Je recherche un Chef de Projet decisionnel ayant une expertise du domaine de l'assurance et la BI Projet Dans le cadre de projets d'intégration de nouvelles sources de données dans le data warehouse, datamarts et restitutions de données QlikSense. mon client recherche un renfort pour piloter et contribuer à la réussite des projets. Missions Pilotage des projets : intégration des données des portails et intégration des données de téléphine dans le DWH - Piloter l'ensemble du cycle projet, de l'analyse des besoins à la mise en production et au suivi des solutions. - Animer les instances ( COPROJ, COPIL ... ) - Accompagner la rédaction des expressions de besoin et la rédaction les spécifications - Piloter le backlog des évolutions et anomalies, en coordonnant leur analyse et en contribuant aux arbitrages et à la priorisation. - Planifier les campagnes de tests (qualifications techniques et fonctionnelles) Compétences principales '- Expertise du domaine de l'assurance et la BI - Expertise en gestion de projet : reporting, planification, avancement et comitologie - Maitrise du langage SQL - Connaissance de QlikSense - Connaissance d'un outil de ticketting type JIRA et de test type SQUASH - Rigueur, esprit de synthèse, autonomie, bonne communication 3 jours par semaine sur site à Angouleme
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.
