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Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

Environnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud. Contexte de la mission Notre client recherche un Ingénieur Cloud Azure alliant une solide expertise infrastructure Azure PaaS et un vrai bagage développeur, avec de très bonnes compétences en Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra dans un environnement full Azure pour concevoir, développer et industrialiser des solutions IA intégrées aux services Cloud, en collaboration étroite avec les équipes techniques. Ce que vous ferez • Concevoir et déployer des solutions basées sur Azure OpenAI et Copilot intégrées aux applications et services Azure • Mettre en place et opérer des pipelines Azure Machine Learning (MLOps) pour l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles • Développer des composants applicatifs en Python et .NET Core pour exposer et consommer les services IA • Déployer et automatiser l'infrastructure Azure PaaS via Terraform, Bicep ou ARM (Web Apps, Function Apps, Container Apps, Azure ML Workspace...) • Construire et optimiser les pipelines CI/CD sous Azure DevOps pour les workloads applicatifs et IA • Garantir la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des solutions via Entra ID, RBAC, Azure Policy Stack technique Azure OpenAI • Copilot Studio • Azure Machine Learning • Azure PaaS • Web Apps • Function Apps • Container Apps • Python • .NET Core • Terraform • Bicep / ARM • Azure DevOps • CI/CD • Entra ID • Key Vault • Managed Identity