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Trouvez votre prochain poste en Data & IA et transformez des données complexes en informations exploitables, en systèmes intelligents et en solutions évolutives qui favorisent des décisions plus éclairées dans l’analytique, les plateformes et les produits alimentés par l’IA.
Our client, a prominent organization in the public sector, is looking for a professional to join their analytics division. The role involves developing AI and analytical building blocks for a modern data platform by exploring and validating new technologies through iterative feasibility studies.
Our client, a major organization in the infrastructure and transport sector, is looking for a strategic leader to define their digital future. The project involves designing and implementing a comprehensive roadmap for ERP and data solutions through 2031, ensuring alignment between technical capabilities and business needs.
Our client, a leading organization in the financial and insurance sector, is looking for a Data Analyst to join their reporting and data engineering team. The project focuses on translating complex data into actionable insights and robust reporting solutions to support strategic decision-making and product development.
Our client, a leading organization in the transport sector, is seeking a Data Governance Specialist to enhance the reliability and security of its data assets. The role focuses on defining and implementing a pragmatic governance framework to ensure compliance with cybersecurity regulations and optimize the value of the organization's data.
Our client, a leading organization in the biotechnology sector, is seeking a specialist to transform complex data into actionable insights within their supply chain operations. The role focuses on developing advanced reporting solutions and driving operational excellence across warehouse environments through data-driven analysis.
Our client, a leading organization in the transport and infrastructure sector, is looking for a Data Pipeline Analyst to lead and optimize data initiatives. The role combines data analysis, semantic modeling, and the enhancement of data pipelines to ensure interoperability and data quality.
Our client, a leading infrastructure organization, is seeking a specialist to develop and optimize AI capabilities within their ERP and data landscape. The project focuses on leveraging advanced automated solutions to maximize the efficiency of existing platforms across all organizational departments.
Onze klant, een vooraanstaande en mensgerichte organisatie, is op zoek naar een Data Analist om complexe gegevens om te zetten in strategische inzichten. In deze rol krijg je de kans om een cruciale bijdrage te leveren aan de segmentstrategieën en de dienstverlening continu te verbeteren door middel van geavanceerde analyses.
Onze klant, een vooraanstaande en mensgerichte organisatie, is op zoek naar een Data Analist om complexe gegevens om te zetten in strategische inzichten. In deze rol krijg je de kans om een cruciale bijdrage te leveren aan de segmentstrategieën en de dienstverlening continu te verbeteren door middel van geavanceerde analyses.
Our client, a leading organization in the professional services sector, is looking for a Data Engineer to join their dedicated data and analytics team. The role focuses on developing out-of-the-box data solutions and robust reporting frameworks to meet complex business needs.
Onze klant, een toonaangevende en mensgerichte organisatie gespecialiseerd in dienstverlening voor ondernemers, zoekt een Corporate Data Analist om complexe data te vertalen naar strategische groei. In deze rol combineer je technische expertise met business-inzicht om de digitale maturiteit en operationele efficiëntie van de organisatie direct te beïnvloeden.
Piloter des initiatives data et AI de bout en bout, depuis les données brutes jusqu’aux outils d’aide à la décision et aux modèles prêts pour la production.
Data Analyst
Transformer des données chaotiques en insights clairs, créer des dashboards réellement utilisés, répondre aux demandes « tu peux sortir ça rapidement ? » qui ne prennent jamais cinq minutes, et aider les équipes à décider sur base de faits plutôt que d’intuitions.
Data Scientist
Construire des modèles prédictifs et statistiques, détecter des schémas invisibles à l’œil humain, expliquer des concepts complexes simplement et consacrer beaucoup de temps à préparer des données imparfaites pour que les modèles brillent lors de la démo finale.
Data Architect
Concevoir des écosystèmes data modernes tels que data lakes, data warehouses, streams et lakehouses qui passent à l’échelle, assurer un flux de données fluide de la source à l’insight et éviter que l’organisation ne se perde dans un enchevêtrement de pipelines et de bases parallèles.
Data Engineer / ETL Engineer / DWH Engineer
Construire et maintenir des pipelines data fiables, transformer des données brutes en jeux de données de confiance, concevoir des entrepôts performants et garantir que les équipes en aval ne prennent pas de décisions sur des données incomplètes ou incohérentes.
Analytics Engineer
Évoluer à l’interface entre data engineering et analytics, maîtriser la couche de transformation, écrire des modèles dbt maintenables et transformer des tables brutes en datasets propres, documentés et prêts pour l’analyse.
BI Analyst
Transformer les données en intelligence business, créer des tableaux de bord et visualisations qui orientent les décisions, et expliquer pourquoi les chiffres diffèrent entre systèmes sans accuser automatiquement « la donnée ».
BI Developer
Développer des solutions BI d’entreprise, concevoir des couches sémantiques et des modèles de données optimisés, et livrer des dashboards suffisamment rapides pour éviter les emails accompagnés de captures Excel de « la dernière version ».
AI Engineer
Développer et déployer des solutions AI, intégrer des modèles de machine learning dans des systèmes en production et faire le lien entre notebooks expérimentaux et applications réelles, fiables, scalables et génératrices de valeur mesurable.
Machine Learning Engineer
Faire passer les modèles ML du prototype à la production, construire des pipelines d’entraînement et d’inférence, surveiller les performances en conditions réelles et éviter que des modèles efficaces en test ne s’effondrent face aux comportements utilisateurs.
MLOps Engineer
Automatiser l’ensemble du cycle de vie ML, gérer les feature stores, le versioning et le monitoring des modèles, détecter les dérives avant qu’elles ne deviennent critiques et rendre le déploiement de modèles aussi stable que celui d’un logiciel classique.
AI Architect
Concevoir des architectures et stratégies AI à l’échelle de l’entreprise, évaluer où l’AI apporte une réelle valeur, définir les pipelines data et modèles, et garantir des solutions intégrées, cohérentes et maintenables.
Prompt Engineer / LLM Engineer
Optimiser les prompts et interactions avec les modèles, mettre en place des cadres d’évaluation des performances LLM, affiner les modèles pour des cas d’usage spécifiques et évoluer dans un univers d’AI générative en constante mutation.
Data Product Manager
Définir la roadmap des produits et plateformes data, traduire les besoins métiers en exigences data et trouver l’équilibre entre insights rapides et fondations scalables pour une analytics durable.
Power BI Developer
Créer des dashboards Power BI interactifs, optimiser des formules DAX exigeantes pour le CPU et la patience, améliorer les performances des rapports et concevoir des visuels qui rendent les insights immédiatement compréhensibles, même pour des publics non techniques.
Power BI Analyst
Traduire les questions métier en rapports Power BI, connecter toutes sortes de sources de données, développer des mesures DAX reflétant la logique business et expliquer les écarts avec les anciens fichiers Excel.
Microsoft Fabric Engineer
Construire des solutions au sein de l’écosystème Microsoft Fabric, gérer lakehouses et pipelines et orchestrer des flux analytics de bout en bout sur la plateforme data unifiée de Microsoft.
Microsoft Fabric Architect
Concevoir des architectures data d’entreprise sur Microsoft Fabric, planifier des migrations depuis des systèmes legacy et exploiter efficacement les capacités de Fabric, sans enfermer l’organisation dans une complexité à long terme.
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