Informations Générales TJM max : 450 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 21/09/2026 Date de fin : 17/09/2027 Description de la Mission Au sein de la Digital Factory (pôle Marchandise & Commercial), la mission vise à concevoir des services digitaux pour automatiser les processus commerciaux (assortiments, promotions, prix) et valoriser les données. Dans le cadre du projet de gestion de l'agencement des produits en rayon par magasin, vous interviendrez pour collecter, transformer, enrichir et exposer les données clés auprès d'un partenaire stratégique. Missions principales : Développer et optimiser les pipelines de transformation de données complexes. Garantir la collecte, la qualité et la structuration des flux de données. Automatiser l'orchestration et les déploiements continus des workflows data. Mettre à disposition des modèles de données performants et consommables pour les partenaires.
Projet Développement et industrialisation d'une plateforme Data sur GCP permettant l'ingestion, la transformation et la mise à disposition de données pour des outils de recherche et d'analyse métier,. Activités - Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion de données publiques et internes. - Développer et industrialiser les traitements et transformations de données avec SQL, Python et dbt. - Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration avec Argo Workflows / Airflow. - Stocker, structurer et exposer les données via BigQuery et GCS, puis assurer leur connexion aux outils d'analyse métier. - Déployer et maintenir les composants Data sur GCP, notamment via Cloud Run, et gérer les droits d'accès avec IAM. - Industrialiser l'infrastructure avec Terraform et contribuer aux chaînes CI/CD GitLab. - Participer au monitoring, à la gouvernance et à la qualité des données ainsi qu'à l'amélioration de l'expérience utilisateur des outils internes.
Nous recherchons un Data Engineer confirmé ou senior pour intervenir sur une plateforme data moderne reposant sur Snowflake et dbt, avec une forte exigence en modélisation Data Vault. Contexte de la mission : Vous rejoindrez une équipe Data en charge de structurer et faire évoluer une architecture analytique robuste et scalable. La mission s'inscrit dans une logique d'industrialisation, de qualité et de standardisation des flux. Missions principales Concevoir et implémenter des modèles Data Vault (obligatoire). Développer et optimiser les transformations via dbt. Modéliser et structurer les données dans Snowflake. Participer à la définition des standards d'architecture et des bonnes pratiques. Assurer la qualité, la performance et la traçabilité des données. Collaborer avec les équipes BI (notamment Power BI) et métiers.
Pour accompagner la transformation de sa DSI, le client souhaite accélérer l'adoption de l'IA générative au sein de son domaine Data. Les équipes travaillent sur une plateforme analytics comprenant notamment Snowflake, dbt, Power BI et Azure DevOps. Plusieurs initiatives sont déjà lancées autour de Claude, Claude Code et des serveurs MCP. La mission consiste à structurer ces initiatives, à déployer des usages fiables et réutilisables, et surtout à rendre les équipes autonomes dans leur utilisation quotidienne. Vos missions : - Réaliser un état des lieux des initiatives IA existantes, prioriser les cas d'usage et piloter une feuille de route. - Construire et animer un plan d'adoption adapté aux data engineers, équipes DataOps, PMO, architectes et interlocuteurs métiers. - Accompagner les équipes sur Claude Code : bonnes pratiques, prompt et context engineering, gestion du contexte et consommation de tokens. - Animer des ateliers, permanences et séances de travail sur les cas d'usage réels ; former des référents internes. - Concevoir et industrialiser un catalogue de skills et d'agents pour les pipelines, les vues sémantiques, l'observabilité, la recette et la documentation. - Standardiser les configurations MCP et travailler avec la cybersécurité à la validation des connecteurs Data. - Définir des garde-fous, des indicateurs de qualité et des KPI d'usage, d'efficacité et d'adoption. - Documenter les standards et transmettre les pratiques aux équipes, en lien avec le centre d'excellence IA.
Projet "Pricing Excellence" : mettre en place une gestion globale de la croissance des revenus (RGM) pour fixer le juste prix au client. Prix basé sur la data, en équilibrant le coût total, la perception du prix par le client et la rentabilité. Forte ambition sur les outils digitaux, la data et l'IA. Équipe composée d'un centre d'excellence Pricing et d'une équipe transverse Data / IA. Objectif : optimiser les prix de façon proactive, suivre le marché et améliorer l'expérience client. Objectifs et livrables Travailler avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts pour améliorer les produits de dataviz. Créer des frameworks d'analyse scalables sur l'écosystème pricing. Analyser et améliorer les processus de changement de prix. Trouver et chiffrer de nouvelles opportunités business ou produit. Transformer des problèmes business en insights actionnables. Accompagner les analystes juniors.
DigitalOps recherche, pour accompagner un acteur majeur, un Consultant Data / Data Engineer disposant d'une solide expertise Informatica IICS et d'une bonne connaissance des problématiques Supply Chain. Le consultant interviendra au sein d'un environnement Data orienté Supply Chain et participera à la conception, au développement et à la maintenance des flux d'intégration de données. Les principales missions seront : • Concevoir, développer et maintenir des flux ETL/ELT sous Informatica IICS / Informatica Cloud ; • Développer et optimiser des requêtes SQL complexes ; • Intégrer et transformer des données issues de différents systèmes métiers ; • Participer à l'analyse et à la résolution des incidents liés aux flux de données ; • Contrôler la qualité et la cohérence des données ; • Échanger avec les équipes métiers Supply Chain afin de comprendre les besoins fonctionnels ; • Participer aux phases de recette, documentation et mise en production ; • Contribuer à l'amélioration et à l'industrialisation des pipelines Data. Une connaissance des processus Supply Chain, Manufacturing, Procurement, stocks, commandes, approvisionnements ou distribution constitue un élément important de la mission.
Informations Générales TJM max : 450 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours de télétravail / semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 13/09/2027 Description de la Mission Au sein de l'équipe Data, vous intervenez en tant que Data Engineer GCP Confirmé pour concevoir, développer et optimiser les pipelines de données et l'infrastructure Cloud. Missions principales : Modéliser et structurer les données dans l'entrepôt de données Cloud. Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données. Automatiser le déploiement des infrastructures via l'Infrastructure as Code (IaC). Veiller à la qualité, à la performance et à l'optimisation des requêtes de la plateforme.
📋 Informations sur la mission Intitulé du poste : Tech Lead Data GCP Localisation : Montrouge (3 jours de présence sur site par semaine, dont présence obligatoire les lundis et mercredis) TJM max : 450 € HT / jour Date de démarrage : 07/09/2026 Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission renouvelable) 🎯 Contexte de la mission Au sein d'une grande institution bancaire et financière, le projet Financing Datahub répond à des enjeux stratégiques de pilotage du portefeuille de financement et d'anticipation de la consommation des ressources rares (RWA, Liquidité). Après le succès d'un premier POC, l'objectif est d'industrialiser la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP) et de construire un MVP robuste offrant des capacités de projection, de simulation et d'analyse avancée. 📌 Objectifs & Responsabilités clés Cadrage, Conception & Architecture : Analyser les besoins métiers liés au pilotage de la filière financement. Participer à la définition du modèle de données cible et aux choix d'architecture Data sur GCP. Cartographier les sources (Finance, Risques, Financement) et définir les règles de transformation, de qualité et d'exposition. Développement, Industrialisation & Performance : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion, de transformation et d'exposition des données. Industrialiser et optimiser les traitements dans l'environnement GCP pour garantir la robustesse et la maintenabilité. Mettre en place les contrôles de qualité, de cohérence et la traçabilité des flux (Data Lineage). Exposition des Données & Alignement Métier : Structurer et préparer les datasets destinés au Cockpit de pilotage en collaboration avec les équipes Front-End. Garantir la fiabilité des données servant aux moteurs de simulation des ressources rares. Gouvernance, Sécurité & Pratiques Agiles : Appliquer les règles de gestion des habilitations, de confidentialité et de conformité aux exigences bancaires (auditabilité). Être le référent technique (Tech Lead) au sein de la squad, animer les ateliers techniques et participer activement aux rituels Agile.
ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile
Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer. MissionsDéveloppement de modèles de données et DataMarts Construction et maintenance de pipelines ELT Orchestration des flux avec Apache Airflow Optimisation des performances et des coûts Participation aux revues de code et aux déploiements Contribution à la documentation technique Compétences indispensablesSnowflake – Expert DBT Apache Airflow SQL avancé Python Data Warehouse & DataMarts Pipelines ELT Git / CI-CD 5 ans minimum d'expérience en Data Engineering Compétences appréciéesPower BI Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Data Fabric
Concevoir, développer et déployer les modèles de données dans l'environnement Snowflake. Appliquer les pratiques de modélisation Data Vault 2.0 (Hubs, Links, Satellites) Développer, optimiser et documenter les modèles dbt (tests, documentation automatisée, CI/CD dbt, macros). Optimiser les requêtes, la gestion des clostering keys, le suivi des coûts (credits consumption) et les performances sur Snowflake. Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation des données en intégrant Snowflake avec des outils d'orchestration et d'ETL/ELT. Assurer le monitoring, le support et l'amélioration continue de la plateforme Snowflake, en surveillant les performances, les traitements, les incidents, les coûts et en proposant des optimisations techniques.
Mission sur site à Aix en Provence, 3 jours de télétravail / semaine Dans le cadre du renforcement de l'équipe Performance & Run, nous recherchons un(e) Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif est de concevoir et produire des analyses, des rapports BI (Power BI) et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP), afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages data au sein de l'organisation. Missions principales Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour organiser, synthétiser et traduire efficacement les données Fournir un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse complexe de données Créer des algorithmes de recherche de données permettant d'explorer les données utiles Industrialiser le traitement des données les plus pertinentes, et organiser/synthétiser/traduire l'information pour faciliter la prise de décision Gérer les opérations, l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données ; s'assurer du bon fonctionnement et de la cohérence des bases existantes Donner du sens aux données à l'aide de connaissances analytiques (SQL, analytics/BI, statistiques) Travailler en collaboration avec le management pour répondre aux questions business, en s'appuyant sur l'analyse des données historiques
En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).
Dans le cadre d'un projet de transformation autour de la relation client, nous recherchons un(e) Data Analyst ayant une expérience sur Genesys Cloud. Vous serez en charge de l'analyse des données, de la définition des indicateurs de performance et de la production de reportings afin d'accompagner les équipes métiers dans leurs prises de décision. Vos missions: Collecter, analyser et interpréter les données issues de Genesys Cloud et des différents systèmes d'information. Concevoir et maintenir des tableaux de bord et des rapports de pilotage. Définir les KPI métiers et assurer leur suivi. Rédiger les spécifications fonctionnelles liées aux besoins Data. Participer à la modélisation et à la qualité des données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour traduire les besoins en solutions analytiques. Réaliser les analyses nécessaires à l'amélioration des performances opérationnelles. Participer aux phases de tests et de validation des évolutions. Compétences recherchées: Genesys Cloud SQL Power BI / Tableau Data Analysis Reporting & KPI Starburst Dataiku, dbt
Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.
Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.
