La mission consiste à intervenir en tant que Data Modeler dans le cadre du développement et de la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour une Unified Data Platform, au sein d'un acteur majeur du secteur automobile / industriel. Le consultant aura pour rôle d'accompagner l'évolution du Data Model, de contribuer à la gestion de son cycle de vie complet, de définir les périmètres de modélisation et de participer à la priorisation du backlog associé. Il interviendra également sur la mise en place de standards de modélisation, de bonnes pratiques, de processus de changement, d'exemples de référence et de templates réutilisables pour les équipes Data.
Bonjour, Je suis à la recherche d'un Consultant Terradata: Missions principales : • Supporter l'évolution du Data Model (DM) pour l'Unified Data Platform (UDP), incluant le cycle de vie complet du modèle, ses périmètres et le backlog de développement • Définir les standards de modélisation, les guidelines et les modes de fonctionnement des équipes (processus de changement, bonnes pratiques, modèles de référence et templates réutilisables) • Accompagner les équipes Data Products dans la conception et le développement des modèles de données logiques et physiques • Assurer le mapping rapide entre les concepts métier, les sources de données et la structure Teradata mLDM • Revoir, intégrer et contrôler les évolutions du modèle avec des standards qualité élevés en mode co-construction • Garantir l'alignement entre le modèle de données, le glossaire métier et la gouvernance des données • Mesurer l'adoption et l'impact du Data Model au sein de l'organisation • Collaborer avec les différentes équipes pour garantir des modèles de données performants, cohérents et alignés avec les objectifs business • Participer à l'amélioration continue des pratiques de modélisation de données en environnement Agile
Leadership Data/Data Modelling- Structuration & Gouvernance des données d'ingénierie - Clermont-Ferrand Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management, Contexte : grand groupe industriel international, dans le cadre d'une démarche de transformation digitale :enjeu de structurer les données d'ingénierie comme un véritable actif stratégique. Mission principale : définir et déployer une stratégie de structuration et de gouvernance des données d'ingénierie (modèles de données, conventions de nommage, classification, cycle de vie), en garantissant traçabilité et réduction des silos entre systèmes. Architecture & outils : contribuer aux décisions d'architecture data (data lake, plateformes, intégrations) et à la cohérence entre outils, modèles et usages, en lien avec les initiatives digitales et Industrie 4.0 du groupe. Compétences techniques clés : data management / gouvernance / data modeling, architecture des données, notions de digital thread / digital twin / IA appliquée à l'ingénierie, bonne compréhension des outils et applications d'ingénierie. Posture attendue : forte autonomie, capacité à piloter un alignement transverse entre plusieurs directions (métier, IT/Digital, initiatives 4.0) sans lien hiérarchique, pédagogie pour faire adopter des règles simples aux équipes d'ingénieurs. Niveau / séniorité : Leadership (autonomie élevée, capacité à initier l'activité et définir des jalons) — anglais professionnel recommandé pour les échanges avec les équipes globales. Modalités : mission jusqu'à fin d'année (renouvelable), démarrage rapide, hybride avec présence ponctuelle sur site (région Clermont-Ferrand) Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management,
Nous recherchons pour une entreprise de renommée française spécialisée dans le secteur de la santé, un Data Analyst Confirmé H/F en CDI sur Lyon. La mission consiste à mettre en place, modéliser et implémenter un business process partir de documents, artefacts et dashboards déjà existants Doté(e) d'un "Product Mindset", vous serez amené a faire le pont entre les équipes métiers, les process et la data. Vous serez en charge de: • Analyser les documents, artefacts, données et dashboards • Echanger de manière transverse avec les équipes métiers et data • Clarifier et formaliser les Business Process • Construire les maps et modèles de process • faire le lien entre les processus métiers et données disponibles • concevoir et implémenter les data modèles dans snowflakes et DBT • définir et suivre les KPIs qui permettent de monitorer les processus • traduire les dashboards en insight business • Identifier les gaps, anomalies et points de blocage Référence de l'offre : hx9hfbjt40
Profil cible : Data Architect / Data Modeler Senior Très bonne maîtrise de Teradata Expertise en MLDM / MLD (Modèle Logique de Données / modélisation) Conception de modèles de données logiques et physiques Data Engineering / Data Integration Expérience Databricks Conception et évolution d'un modèle de données d'entreprise Architecture et flux d'intégration de données Anglais courant/bilingue obligatoire Habitude de travailler avec des équipes internationales/européennes Capable de faire du transfert de compétences et de la formation
Contexte : Notre client est un éditeur SaaS B2B en forte croissance, engagé dans une phase de passage à l'échelle de ses opérations commerciales. Il a déployé depuis le début de l'année un CPQ connecté à son CRM pour structurer son processus Quote-to-Cash. La V1 est en production, mais sa construction s'est faite sans cadre d'architecture et elle peine à se stabiliser. Le client cherche un regard extérieur senior pour auditer l'existant, poser un diagnostic franc et définir la trajectoire vers une V2. Démarrage : dès que possible Durée : [à confirmer] Rythme : [temps plein / temps partiel, à confirmer] Localisation : [à confirmer], télétravail [à confirmer] Missions principales : Comprendre ce qui a été construit : architecture CPQ, modèle de données, catalogue produits, règles de pricing, workflows d'approbation, intégration au CRM et flux vers les systèmes financiers Conduire un audit de la V1, initialement déployée sur le périmètre new business Identifier les défauts de design et qualifier les bugs récurrents : symptômes isolés ou problème structurel Trancher sur les options : corriger en l'état, appliquer un contournement acceptable, ou reconstruire tout ou partie Évaluer la distance restante vers une version stable permettant d'itérer sereinement Formuler des recommandations et une feuille de route V2 Accompagner une équipe interne opérationnelle, en posture de conseil et de transfert de méthode
Mission de conseil et d'architecture de données pour un client industriel. L'objectif est de concevoir un modèle de données d'entreprise partagé entre plusieurs entités internationales afin d'harmoniser les données de flotte, améliorer leur qualité et préparer les futurs usages métiers et de maintenance. La mission se déroule en deux phases : cadrage et définition de la cible (analyse des modèles existants, identification des écarts, consolidation des besoins métiers et IT, rédaction du cahier des charges) et construction du Data Model commun (animation d'ateliers, structuration des contributions, élaboration du Modèle Conceptuel de Données).
Nous recherchons un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance, notamment sur les aspects liés au Row-Level Security (RLS). Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de son industrialisation et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentorat et l'accompagnement technique de l'équipe. Tech Lead Data au sein d'une équipe Data Expertise technique sur Snowflake / dbt Aide au cadrage technique des initiatives et projets du périmètre Contribution à la définition et à la mise en œuvre des standards techniques Data Accompagnement de l'équipe sur les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation
Contexte de la mission : Vous intégrerez un projet de transformation SI/Data d'envergure dans le domaine de la gestion d'actifs et de la Finance de marché. Au sein d'un environnement associant équipes métiers, MOA et MOE, vous interviendrez plus particulièrement sur les problématiques de modélisation et de fiabilisation des données financières, depuis les systèmes sources jusqu'à leur exploitation dans les outils décisionnels. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers autour des données de Finance de marché ; Participer à la modélisation des données et à la définition des objets métiers ; Contribuer aux travaux de modélisation selon les approches Data Vault et 3FN ; Analyser les flux de données, depuis les systèmes sources jusqu'aux restitutions BI, et comprendre les traitements ETL associés ; Réaliser les contrôles et requêtes SQL nécessaires à l'analyse et à la validation des données ; Préparer, réaliser et suivre les recettes fonctionnelles, notamment sur les aspects liés à la qualité et à la cohérence des données ; Identifier et analyser les anomalies et assurer leur suivi avec les équipes concernées ; Assurer l'interface entre les différentes parties prenantes : métiers, MOA, MOE et sponsors.
Au sein de la gouvernance des données du groupe, vous contribuez à un programme ambitieux visant à valoriser la donnée et à maximiser son impact sur nos solutions. En tant que Senior Functional Data Architect, vous garantissez l'application des meilleures pratiques d'architecture fonctionnelle des données pour les cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management (MDM). Votre périmètre se concentre particulièrement sur les données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures...). Vous travaillez en étroite collaboration avec des communautés variées (experts métier, architectes techniques, data engineers/développeurs, data scientists) et veillez à la structuration optimale des plateformes de données avec une vision à moyen/long terme. Objectifs et livrablesOntologie et modélisation d'entreprise : Comprendre les processus métier de haut niveau et l'architecture de données du système d'information à travers les différentes BUs (ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT/métier, plateformes BI/IA). Enrichir l'ontologie d'entreprise et le modèle de données global. Cartographier les actifs existants sur les plateformes de données pour prioriser leur standardisation. Besoins structurels et self-service : Identifier les besoins structurels des bases de données pour offrir des capacités d'auto-service grâce à une agrégation/consolidation cohérente, la normalisation/dénormalisation, la rationalisation et la gestion de la qualité des données. Positionnement MDM : Définir le positionnement des flux MDM dans le SI à travers les domaines fonctionnels et BUs pour soutenir les processus métier avec le niveau de qualité requis. Modélisation et documentation des jeux de données : Modéliser des datasets standardisés et réutilisables (diffusés via le Data Marketplace). Documenter les processus métier clés producteurs et consommateurs de données en BPMN. Gérer les métadonnées (couverture, fraîcheur). Gouvernance et conformité : Appliquer la politique d'architecture de données du groupe. Veiller au respect de la gestion des risques (classification de la donnée, confidentialité, RGPD/conformité, gestion des accès et rétention). Qualité des données : Guider les experts métier et les équipes IT sur le déploiement des contrôles de qualité des données. Certification et IA : Évaluer et certifier la conformité des jeux de données logiques. Utiliser l'IA de façon optimale pour accélérer la livraison et gagner en efficacité.
Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms
Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un(e) Tech Lead Data pour accompagner une équipe sur des sujets de développement, d'industrialisation et de gouvernance Data. Vos principales missions : • Concevoir et faire évoluer les modèles Data et datamarts sur Snowflake • Développer et maintenir les modèles, tests et documentations dbt • Industrialiser les pipelines : orchestration, CI/CD, contrôles qualité et runbooks • Définir les standards techniques et animer les revues de code • Piloter le run : gestion des incidents et post-mortems • Contribuer à la gouvernance et à la sécurité des données, notamment via le RLS • Accompagner et mentorer les membres de l'équipe • Participer au cadrage technique des nouveaux projets et initiatives
Nous recherchons un Data Modeler (Teradata) pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour la plateforme de données unifiée de notre client. Le consultant devra posséder une solide compétence en modélisation basée sur le modèle Teradata : modèle de données logiques de fabrication. Objectifs principaux : Le consultant contribuera à la définition des fichiers de mapping (spécifications techniques) et à la définition de la plateforme basée sur Databricks. Voici quelques responsabilités clés : Soutenir l'évolution du modèle de données du Groupe pour la plateforme unifiée, Établir des normes et des lignes directrices de modélisation, Collaborer avec les équipes de produits de données pour concevoir et développer le modèle de données logique et physique, Fournir un mapping rapide des concepts commerciaux vers la structure basée sur le Teradata, Intégrer les modifications du modèle avec des contrôles de qualité stricts. Compétences Requises : Teradat Vantage (mandatory) 5 ans d'expérience en modélisation de données, Bonnes connaissances des modèles normalisés et dénormalisés, Compétences en analyse de données, Capacité à travailler dans un environnement agile, Excellente maîtrise de l'anglais. Atouts : Connaissance de DBT est un plus, Expérience avec Databricks appréciée mais non impérative. Autre : Télétravail possible (2 jours / semaine) Date de démarrage : 1er septembre 2026 Date de fin de mission : 31/12/2027
1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.
