Opportunité exclusive
Notre client est un grand acteur institutionnel français du secteur financier, disposant d’activités importantes en gestion d’actifs.
Au sein de sa Direction des Systèmes d’Information, l’équipe Data Finance exploite une plateforme décisionnelle destinée aux métiers de la gestion d’actifs et à plusieurs métiers partenaires.
Cette plateforme permet l’accès aux données de reporting de gestion de portefeuille sur différentes classes d’actifs : actifs cotés, non cotés, immobilier et autres actifs réels.
Elle s’appuie notamment sur :
un DataHub exposant les objets métier sous forme de Business Views ;
plusieurs DataMarts destinés aux usages avancés ;
une plateforme Big Data basée sur Cloudera Data Platform.
La création et l’évolution de ces Business Views et DataMarts nécessitent des transformations de données parfois complexes.
La phase de recette représente aujourd’hui une charge importante pour les équipes et peut ralentir la livraison des évolutions.
Dans ce contexte, le client souhaite expérimenter l’utilisation de l’intelligence artificielle afin d’automatiser et d’accélérer une partie des activités de recette.
La mission consiste à qualifier puis réaliser un MVP d’assistance à la recette de transformations Data complexes sur un environnement Big Data.
La solution devra être développée avec Dataiku, plateforme IA retenue par le client.
L’objectif est notamment de permettre à l’outil de :
prendre en entrée des spécifications fonctionnelles détaillées au format Excel ;
analyser les règles fonctionnelles et les transformations attendues ;
se connecter aux tables présentes sur la plateforme Big Data ;
proposer automatiquement des cas de tests de recette ;
générer les contrôles ou requêtes nécessaires ;
soumettre les tests à la validation du Business Analyst ;
exécuter les tests après validation ;
restituer les résultats et les éventuelles incohérences détectées.
Les modèles LLM utilisés dans le cadre du projet seront notamment ceux de Mistral.
L’équipe Data Finance devra rester autonome à l’issue de la mission et pouvoir faire évoluer la solution, le code ainsi que les prompts utilisés.
Au-delà de la réalisation du MVP, le consultant devra apporter ses recommandations sur la meilleure utilisation de l’IA dans cet environnement.
La mission devra notamment permettre de définir une approche adaptée autour de Dataiku :
utilisation de Dataiku AI Designer ;
intégration des modèles Mistral ;
conception et optimisation des prompts ;
réflexion sur l’utilisation d’une approche agentique ;
possibilité d’utiliser un ou plusieurs agents selon les cas d’usage ;
développement de composants Python réutilisables ;
limitation de la dépendance à Dataiku afin que certains composants puissent être réutilisés sur d’autres plateformes ;
définition d’une architecture maintenable et évolutive.
Le consultant sera également attendu sur la définition de méthodes permettant d’améliorer la qualité des développements Data, pendant la recette mais éventuellement aussi en amont.
Les cas d’usage pourront notamment porter sur :
le contrôle de cohérence entre les spécifications fonctionnelles et les spécifications techniques ;
l’analyse ou le contrôle du code ;
la vérification des règles de mapping ;
les contrôles de peuplement des données ;
les contrôles de formats techniques ;
la vérification de la cohérence entre différents objets Data ;
la comparaison entre données sources et données produites dans les Business Views ou DataMarts ;
la génération automatisée de tests et de contrôles.
Nous recherchons un profil disposant d’une expertise à la fois technique et opérationnelle sur les sujets Data et IA.
Compétences indispensables :
expertise confirmée de Dataiku AI Designer ;
très bonne maîtrise de Dataiku ;
capacité à concevoir et développer des solutions intégrant des LLM ;
maîtrise de Python et SQL ;
expérience dans un environnement Data industrialisé ;
compréhension des problématiques de qualité de données, recette et contrôle des transformations ;
capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles et techniques ;
autonomie dans la conception d’un MVP.
Compétences appréciées :
expérience sur un environnement Big Data / Cloudera Data Platform ;
expérience avec les modèles Mistral ;
connaissance des architectures RAG ou agentiques ;
expérience dans l'automatisation de tests Data ;
expérience en finance de marché ou en gestion d’actifs.
Le consultant devra être capable de prendre du recul sur le besoin et de proposer une solution adaptée, sans chercher à complexifier inutilement l’architecture.
Il travaillera en collaboration étroite avec les équipes Data, les Business Analysts et les équipes en charge des plateformes Data.
Une bonne capacité à expliquer les choix techniques et à transmettre les connaissances sera importante, l’objectif étant que l’équipe interne puisse reprendre et faire évoluer la solution à l’issue de la mission.
Démarrage souhaité : 4 novembre 2026
Charge estimée : environ 40 jours
Fin de mission envisagée : mi-janvier 2027
Une interruption de 5 à 10 jours autour de la période de Noël est prévue.
Mission à temps plein ou proche du temps plein selon l’organisation retenue.