Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier
Contexte de la mission: Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un grand compte (Domaine Data Fabric / Pôle BI Management), vous intégrez l'équipe en charge des projets DATA et Dataviz pour la filière technique et industrielle. En tant que Consultant AMOA DATA / Proxy Product Owner (PPO) en environnement Agile/Scrum, vous assistez le Chef de Projet interne dans le pilotage des applications en production (RUN) et participez aux études et au cadrage des nouveaux projets. Vos missions principales : Cadrage & Instruction du besoin : Recueillir et analyser les besoins métiers, animer les ateliers de travail et élaborer les Dossiers de Conception Générale (DCG). Spécifications & Maquettage : Rédiger les spécifications fonctionnelles/techniques (SFD, KPI, contrats d'interface) et créer des maquettes d'applications BI (Figma / ). Rôle de Proxy Product Owner : Assurer l'interface quotidienne entre les équipes métiers, la MOE et l'intégrateur. Gérer et alimenter le backlog (Jira/Confluence). Pilotage des livrables : Suivre la roadmap de lotissement ("Packages"), coordonner les différentes phases du projet et gérer la maintenance évolutive/corrective. Recette fonctionnelle : Préparer, exécuter et piloter la recette applicative et les tests d'adhérence avec les briques métiers.
AI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Le client veut s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Vous concevez et intégrez deux agents, avec une vraie exigence d'industrialisation et de mesure des gains. VOS MISSIONS 1. Concevoir et intégrer un agent "PO Data" : analyse des structures de données, identification des écarts de complétude 2. Outiller cet agent sur le lignage, la génération de spécifications fonctionnelles et l'alimentation du backlog 3. Concevoir et intégrer un agent "Data Engineer" : génération et accélération des pipelines d'ingestion et de transformation 4. Outiller cet agent sur les jointures multi-sources et la modélisation des objets métiers (OBM) 5. Intégrer les LLM à l'environnement Cloud et Data du client, en particulier BigQuery 6. Industrialiser les agents (LLMOps, prompt engineering) et mesurer les gains obtenus
3. Missions et responsabilités 3.1 — Reprise du poste et plan d'action (priorité immédiate) S'approprier l'existant : modèle de données, scripts et traitements, imports déjà réalisés, référentiel de règles de normalisation et documentation ; Dresser un état des lieux : antennes importées et restantes, anomalies ouvertes, points de qualité à arbitrer ; Proposer dès les premières semaines un plan d'action priorisé (lots, calendrier par antenne, risques), le faire valider par la DSI et le mettre en œuvre. 3.2 - Conduite des imports Planifier et conduire les imports antenne par antenne : extraction depuis l'entrepôt de données, transformation, chargement dans la base ; Garantir la re-jouabilité, les points de reprise (checkpoints), le retour arrière (rollback) et la traçabilité des transformations, sans jamais altérer les données sources ; Développer, maintenir et fiabiliser les scripts et outils d'automatisation de la reprise. 3.3 - Qualité des données Appliquer et enrichir les règles de normalisation (noms de famille en capitales, casse des prénoms et raisons sociales, apostrophes et caractères spéciaux, espaces superflus, codes postaux et numéros de téléphone outre-mer et étrangers) ; Mettre en œuvre les règles de dédoublonnage et les contrôles de cohérence ; Suivre des indicateurs de qualité (complétude, cohérence, doublons) et réaliser des contrôles systématiques avant et après chaque import. 3.4 - Accompagnement des antennes Être l'interlocuteur direct de chaque antenne pour la préparation de son import : inventaire des données, jeux d'essai, validation des résultats ; Expliquer les anomalies détectées de façon claire et pédagogique à des interlocuteurs non techniques, et les accompagner dans leur correction ; Faire preuve d'écoute pour comprendre les pratiques et contraintes propres à chaque antenne, et en tenir compte dans les traitements ; Formaliser les échanges et validations (comptes rendus, points de suivi). 3.5 - Pilotage et reporting Tenir à jour le suivi d'avancement des imports, produire les reportings associés (avancement, qualité des données) et rendre compte régulièrement à la DSI et au Product Owner ; Alerter au plus tôt sur les risques, blocages et arbitrages nécessaires ; S'intégrer dans les rituels agiles de l'équipe et travailler en lien étroit avec l'équipe de développement CRM ; Être en lien direct avec l'équipe de développement pour s'assurer que les données sont correctement intégrées à la base de données cible. 3.6 - Documentation et passation Maintenir une documentation à jour : procédures d'import, runbooks, règles appliquées, limites connues ; Préparer en fin de mission une passation complète permettant la reprise du chantier dans les meilleures conditions.
Contexte Je recherche pour l'un de mes clients, entreprise industrielle française en pleine transformation digitale, un(e) Ingénieur(e) Data en CDI à Marseille. Cette opportunité est à pourvoir au sein de la DSI (100 collaborateurs), dans un environnement stimulant et innovant. Vous intégrerez le pôle Data et interviendrez sur des projets stratégiques de modernisation des architectures de données. Missions Rattaché(e) au Responsable de Production, vous aurez un rôle clé dans la conception, l'optimisation et la fiabilité des bases de données transactionnelles et décisionnelles. À ce titre, vos missions incluront : Concevoir et modéliser les bases de données en lien avec les chefs de projet, architectes, consultants ERP et experts décisionnels Participer à la mise en place et à l'évolution de l'entrepôt de données (Data Warehouse) et de la "Modern Data Stack" Développer et maintenir les flux de synchronisation entre systèmes (Airbyte, DBT, Airflow, Snowflake...) Assurer l'optimisation des performances des requêtes SQL/noSQL et le support aux équipes de développement Contribuer à l'adaptation du modèle de données dans le cadre du déploiement d'architectures microservices Participer au support technique de niveau 3 et à la veille technologique
📋 Informations sur la missionIntitulé du poste : Architecte Data / Architecte Plateforme Data Localisation : Métropole Lilloise / Roubaix (3 jours de présence sur site par semaine) TJM max : 500 € HT / jour Date de démarrage : 21/09/2026 Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission renouvelable) 🎯 Contexte de la missionDans le cadre de la synergie IT et de l'intégration de cas d'usage en IA Générative (GenAI) au sein des applications, le pôle Entrepôt de données recherche un Architecte Data senior. Au sein d'une équipe d'experts, vous aurez la charge de faire évoluer les modèles et patterns d'architecture de la plateforme Snowflake, aussi bien sur le périmètre France qu'à l'international. 📌 Objectifs & Responsabilités clésConception & Patterns d'Architecture : Concevoir, définir et documenter les nouveaux patterns d'architecture (fonctionnels, applicatifs et techniques) sur Snowflake pour l'ingestion, le traitement et la restitution de données structurées et non structurées. Rédiger les spécifications techniques de manière détaillée et exécutable pour les différentes entités et Business Units (BU). Servir d'interlocuteur privilégié pour l'intégration des usages et agents IA Générative (GenAI) au sein du pôle Data. Évolution & Gouvernance de la Plateforme : Contribuer au cadrage des nouveaux besoins techniques métiers et participer aux choix d'outils/technologies cibles. Faire évoluer le socle Data (automatisation, mécanismes de contrôle, règles de gouvernance). Accompagnement & Déploiement : Accompagner les équipes Data IT et métiers dans le déploiement et la prise en main de la plateforme Snowflake en France et à l'international. Assurer le support et l'acculturation technique auprès des différentes BU.
Data Engineer / Data Analyst : Data Catalog & Data Governance (OpenMetadata) Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge le volet Data Catalog / Data Governance : analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant puis, si la solution est retenue, la déployer et l'intégrer. VOS MISSIONS 1. Analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant 2. Si la solution est retenue, déployer et intégrer OpenMetadata 3. Cataloguer les données et documenter les métadonnées 4. Mettre en place le data lineage de bout en bout 5. Cartographier les dépendances et produire l'analyse d'impact
TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Les tâches : Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.
Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh. Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique. Vos missions :Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables. Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI. Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway… Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt. Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow. Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision. Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh. Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA. Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données. Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes. Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.
Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.
Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.
Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer. MissionsDéveloppement de modèles de données et DataMarts Construction et maintenance de pipelines ELT Orchestration des flux avec Apache Airflow Optimisation des performances et des coûts Participation aux revues de code et aux déploiements Contribution à la documentation technique Compétences indispensablesSnowflake – Expert DBT Apache Airflow SQL avancé Python Data Warehouse & DataMarts Pipelines ELT Git / CI-CD 5 ans minimum d'expérience en Data Engineering Compétences appréciéesPower BI Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Data Fabric
Dans le cadre d'une mission de continuité opérationnelle, une entreprise recherche un Data Analyst afin de renforcer ses équipes sur un environnement Data & Cloud. Les informations disponibles à ce stade permettent d'identifier un environnement principalement orienté autour de la gestion, préparation, modélisation et analyse des données, ainsi que de la production de reportings et d'indicateurs. Le contexte fonctionnel précis et les enjeux détaillés de la mission sont encore en cours de consolidation. Des échanges complémentaires avec le client permettront de préciser le périmètre, les priorités et l'organisation de l'équipe. Missions principalesParticiper à la préparation, la transformation et la structuration des données. Réaliser des analyses de données et produire des indicateurs pertinents. Participer à la modélisation des données. Concevoir et maintenir des rapports et tableaux de bord. Contribuer à la gestion et à la qualité des données. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Participer aux phases de mise en production. Contribuer au cadrage et au suivi des sujets projet. Participer aux comités de pilotage et au suivi des objectifs. Accompagner et former les utilisateurs sur les solutions mises en place. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Environnement techniqueOutils : Microsoft Power BI Microsoft Excel Microsoft Power Query Git Apache Airflow Langages et technologies : SQL Python DAX Pandas Scikit-learn Apache Spark JavaScript Frameworks / bibliothèques : Plotly TensorFlow Bases de données : Google Cloud BigQuery MariaDB MySQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
Contexte du poste Nous recherchons un Analytics Engineer / Data Engineer pour participer au développement d'une plateforme Data Analytics intégrée à une suite logicielle d'analyse technico-économique. En collaboration directe avec le Product Owner, vous serez responsable de l'implémentation des cas d'usage liés à la performance et aurez une vraie responsabilité sur la conception de l'architecture analytique et la modélisation des données. Missions principales Concevoir et faire évoluer l'architecture OLAP de la plateforme Modéliser les données selon les approches Kimball / étoile / flocon Développer et optimiser les transformations SQL et les modèles analytiques Concevoir les pipelines d'ingestion et d'orchestration avec Apache Airflow Développer des DAGs Python robustes, modulaires et maintenables Intégrer les données issues de bases OLTP vers l'environnement analytique Structurer les transformations avec dbt Implémenter et maintenir la couche sémantique avec Cube.js Concevoir les dashboards et métriques métiers sous Apache Superset Optimiser les performances, le cache et la gestion des droits d'accès / RLS Participer à l'industrialisation des développements avec Git et Docker
Ops - Data Engineering, DevOps ou DataOps Vitrolles ASAP Missions principales Assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data. Gérer les incidents et les demandes des équipes projets et des utilisateurs. Participer à l'automatisation et à l'industrialisation des solutions. Réaliser les déploiements sur les différents environnements (intégration, préproduction, production). Contribuer à l'amélioration continue des outils d'exploitation et de déploiement. Participer au troubleshooting et à l'optimisation des performances des plateformes. Compétences requises Administration Dataiku Administration et optimisation Starburst / Trino Control-M (création de jobs, calendriers, dépendances, profiles de connexion) Cloud Public : AWS et/ou Azure DevOps et automatisation des déploiements Gestion des environnements de production critiques Compétences appréciées CI/CD Apache Airflow Kubernetes GitLab Grafana Power BI Docker Connaissances Agile / Scrum Notions de cryptographie Profil recherché Formation Bac+5 en informatique, systèmes d'information ou équivalent. Expérience de 3 à 7 ans dans des environnements Data Engineering, DevOps ou DataOps. Bonne capacité d'analyse et de résolution d'incidents. Autonomie, rigueur et esprit d'équipe. Appétence pour les environnements Big Data et Cloud. 2 seniors 2 confirmés
