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Bonjour RECHERCHE – DATA OPS / DATA PLATFORM ENGINEER SENIOR Je recherche un Data Ops / Data Platform Engineer Senior pour rejoindre une équipe Data Platform / Data Fabric et intervenir sur des sujets de RUN, fiabilité, industrialisation, gouvernance et évolution d'une plateforme Data. Le consultant aura un rôle clé dans la fiabilisation de la plateforme, la mise en place de services Data industrialisés et l'accompagnement des équipes dans l'adoption des standards de gouvernance et des bonnes pratiques. 🔹 Expérience : Senior / confirmée en Data Platform & Data Ops 🔹 Environnement : Cloud AWS / Lakehouse 🔹 Mission : RUN, Data Platform, Data Engineering & Gouvernance 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ Architecture & Cloud : • Architecture Lakehouse • AWS • EKS • Terraform • Apache Iceberg • CI/CD et industrialisation des déploiements Data Platform & Gouvernance : • AWS Data Catalog • AWS Lake Formation • Data Products • Data Contracts • Data Quality • Catalogage, découvrabilité et documentation des données • Gestion des habilitations et des contrôles d'accès Data & Ingestion : • MSK • DataStream • SQS • Airflow • Starburst Développement : • Python • Bonnes pratiques de développement / Software Craftsmanship • Automatisation et industrialisation des traitements Data RUN & Observabilité : • Mise en place et suivi des SLA / SLO • Monitoring, alerting et observabilité Data • Datadog • Investigation et résolution des incidents de production • Mise en place de dashboards et indicateurs de fiabilité • Runbooks et procédures d'exploitation • Amélioration continue de la plateforme Missions principales : • Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la Data Platform • Investiguer et résoudre les incidents de production • Industrialiser les déploiements via Terraform / CI/CD • Participer à la mise à disposition d'environnements self-service pour les équipes Data • Accompagner les migrations vers des architectures Lakehouse • Développer les services d'exposition et de consommation des données • Contribuer à la standardisation et à l'industrialisation des Data Products • Participer à la définition et à l'implémentation des Data Contracts • Améliorer le monitoring, l'alerting et l'observabilité • Contribuer à l'optimisation des coûts d'exploitation (FinOps) • Accompagner les équipes Data dans l'adoption des standards de gouvernance Compétences clés recherchées : Obligatoires : AWS • Terraform • Data Catalog • Observabilité Data • Starburst Très appréciées : Data Product Management • Data Contract • Data Quality • Lakehouse • Iceberg • EKS • Airflow Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Business Expert / AMOA Busines / Analystes Fonctionnel - PowerBI, MDM, Anglais professionnel obligatoire. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en tant que Business Analyst, Analyste Fonctionnel, AMOA Business, Business Expert ou Data Analyst. Profil orienté Business / Fonctionnel, avec une forte compréhension des référentiels et des flux de données. Client : domaine automobile Localisation : Paris, avec déplacement sur Poissy Anglais OBLIGATOIRE Durée : minimum 6 mois Responsabilités principales Analyse des référentiels et des données Réaliser un état des lieux des différents référentiels et des accès des partenaires B2B. Extraire et analyser les données provenant des différents référentiels sources. Vérifier la qualité et la cohérence des informations. Identifier les doublons, incohérences et données manquantes. Recommander et mettre en œuvre les corrections nécessaires. Construire et maintenir les fichiers de consolidation et de reporting. Analyse fonctionnelle et optimisation des processus Analyser les processus liés aux flux de données entre les différents systèmes. Identifier les points d'amélioration et proposer des optimisations. Analyser les besoins métier et leur impact sur les référentiels et les flux. Participer à la définition et à la documentation des règles métier. Master Data Management Vérifier et corriger les attributs clients. Définir les règles de regroupement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. S'assurer que les évolutions métier sont correctement prises en compte. Création et maintenance des structures Identifier les entités manquantes dans les systèmes. Gérer les demandes de création et de mise à jour. Suivre les demandes jusqu'à leur déploiement en production. Valider la cohérence des données nouvellement créées. Reporting et Data Quality Construire et maintenir les reportings de suivi. Produire des reportings Data Quality à partir des données disponibles. Utiliser SQL Services / Power BI pour le reporting. Travailler avec des bases de données Oracle. Aujourd'hui, l'activité repose principalement sur Excel ; aucun outil métier spécifique n'est requis. Coordination transverse Travailler avec les équipes Business et IT. Participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les besoins, processus et règles métier. Suivre les anomalies et les demandes d'évolution.

Contexte de la mission Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le coeur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d'importantes adhérences avec les travaux d'industrialisation de la plateforme Data & IA. Le Domaine Data Hub, au sein de la Direction Data dont l'objectif est d'assurer la disponibilité, l'accessibilité et la centralisation des données structurées, semi-structurées et non structurées de la société ainsi que les données provenant de l'extérieur. Ce domaine à vocation à démocratiser l'accès pour et par les métiers à l'exhaustivité des données, à travers les produits Comptoirs Data & Référentiels des données. Le périmètre d'intervention sera les Référentiels de données. Les Référentiels sont le point de vérité unique de la donnée d'entreprise, ils sont centraux à toute l'entreprise et font face à de forts enjeux : continuité de la mise en place du référentiel OPS continuité de la mise en place du référentiel documentation comptables continuité de la mise en place du référentiel nomenclatures décommissionnement des systèmes legacy mise en place de parcours utilisateurs et des fronts Objectifs et livrables Analyse des données en masse (python, excel, SQL autre) Recueil des besoins métiers et communication à l'équipe techniques Cadrage de nouveaux sujets sur le plan fonctionnel et technique Réalisation de la documentation projet détaillée (confluence, jira...) Mise place de contrôles qualité tout au long du cycle de vie de la donnée sur Informatica Data Quality et disponible sur dashboard Qlik Identification et analyse des données en non qualité et remédiation de celles-ci Rôle de PPO pour aider le PO dans la gestion du backlog (création d'US, planning...) Mise à jour du dictionnaire de données Datalink (datagalaxy) Modélisation dans le référentiel (Power Designer) Gestion de la recette des nouvelles fonctionnalités (automatisation, TNR...) Mise en place de la stratégie de gestion du support aux utilisateurs Accompagnement des métiers au changement A déjà travaillé sur des projets de référentiels de données, un référentiel Produit ou Nomenclature implémenté sur un MDM serait un plus, Très bonne communication et esprit de synthèse Connait les règlementations en vigueur : BCBS239, RGPD..., A de fortes compétences en modélisation, Capacité à analyser, exploiter et interpréter la donnée, Capacité à définir les processus de stratégie d'accès, de gestion des données, de contrôles et de cohérence de la donnée Bonne connaissance des processus Data Design, Participer à l'élaboration de la stratégie de recette, Définir, rédiger les cas de tests et élaborer les jeux d'essais, Exécuter la recette, Suivre les anomalies et leurs corrections, Être garant de la qualité des livrables depuis la base de DEV, jusqu'à la PROD, Connaissance sur les environnements et les problématiques Data, Connaissance de Jira, Connaissance des environnements Power Designer, Aws, MDM (EBX)... Connaissance de Data Galaxy Connaissance de Informatica Data Quality Connaissance de Qliksense Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Requête SQL Expert Angular (hors dev) Expert Informatica Data Quality (hors dev) Expert Maîtrise de Power Designer et du data design (MCD/MPD) serait un très gros + Expert Python avancé Expert Excel fonctions avancées Expert EBX (éditeur TIBCO) Expert Transformation ETL Expert Data Galaxy Expert Qlik Expert

Au sein d'une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle. Votre objectif sera notamment de contribuer à l'industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l'enrichissement des outils d'exploitation et au développement de premiers cas d'usage IA à forte valeur métier. Vos principales responsabilités Data Quality et fiabilisation des données Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données. Contribuer à l'industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données. Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes. Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données. Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements. Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données. Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données. Développement de cas d'usage IA Vous participerez à l'étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d'usage autour de l'IA : Complétude et enrichissement des données Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés. Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes. Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants. Identifier les champs manquants ou incohérents. Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d'un niveau de confiance. Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration. Aide à l'estimation des travaux Analyser les données historiques disponibles. Identifier les variables explicatives pertinentes. Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning. Comparer les estimations produites aux données réellement observées. Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats. Assistance à la rédaction de rapports Étudier des solutions d'assistance intelligente à la saisie et à la rédaction. Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique. Contribuer à la classification des informations. Détecter les incohérences. Étudier les possibilités de transcription et d'exploitation de contenus multimédias. Garantir que l'IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l'expert. Pilotage et accompagnement Vous serez également amené(e) à : Étudier les leviers d'intégration des solutions IA dans les processus existants. Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement. Définir des indicateurs permettant d'évaluer les performances des modèles et traitements. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux. Accompagner la gouvernance et l'évolution des modèles de données

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La mission consiste à intervenir en tant qu'AMOA / Business Analyst dans le cadre d'un projet d'analyse fonctionnelle et de Data Quality autour des référentiels clients B2B et des flux de données entre systèmes. Le consultant aura pour objectif de contribuer à la consolidation des données Customer Master Data, à la fiabilisation des référentiels et à la production des reportings associés. Il interviendra sur l'analyse des données issues de différents référentiels sources, l'identification des doublons, incohérences ou données manquantes, la recommandation et le suivi des corrections, ainsi que la construction et la maintenance des fichiers de consolidation et de reporting.