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Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme analytique, nous recherchons actuellement un.e Expert ClickHouse / Data Platform Engineer pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur des télécommunications. Vous rejoindrez une équipe en charge de la chaîne de valorisation des données télécom, dont le cœur repose sur une plateforme ClickHouse alimentée par des pipelines d'ingestion Kafka. Votre mission consistera à faire évoluer cette plateforme, optimiser ses performances et accompagner les équipes dans leur montée en compétence. 🎯 Votre rôle En tant qu'Expert ClickHouse, vous prenez en charge l'administration, l'optimisation et l'évolution de la plateforme analytique. Au-delà de votre expertise technique, vous jouez un rôle de référent auprès des ingénieurs de l'équipe en assurant le transfert de compétences, la documentation et la pérennisation des bonnes pratiques. Vos missions📊 Administration & évolution de la plateforme ClickHouse Vous intervenez sur le cœur de la plateforme de valorisation des données. À ce titre, vous serez amené.e à : Reprendre en main la configuration et l'exploitation de la plateforme ClickHouse. Administrer et optimiser les bases de données analytiques en production. Concevoir et faire évoluer les modèles de données. Optimiser les performances des requêtes sur des volumes de données importants. Gérer les stratégies de partitionnement, les moteurs MergeTree et les vues matérialisées. Participer à la refonte des schémas de données et des pipelines d'alimentation. ⚙️ Data Engineering & industrialisation Vous contribuez à l'évolution de l'architecture de données. Vos principales responsabilités seront de : Maintenir et faire évoluer les pipelines développés en Python. Participer aux flux d'ingestion de données via Kafka. Mettre à jour les scripts SQL associés aux traitements analytiques. Participer à l'industrialisation de la plateforme. Assurer la qualité, la fiabilité et les performances des traitements. 🤝 Mentorat & accompagnement technique Vous accompagnez les équipes dans leur montée en compétence. Dans ce cadre, vous serez chargé.e de : Former et accompagner les ingénieurs de l'équipe sur ClickHouse. Documenter les architectures, procédures et bonnes pratiques. Assurer le transfert de connaissances afin de garantir la pérennité de la plateforme. Participer aux réflexions d'architecture et aux choix techniques. 🧭 Environnement technique🛠 Technologies ClickHouse Python SQL Kafka Grafana Apache Superset Pipelines de données Modélisation analytique MergeTree Vues matérialisées Connaissances appréciées : C Lua

"Nous recherchons un consultant Data Scientist orienté ML Engineering, alliant une solide expertise en science des données et de fortes compétences en ingénierie logicielle et infrastructure. Le consultant interviendra sur des sujets variés au sein de la direction DATA, couvrant aussi bien le développement de modèles de machine learning que leur industrialisation et leur mise en production à grande échelle. Le profil recherché est capable de naviguer entre la conception de modèles IA/ML, la construction de pipelines de données robustes, et le déploiement de solutions scalables dans un environnement cloud moderne."

Au sein du domaine Data & AI d'un acteur du secteur retail, le Data Steward agit en tant qu'expert fonctionnel métier et chef de projet, garantissant la réussite des initiatives data sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée. Le rôle fait le lien entre les parties prenantes métier et les équipes techniques (Data Engineers et Data Visualization Experts), en veillant à ce que les solutions data soient alignées avec les objectifs business, correctement gouvernées, et livrées avec qualité et clarté. Environnement et missions : - Domaine fonctionnel principal : supply chain et demand planning, avec utilisation de SAP - Pilotage de bout en bout du périmètre et des exigences des projets data - Coordination et gestion de projet entre plusieurs équipes - Interaction avec des interlocuteurs techniques et non techniques - Réalisation de requêtes de validation de données et analyse pour assurer l'alignement entre besoins métier et livrables techniques - Identification des risques, anomalies et incohérences, et pilotage de leur résolution - Maintien d'une documentation structurée et d'artefacts projet rigoureux - Discipline de gouvernance et attention au détail - Travail en environnement Agile avec des équipes transverses (business, data engineering, analytics)

Description détaillée Appel d'Offre – Consultant Data Analytics Engineer – Intégration/Modélisation/Restitution de données - Domaine Corporate Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission 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 (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** 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.

La mission consiste à intervenir en tant que Data Analytics Engineer autonome dans le cadre de l'optimisation et de l'unification des capacités analytiques transversales d'un grand groupe du secteur hôtelier. L'objectif est de construire une vision consolidée et exploitable des indicateurs Corporate stratégiques à partir de différentes sources internes. Le consultant aura pour rôle d'établir des connexions techniques fiables avec les systèmes sources, d'extraire et charger les données issues de domaines comme la finance, les ressources humaines, les achats, les référentiels ou l'ITSM, puis de concevoir des pipelines d'ingestion automatisés, robustes et performants. Il interviendra également sur la modélisation des données dans Snowflake, la mise en place de règles de transformation, de vues et d'agrégats pour la restitution, ainsi que sur la gouvernance, la qualité des données, la gestion des erreurs et la documentation complète des pipelines et modèles.

Bonjour à tous 😀 📍 Contexte client Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques de transformation métier, notre client renforce son équipe Data. Le consultant interviendra sur l'analyse d'impact des projets de transformation sur les indicateurs métiers, la qualité des données et l'évolution des reportings stratégiques. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes métier afin de garantir la cohérence des KPI et d'accompagner les évolutions des plateformes Data. 🎯 Missions Réaliser les analyses d'impact des projets de transformation sur les KPI métiers et les processus opérationnels. Produire des analyses ad hoc répondant aux nouveaux besoins métiers. Faire évoluer et fiabiliser les indicateurs de performance (Loyalty, Topline, Sales...). Concevoir, maintenir et améliorer les reportings stratégiques. Revoir les règles de calcul, les définitions des KPI et les périmètres de reporting. Garantir la cohérence des données entre plusieurs sources. Participer aux phases de tests et de validation des évolutions impactant les données. Identifier les anomalies et incohérences dans les indicateurs de reporting. Accompagner les équipes métier lors des phases de cadrage en traduisant leurs besoins en exigences analytiques. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données et de la gouvernance des KPI. ✅ Must Have Data & Analytics SQL (expert) Snowflake Data Analytics Analyse d'impact métier Analyse de données Data Quality Reporting KPI Management Outils Tableau Dataiku dbt Gouvernance DataData Lineage Gouvernance des données Reporting Framework Qualité des données FonctionnelRecueil des besoins métiers Analyse fonctionnelle Gestion des parties prenantes Excellente communication LanguesFrançais courant Anglais courant ⭐ Nice to HaveJira ServiceNow Gestion de backlog Ticketing Expérience sur des programmes de transformation métier Connaissance des domaines : Loyalty Sales Topline

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement. Vous allez me trouver facilement sur google. Rattaché.e au département Data OR & AI de notre client, au sein de l'équipe Finance, votre mission consistera principalement à concevoir, développer et déployer des applications de Machine Learning et d'IA Générative au service des métiers des achats client. Objectifs principaux : Cas d'usage variés, allant des applications prédictives (classification, aide à la décision, etc.), Traitement intelligent de documents (OCR, parsing, extraction d'informations), Phases de cadrage et de prototypage (POC) Industrialisation des solutions IA. Compétences techniques : Maitrise du python Compréhension d'un environnement cloud (GCP) > MANDATORY Maitrise des techniques de Machine Learning (notamment modélisation mathématiques/statistiques) et aussi d'IA générative (LLM, RAG, Pipelines de Parsing ..) Détails subsidiaires : Equipe de 4 personnes Autre : Localisation : Roissy Charles de Gaulle Télétravail : 3 jours / semaine Date de commencement : 01 septembre 2026 Durée de la mission : 12 mois Déplacements : Possible à Amsterdam ou Toulouse, tous les 6 mois environ. Anglais : travail au quotidien, réunions, documentation écrite, etc.

Dans le cadre de projets de transformation métier à fort impact, notre client — un acteur majeur de son secteur — renforce son équipe Data Insights & Analytics et recherche un(e) consultant(e) expérimenté(e) en analyse et ingénierie de données. Vous intégrerez une organisation Data structurée, au cœur des enjeux de pilotage de la performance, de fiabilisation des indicateurs et d'accompagnement des transformations en cours. Vos Missions Principales: Analyse & Évaluation d'ImpactRéaliser des analyses d'impact des projets de transformation sur les KPIs métier et les processus opérationnels Produire des analyses ciblées en réponse aux besoins métier en constante évolution Fiabilisation & Gouvernance des KPIsRenforcer la fiabilité des KPIs majeurs suivis par l'organisation (Fidélité, Chiffre d'Affaires, Ventes, etc.) Réviser les définitions, règles de calcul et périmètres des indicateurs en lien avec les évolutions métier Identifier et escalader les incohérences et ruptures dans les indicateurs de reporting Reporting & PerformanceConcevoir, maintenir et améliorer les tableaux de bord et reportings de performance critiques Garantir la cohérence des données entre les différentes sources Contribuer aux activités de tests et de validation des évolutions impactant les données et les KPIs Cadrage & CollaborationAccompagner les phases de cadrage de projets en traduisant les besoins métier en exigences analytiques Assurer la cohérence globale avec les frameworks de reporting existants Être l'interlocuteur(trice) privilégié(e) des parties prenantes métier et techniques

Au sein des équipes Data & Infrastructure, vous interviendrez sur la conception, le développement et le maintien de la plateforme de données qui alimente les modèles de recherche et de trading. L'objectif : industrialiser l'ingestion, le stockage et la mise à disposition de volumes de données massifs (données de marché, alternatives, internes) de manière fiable, scalable et performante. Missions principales Concevoir et faire évoluer les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition). Développer et maintenir les composants de la data platform en Python. Déployer et opérer l'infrastructure data sur AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, etc.). Garantir la qualité, la robustesse et l'observabilité des flux (monitoring, alerting, tests). Optimiser les performances et les coûts de la plateforme. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et les data scientists. Stack technique Langage : Python (impératif) Cloud : AWS Data : SQL, formats columnar (Parquet), orchestration (Airflow ou équivalent) DevOps : Docker, CI/CD, IaC (Terraform un plus)

Senior Data Product Manager – Analytics/BI Anglais 530 e par j Expérience senior en Product Management de produits Data Forte expertise Analytics / BI / dashboards Capable de construire une vision produit, roadmap et priorisation à partir des besoins métier Bonne compréhension des architectures et problématiques Data Engineering Environnement : SQL, Tableau, Databricks, dbt Expérience avec Data Analysts, BI Engineers, Data Engineers et Data Governance Bonne connaissance du retail / parcours consommateur Une expérience Supply Chain est recherchée IA / predictive analytics appréciés Agile, Jira, Confluence Capable d'échanger en Anglais Le contexte porte sur des produits Data liés aux nouveaux modèles économiques et à l'économie circulaire, notamment la location. Attention : pas un PM digital généraliste. Je cherche quelqu'un ayant réellement piloté des Data Products / Analytics solutions. TJM max : 530 e

Senior Data Analyst with SQL Server SSIS and Network Engineering Our Client a bank based in Central London is seeking a highly motivated Data Analyst to play a key role in building and maintaining a robust digital data infrastructure. This position supports data users across the business, ensuring high-quality data extraction, reporting, and analytics capabilities. Working closely with the IT Manager and various business units, you will help strengthen compliance and regulatory risk management through effective management information (MI) reporting and analytical insights. The Client would ideally like you to have experience of Network Engineering in addition to the Data Engineering skills. Must have at least 7 to 10 years solid Data Engineering experience and ideally 1 to 2 years Networking Engineering and Support experience. Ideally have the following skills LAN/WAN Administer, maintain, and optimize Windows and Linux server environments. · Manage VMware virtualized infrastructure (vSphere 8 and above). · Oversee enterprise backup and disaster recovery solutions using Veeam Backup & Replication. · Manage Veeam ONE monitoring and Veeam Recovery Orchestrator (VRO) environments. · Administer endpoint security and encryption solutions, including Symantec Endpoint Protection (SEP) and Symantec Endpoint Encryption (SEE). · Support endpoint DLP, SIEM, and security monitoring tools (e.g., Splunk, Tenable). · Manage patching processes using Manage Engine Patch Manager Plus. · Support Microsoft 365 services and related cloud technologies. The candidate must have strong technical expertise in Windows/Linux, VMware, Microsoft 365, networking, cybersecurity, and infrastructure management who also enjoys solving complex challenges and driving operational excellence Responsibilities Develop, maintain, and enhance the Branch's digital data infrastructure to ensure reliability and accessibility. Deliver accurate and timely data extraction, MI analysis, and reporting to support operational, compliance, and regulatory needs. Work collaboratively with IT and business departments to understand data requirements and provide analytical support. Explore, evaluate, and propose new technologies/tools to improve data management, governance, and reporting efficiency. Ensure data integrity and support the implementation of best practices in data governance. Assist in identifying and managing data-related risks, supporting the Branch's compliance and regulatory frameworks. Must have: Strong analytical skills with experience in data extraction, transformation, and reporting. Proficiency in SQL Server, data visualisation tools (e.g., Power BI, Tableau), and data management technologies. Understanding of data governance, regulatory reporting, and compliance requirements (banking/financial sector experience a plus). Excellent problem-solving skills and attention to detail. Ability to collaborate effectively with cross-functional teams and communicate complex information clearly. Coming from an IT support function is a bonus Data Analysis and Management  Maintain and develop SSIS packages  Perform ad-hoc data extraction and analytics based on requirements from business  Develop data visualization for business  Work with business to enhance the data available to the data warehouse  Assist in testing reporting solutions developed by external vendors  Support and maintain the generation of internal MI reports  Support and advise the business on data related matters and automation possibilities  Any other responsibilities / tasks as assigned by the Head of IT from time to time Business Performance  Support the department's operations as and when needed and any other tasks assigned by the business stakeholders.  Work with the Managers to ensure the business is in compliant with applicable rules and regulations that falls within the department's remit.  Work with the business to ensure timely submission of relevant department's reports  To adhere and follow all applicable Bank/Group policies and procedures. Data accuracy and ownership duties  To ensure all data worked on and or/shared with internal/external clients are accurate.  Escalate any data issues to the business promptly and without delays.  Ensuring any data sharing requests are discussed with business/DPO so that prior authorization is given and follows GDPR / department's SOPs. Regulatory Compliance duties Comply with all applicable individual conduct rules (especially the FCA Conduct Rules, Regulations, Bank policies and procedures and the banking Compliance. Technical/Functional skills - Knowledge in SQL query is essential - Working experience in administration and development with SQL (experience with SQL Server and SQL Server Integration Service is preferred) - Experience in working with data visualization tools such as Power BI - Experience in working with scripting language such as VBA and Python - Experience working with Power Automate is a plus - Required understanding of the business and business units Personal skills (Soft Competencies [Core/Leadership]) - Personal integrity and ethics - Good judgment in enabling the provision of sound advice on regulation and practice, proactive management of compliance and regulatory risk You will have at least 7 to 10 years' relevant experience working in the data field, preferably in an established bank or financial institution. Qualifications (Basic Degree/Diploma) Bachelor's Degree or Professional Qualification in the relevant discipline (Degrees in Statistics, Information Systems, or similar) This is an exciting position within a bank with interesting projects based in Central London. The salary for this position is in the range £60K- £75K. Please do send your CV to us in Word format along with you salary and availability.

Titre : Factory Lead Data Localisation : Gosselies (minimum 2 jours/semaine sur site) Durée : 9 mois renouvelables Démarrage : Septembre 2026 Temps de travail : Temps plein Nous recherchons un Factory Lead Data capable de piloter une Factory Data composée de Business Analysts et de Data Engineers. Le consultant sera responsable de la performance opérationnelle de la Factory, de l'exécution du delivery, de la qualité des solutions Data et de l'accompagnement de la transformation Data de la Tribe Marché vers un modèle davantage Data Driven et Data Centric. Le rôle combine pilotage opérationnel, leadership d'équipe, gouvernance du delivery et expertise Data.