Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans
Data Governance Manager Company Description Our Client is an international bank with offices in Central London. They are now looking to recruit a Data Governance Manager with at least 5 to 10 years proven expertise ideally from a banking environment. Role Description This is a full-time role for a Data Governance Manager. The Data Governance Manager will be responsible for the day-to-day management of data governance initiatives and developing policies and procedures to support data quality and master data management. The Data Governance Manager will also collaborate with the business intelligence team to ensure that data management and analytics requirements are met. This is an on-site role located in London. Qualifications Data Governance, Data Quality, and Master Data Management skills Experience with data management and developing policies and procedures Strong analytical skills with the ability to interpret complex data Experience collaborating with cross-functional teams A Bachelor's degree in computer science, information management, or related field is required Professional certification (e.g. CDQM) in data management or related field is desired This is an exciting new position for this bank. This a hybrid position with at least 3 days in the office in Central London. The salary for this role will be circa £75K - £90K. Do send your CV to us in Word format along with your salary and notice period.
🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme. Participation aux nouveaux projets BI. Contribution aux développements de workflows en python au sein de l'équipe DataHub Core Platform. 💡Responsabilités principales : · La mission consiste à : Participation au projet DQF (Data Quality Framework) Développement des modules python communs qui seront utiles à tous les projets Participation au projet Data Lineage
Dans le cadre du renouvellement d'un partenaire stratégique et de l'évolution de ses plateformes décisionnelles, notre client recherche un Data Engineer Big Data confirmé H/F pour rejoindre les équipes Risque et Finance de la filière Reporting Finance, Data & Marketing. Vous évoluerez dans un environnement bancaire exigeant, où les enjeux de qualité des données, de performance, de sécurité, de traçabilité et de conformité réglementaire sont au cœur des projets. Vous contribuerez à la conception, au développement et à l'industrialisation de traitements data à forte volumétrie permettant d'alimenter les datamarts réglementaires et les systèmes de reporting Risque et Finance. Vos missionsAu sein d'une équipe Data Engineering, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des traitements de données. Conception et développementRecueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Concevoir des architectures de traitement distribuées performantes et évolutives. Développer des pipelines batch robustes en environnement Big Data. Réaliser des traitements Spark en Scala et des transformations SQL avancées. Intégrer des données provenant de sources multiples et hétérogènes. Participer aux choix de conception et aux revues techniques. Data Quality et gouvernanceMettre en œuvre des contrôles de qualité, de complétude et de cohérence des données. Identifier, analyser et corriger les anomalies de traitement. Garantir la traçabilité et la reproductibilité des flux de données. Assurer le respect des exigences réglementaires et de gouvernance des données. Performance et optimisationOptimiser les traitements Spark et SQL sur des volumes importants. Travailler sur les problématiques de partitionnement, parallélisme et gestion des ressources. Améliorer les performances des traitements et réduire les temps d'exécution. Identifier et résoudre les goulots d'étranglement techniques. Industrialisation et DevOpsConcevoir et maintenir les workflows d'orchestration sous Apache Airflow. Participer à la mise en œuvre des pipelines CI/CD. Industrialiser les déploiements et automatiser les processus. Mettre en place les mécanismes de supervision, d'alerting et de gestion des erreurs. Garantir la robustesse, l'idempotence et la résilience des traitements. Run et support de productionAssurer le suivi quotidien et mensuel des traitements. Participer à l'analyse et à la résolution des incidents de production. Suivre les rejets de données et piloter leur correction. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme data. Environnement techniqueTechnologies principalesScala Apache Spark SQL avancé Apache Airflow Hadoop / HDFS Apache Hive Presto / Trino Industrialisation & DevOpsGit CI/CD Automatisation des déploiements Monitoring & Logging Technologies complémentairesKafka Bases relationnelles (Oracle, PostgreSQL, SQL Server...) Bases NoSQL
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation des systèmes d'information, notre client, acteur majeur de l'industrie, recherche un Directeur de Projet Data Migration SAP S/4HANA pour piloter une migration de données à grande échelle depuis des environnements legacy vers SAP S/4HANA. Vous interviendrez au sein d'un programme complexe impliquant de multiples parties prenantes métiers, IT et partenaires externes. Vos missionsDéfinir et piloter la stratégie de migration de données de bout en bout. Superviser les travaux de data assessment, data quality et data cleansing. Garantir la qualité, l'intégrité et la cohérence des données migrées. Piloter les phases de tests (SIT, UAT) et les activités de réconciliation. Sécuriser les étapes critiques du programme : cut-over, go-live et plans de rollback. Assurer le pilotage des délais, budgets, risques et dépendances. Structurer et animer la gouvernance projet (COPIL, COMOP, reporting exécutif). Coordonner les équipes métiers, IT, intégrateurs SAP et partenaires. Mettre en place les indicateurs de performance et de qualité des données. Accompagner la transformation des référentiels et processus métiers. Expertise attendueForte expérience des migrations vers SAP S/4HANA. Maîtrise des approches Brownfield, Greenfield et Selective Data Transition. Expérience des phases : Data Assessment Data Quality Data Cleansing Mapping de données Réconciliation post-migration Cut-over et Go-Live Bonne connaissance du modèle de données SAP S/4HANA (Business Partner, simplification des structures, etc.). Expertise en gestion des risques liés aux programmes de transformation SAP.
ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.
Contexte : renfort au sein des équipes data, sur un périmètre mêlant développement et exploitation. Environnement exigeant : volumes importants de données financières, forte dépendance des équipes de recherche et de trading à la fraîcheur et à la fiabilité des données. Le rôle : Développement Python sur des projets data / data engineering (évolutions, outillage, industrialisation) Support de production niveau 2 : investigation d'incidents sur les pipelines (analyse de logs, identification des causes, correctifs, replays) Gestion des alertes et suivi des traitements Sujets de data quality : contrôles sur les flux entrants, détection d'anomalies, fiabilisation
Contexte : Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand groupe bancaire, le client recherche un Business Analyst pour contribuer à la mise en place d'un comptoir de données Finance & Risques sur AWS. Le consultant interviendra dans un environnement SAFe afin de spécifier les besoins métiers, garantir la qualité des données et accompagner les phases de recette. Missions : · Recueillir et formaliser les besoins métiers Finance & Risques. · Spécifier les données nécessaires aux usages bancaires. · Définir et piloter les règles de Data Quality. · Réaliser les recettes et contrôler la qualité des données. · Collaborer avec les équipes Data, Finance, Risques et IT. · Participer aux travaux autour de la plateforme Data & IA sur AWS. · Contribuer à l'amélioration continue des référentiels de données. Compétences requises : · Business Analysis. · Reporting réglementaire bancaire (Anacrédit, COREP, RUBA). · Finance bancaire et Risques (risque de crédit, ALM, performance...). · Data Quality. · SQL. · Analyse de données. · Cloud AWS. · Méthodologie SAFe.
