestation d’expertise cloud et de construction et automatisation des infrastructures Cloud (publiques et privées) en lien avec les équipes de la Direction Data. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Le prestataire participera au(x)/à : - BUILD des services - l’analyse des besoins liés à l’hébergement des développements - l’adaptation de l’industrialisation des infrastructures pour les changements - la planification et exécution des changements, - RUN des services et l’exploitation quotidienne - la remontée d’alarmes - diagnostic - l’analyse des incidents - intervention sur incidents - la documentation