TROUVE TES PROCHAINES MISSIONS FREELANCE ET PROPULSE TA CARRIÈRE !

Contexte : Intégré(e) dans une équipe Data, vous collaborerez étroitement avec un Data Scientist sur un projet stratégique à 100 %. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data, avec un fort accent sur l'ingestion, le traitement, l'industrialisation et la valorisation des données. Vos missions : Data Engineering & Industrialisation :Ingestion de données issues de sources internes, externes et d'Open Data (dont fichiers PDF via scrapping)Nettoyage, normalisation et transformation des donnéesDéveloppement et maintien de pipelines automatisés (monitoring inclus)Mise en place de tests robustes pour fiabiliser les traitements Analytics & BI :Requêtage et analysesConception et déploiement de rapports paginés et dashboards dynamiquesModélisation de datamarts pour une exploitation self-service optimale Documentation & Conformité :Rédaction de spécifications techniques et documentation associéeApplication des règles RGPD et SSI dès la conception des traitements

Nous recherchons pour l'un de nos clients un profil hybride Lead Data Scientist / Chef de Projet Data ayant une solide expérience dans l'intégration d'algorithmes complexes et la gestion de projets data à fort enjeu. Ce rôle est clé dans la coordination des initiatives data et la mise en œuvre de solutions techniques dans un environnement exigeant., * Piloter des projets data de bout en bout : cadrage, planification, coordination des acteurs, suivi des livrables * Encadrer les activités de data science et de développement algorithmique (modélisation, optimisation, machine learning…) * Participer activement à l'intégration d'algorithmes complexes dans des environnements de production critiques * Garantir la qualité, la performance et l'industrialisation des solutions via des pratiques CI/CD * Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, IT, métiers et opérationnelles * Produire et suivre le planning projet, les jalons clés et assurer un reporting régulier à la direction * Travailler dans un contexte industriel ou énergie, sur des systèmes à fort volume de données et forte criticité

Dans le cadre d'une activité d'Industrialisation et Outillage au sein d'une équipe transverse dédiée au Run dans le secteur banque/assurance, la mission consiste à intervenir sur les sujets liés à l'observabilité des systèmes. Les principales responsabilités sont les suivantes : * Développer des automatisations afin de recentrer les équipes Ops Run sur des tâches à plus forte valeur ajoutée ; * Industrialiser les actes d'administration liés aux outils de supervision et d'exploitation ; * Assurer la maintenance des outils et scripts existants utilisés pour la supervision ; * Développer de nouveaux scripts pour améliorer la couverture d'observabilité ; * Concevoir des composants techniques (scripts, outils d'industrialisation) en s'appuyant sur les pratiques DevOps ; * Identifier et automatiser des remédiations sur les alertes générées par les outils de supervision (via des surcouches internes) ; * Migrer ou optimiser les outils existants (actuellement en PHP/scripts) vers des technologies plus modernes ; * Adapter les outils aux nouveaux systèmes d'observabilité (type Zabbix, Monitoring As Code) et assurer leur intégration avec des plateformes ITSM internes ; * Maintenir à jour la documentation technique sur les supports collaboratifs internes (type Confluence).

Dans le cadre de projets d'envergure, nous contribuons à industrialiser et automatiser l'intégration de fonctionnalité IA dans les activités de nos clients. Ce sont généralement des projets stratégiques qui visent à créer ou optimiser les infrastructures ML en production, qui peuvent être hébergées on premise ou sur le cloud. En tant que MLOps Engineer, vous serez au cœur de l'industrialisation des modèles AI/ML et du déploiement en production. Vous interviendrez sur : Automatisation & Industrialisation * Optimisation des modèles, gestion du code, automatisation des tests, * Mise en place des flux CI/CD entre les environnements (versioning, monitoring, scale-up). Production & Performance * Fiabilisation et scalabilité des solutions AI/ML, * Suivi du cycle de vie des modèles en production (déploiement, monitoring, maintenance). Collaboration & Documentation * Travail en étroite collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers et Data Analysts, * Rédaction et amélioration continue des process MLOps. Stack technique de l'équipe : Langages & Frameworks : Python (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, JAX) * ️ Cloud & Infrastructure : AWS, Docker, Kubernetes * ️ CI/CD & Automatisation : Git, Terraform, outils de gestion des workflows ML en Cloud Évidemment, nous n'attendons pas que vous maîtrisiez tous les outils, on vous donne plus de détails dans la rubrique suivante !, * Mutuelle et prévoyance Bénéfiz : Profitez d'une mutuelle et d'une prévoyance à 100% pour vous garantir une couverture optimale en matière de santé et de sécurité. * Titres-restaurant : Vous bénéficiez de titres-restaurant d'un montant de 8,35€ par jour, pour simplifier vos repas au quotidien. * Formation continue et évolution professionnelle : Nous mettons un point d'honneur à favoriser votre apprentissage et votre développement. Vous aurez accès à des formations certifiantes, du e-learning, ainsi qu'à des meetups et des parcours d'évolution pour approfondir vos compétences techniques. * Travail sur des projets à forte valeur ajoutée : Vous travaillerez sur des missions de longue durée, dans un environnement industriel, sur des projets utilisant des technologies récentes. * Esprit d'équipe et convivialité : Vous pourrez participer à des événements réguliers en présentiel, comme des activités sportives (pétanque, padel) ou des soirées festives (karaoké, soirées annuelles), mais aussi à des événements en ligne comme des challenges solidaires (par exemple, pour Action Contre la Faim). * Flexibilité et mobilité : Nos missions à Lyon sont accessibles facilement, avec une forte incitation au télétravail pour un meilleur équilibre. De plus, nous soutenons les modes de transport doux avec un forfait mobilité durable (600€ par an).

En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au coeur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code

* Fournir une plateforme de data science appelée « Sparrow » à l'ensemble des équipes analytics * Prendre en charge des « uses cases » data science * Faciliter la mise en production de modèles de Machine Learning. Projet QABI Un chatbot interne développé pour améliorer la productivité et augmenter l'efficacité des agents. Il utilise un modèle AI de langage pour comprendre les questions des utilisateurs et trouver la réponse la plus pertinente. Il fournit aussi des analyses et des informations détaillées pour aider à optimiser le service client. Stack Technique * Backend : Python * Frontend : VueJS, React * Infrastructure/DevOps : Docker, GitLab CI/CD, Ansible * Cloud privé * OS : RedHat 7.7 Environnement de Travail * Équipe jeune et dynamique au profil "Start-up" au sein d'un grand groupe * Espace de co-working réservé à l'équipe DataLab, dans un bâtiment de type Flex-Office * Proximité avec les équipes IA et Industrialisation * Poste de travail WINDOWS ou Mac * Prestation en temps partiel 4/5j, * Maintenir le code front et back existant * Concevoir et développer de nouvelles fonctions au travers de sprint : + Développement de la fonction search + Gestion des langues + Mise à jour en masse de la base de connaissance + Mise en place d'un reporting pour suivre les commentaires des utilisateurs + Amélioration des performances (optimisation du code actuel et de la base de données) * Interagir avec le Product Owner pour partager une vision claire et détaillée des besoins * Contribuer à la vision globale produit à moyen et long terme