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📋 Informations sur la missionIntitulé du poste : Architecte Data / Architecte Plateforme Data Localisation : Métropole Lilloise / Roubaix (3 jours de présence sur site par semaine) TJM max : 500 € HT / jour Date de démarrage : 21/09/2026 Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission renouvelable) 🎯 Contexte de la missionDans le cadre de la synergie IT et de l'intégration de cas d'usage en IA Générative (GenAI) au sein des applications, le pôle Entrepôt de données recherche un Architecte Data senior. Au sein d'une équipe d'experts, vous aurez la charge de faire évoluer les modèles et patterns d'architecture de la plateforme Snowflake, aussi bien sur le périmètre France qu'à l'international. 📌 Objectifs & Responsabilités clésConception & Patterns d'Architecture : Concevoir, définir et documenter les nouveaux patterns d'architecture (fonctionnels, applicatifs et techniques) sur Snowflake pour l'ingestion, le traitement et la restitution de données structurées et non structurées. Rédiger les spécifications techniques de manière détaillée et exécutable pour les différentes entités et Business Units (BU). Servir d'interlocuteur privilégié pour l'intégration des usages et agents IA Générative (GenAI) au sein du pôle Data. Évolution & Gouvernance de la Plateforme : Contribuer au cadrage des nouveaux besoins techniques métiers et participer aux choix d'outils/technologies cibles. Faire évoluer le socle Data (automatisation, mécanismes de contrôle, règles de gouvernance). Accompagnement & Déploiement : Accompagner les équipes Data IT et métiers dans le déploiement et la prise en main de la plateforme Snowflake en France et à l'international. Assurer le support et l'acculturation technique auprès des différentes BU.

Nous recherchons pour l'un de nos clients du secteur du transport un Data Engineer Snowflake pour accompagner l'évolution de son architecture Data vers un modèle Data Lakehouse. Participer à la migration des flux Talend vers Snowflake. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de l'architecture Data Lakehouse. Développer et industrialiser les pipelines de données. Participer au décommissionnement progressif de Talend. Intervenir sur les évolutions, incidents et sujets de support Data. Documenter les flux, modèles et solutions développées.

Bonjour, Je suis à la recherche d'un Ingénieur Data Big Data / Snowflake : Missions principales : • Définir et concevoir l'architecture Data cible dans un environnement Cloud • Mettre en place et faire évoluer les plateformes Big Data et Snowflake • Concevoir et déployer des architectures événementielles (EDA) robustes et évolutives • Définir les standards, normes et bonnes pratiques d'architecture Data • Accompagner les équipes de développement sur les choix techniques et les bonnes pratiques • Mettre en œuvre des solutions d'intégration continue et d'industrialisation des déploiements • Participer à la conception et à l'implémentation d'architectures microservices • Optimiser les performances, la qualité et la sécurité des flux de données • Réaliser des preuves de concept (PoC) et des études d'architecture • Produire et maintenir la documentation technique, les dossiers d'architecture et les livrables d'audit • Participer à la gouvernance Data et aux évolutions stratégiques de la plateforme • Assurer un support et une expertise technique auprès des équipes projets

Nous recherchons un Tech Lead Data spécialisé sur Snowflake et dbt pour accompagner le pôle Data d'un acteur majeur de l'industrie dans l'évolution de ses produits data. Vous jouerez un rôle central en pilotant la delivery technique, en définissant les standards d'architecture et en accompagnant la montée en compétences de l'équipe technique. Missions : Piloter la delivery technique des produits data, de la phase de conception au déploiement. Gérer de bout en bout la chaîne technique : de Snowflake vers dbt, jusqu'au modèle sémantique. Définir et garantir les standards de développement, assurer les revues de code, et gérer la CI/CD. Assurer la qualité, la performance et la gouvernance des données, y compris la mise en place de la RLS (Row Level Security). Industrialiser les pipelines data et assurer le "run" (gestion des incidents, post-mortems). Mentorer l'équipe technique et apporter une aide précieuse au cadrage technique sur les nouvelles initiatives et projets du périmètre.

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, renforce son équipe Data afin d'accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d'une équipe d'expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l'évolution et l'automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L'objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours. Missions : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ; Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ; Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ; Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ; Mettre en place et maintenir l'orchestration des traitements avec Airflow ; Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ; Respecter les principes d'urbanisation et les standards de la Data Platform. Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu'à plusieurs dizaines de milliards de lignes. Modélisation et valorisation des données Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à : Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ; Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ; Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ; Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ; Documenter les travaux de migration ; Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires. La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.

Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses capacités Data, notre client recherche un(e) Data Architect Senior spécialisé(e) en Snowflake et en modélisation décisionnelle. La mission combine une forte expertise technique de la plateforme Snowflake avec une dimension Business Analyst afin de comprendre les besoins métiers, qualifier le contenu des datasets et concevoir des modèles et vues sémantiques destinés à être exposés aux utilisateurs. Le/la consultant(e) accompagnera également les équipes internes dans leur montée en compétences et la mise en œuvre des bonnes pratiques. Missions principales : · Accompagner les équipes internes dans l'appropriation de Snowflake et la mise en œuvre des bonnes pratiques. · Conseiller sur les patterns d'usage et les choix d'architecture Snowflake. · Concevoir une architecture décisionnelle autour de Snowflake à partir de sources AWS. · Orienter les choix d'implémentation afin d'optimiser les coûts de compute. · Définir les stratégies de sizing et de configuration des virtual warehouses. · Optimiser les mécanismes de clustering, partitionnement, cache et multi-cluster warehouses. · Analyser les performances des requêtes à l'aide du query profiling et identifier les leviers d'optimisation. · Concevoir et mettre en œuvre une stratégie d'historisation des données robuste et maîtrisée. · Analyser les besoins métiers et les traduire en modèles de données adaptés. · Dialoguer avec les équipes fonctionnelles afin de qualifier le contenu des datasets. · Concevoir des vues sémantiques alignées avec les usages métier : reporting, analyse et restitution. · Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes tout au long de la mission. Livrables attendus : · Architecture décisionnelle Snowflake basée sur les sources AWS. · Modèles de données et vues sémantiques orientés usages métier. · Stratégie d'historisation des données. · Recommandations d'architecture et de patterns d'usage Snowflake. · Préconisations d'optimisation des coûts et des performances. · Documentation des bonnes pratiques et choix d'implémentation. · Supports de montée en compétences et transfert de connaissances.

ContexteAu sein d'une direction Digital Customer Experience, l'équipe Customer Journey Optimization accompagne l'amélioration continue de la performance des parcours digitaux et e-commerce. La mission porte sur l'identification d'opportunités de croissance, la conception et le pilotage d'expérimentations CRO, la mesure de leur impact incrémental et l'industrialisation des concepts ayant démontré leur valeur. Nous recherchons un profil Lead / Expert CRO & Experimentation, capable d'intervenir à la fois sur la stratégie, l'analyse data et l'exécution opérationnelle. Vos responsabilitésStratégie CRO et roadmapRéaliser un diagnostic des parcours digitaux et identifier les principales pertes de conversion. Croiser les données comportementales, transactionnelles, UX et business. Identifier les segments et moments du parcours présentant le plus fort potentiel. Évaluer le potentiel business des opportunités. Construire et prioriser une roadmap d'expérimentation. Arbitrer les expérimentations selon leur potentiel, leur complexité et leur niveau de confiance. Maintenir un backlog cohérent avec les objectifs business et e-commerce. Conception et pilotage des expérimentationsTransformer les insights data et UX en hypothèses business mesurables. Définir les populations cibles, groupes de contrôle, KPI principaux et indicateurs de protection. Déterminer les tailles d'échantillon, durées de test et critères de succès. Concevoir et piloter des tests A/B, multivariés, server-side et des dispositifs de personnalisation. Concevoir des scénarios de contextualisation, recommandations, offres, réactivation et personnalisation. Collaborer avec les équipes Product, Design, Data et Développement. Garantir la qualité du ciblage, du tracking et de l'expérience avant mise en production. Mesure de la valeur incrémentaleDéfinir la méthodologie de mesure adaptée à chaque expérimentation. Comparer les populations exposées aux groupes de contrôle. Distinguer l'impact réel de l'expérimentation des effets naturels, saisonniers ou business. Analyser les résultats par segment, marché, parcours et comportement. Mesurer les conversions immédiates et différées ainsi que la persistance des effets. Identifier les phénomènes de répétition, cannibalisation ou déplacement entre canaux. Interroger et analyser les données complexes via SQL / Snowflake. Formuler une recommandation claire : arrêter, corriger, approfondir, étendre ou industrialiser. Optimisation et industrialisationPoursuivre l'optimisation des concepts ayant obtenu des résultats positifs. Tester différentes variantes de message, design, placement, fréquence, timing, canal et population. Identifier les segments ou contextes dans lesquels la performance diminue. Préparer le passage des expérimentations vers des fonctionnalités pérennes. Formaliser les règles de gestion, ciblages et exigences de mesure. Rédiger les business requirements nécessaires à l'industrialisation. Collaborer avec les équipes Product, IT et Architecture. Assurer le suivi de la performance après déploiement. Pilotage et communicationConsolider la valeur créée par le portefeuille d'expérimentations. Distinguer clairement performance observée et performance incrémentale. Produire des analyses et restitutions à destination des équipes opérationnelles et du management. Traduire les résultats en indicateurs business : conversion, bookings, revenus, valeur client, etc. Présenter le niveau de confiance, les limites et les risques associés aux résultats. Défendre les recommandations auprès des interlocuteurs business et techniques. Contribuer au développement d'une culture de la preuve et de l'expérimentation. LivrablesDiagnostic initial des opportunités de croissance. Roadmap CRO priorisée. Backlog des hypothèses et expérimentations. Framework de mesure de l'incrément. Briefs d'expérimentation. Plans de tracking et de contrôle qualité. Analyses statistiques et business. Recommandations d'optimisation et de passage à l'échelle. Business requirements pour l'industrialisation. Reporting consolidé de la valeur créée. Capitalisation des enseignements et bonnes pratiques.

Analyser, documenter et fiabiliser les jobs Talend existants, puis migrer les traitements ETL vers des pipelines ELT Snowflake. Réaliser les recettes et les tests de non-régression. Contribuer aux zones Landing, Lakehouse et Data Products : ingestion de flux SFTP, API, bases de données et fichiers ; transformation, historisation et exposition des données. Développer avec Snowflake SQL, Snowpipe, Snowpark et Python. Appliquer les règles de sécurité et de gouvernance Snowflake : RBAC, rôles, accès, tagging et masking. Industrialiser les pipelines : supervision, reprise sur incident, optimisation des coûts et CI/CD Data. Prendre en charge des projets et demandes d'évolution sur le périmètre data existant, du cadrage technique et du chiffrage jusqu'à la recette et la mise en production. Assurer le support RUN : diagnostic et résolution des incidents ETL/ELT, d'ordonnancement ou de qualité des données, analyse des causes et correctifs durables

Contexte de la mission Mon client est engagé dans une transformation data ambitieuse. Cette évolution les amène aujourd'hui à répondre à des besoins métiers croissants côté Snowflake. Pour renforcer leur équipe de 2 consultants experts BI déjà en place, ils recherchent un consultant BI/Data senior capable de monter rapidement en autonomie sur un environnement technique exigeant. Missions principales Répondre aux besoins métiers en matière de reporting et d'analyse de données Développer et maintenir des pipelines de données via dbt et Snowflake Contribuer à l'infrastructure data avec Terraform Produire et déployer des rapports Power BI (SSIS/SSAS, Power BI Services) Gérer les déploiements via GitHub Collaborer étroitement avec les équipes métier et technique Profil du candidatStack technique BI & Reporting : Power BI, SSIS, SSAS, Power BI Services Cloud & Data : Snowflake, Azure Transformation & Orchestration : dbt Infrastructure : Terraform Déploiement : GitHub

GBH est un groupe familial de distribution et de services multi-secteurs (automobile, grande distribution, industrie, services) présent aux Antilles-Guyane, dans l'océan Indien, en Amérique latine et en Afrique, qui vient d'acquérir ICM Wellness (Keepcool, Neoness). Le groupe crée un pôle Data & IA à Paris pour porter ses ambitions data et IA à l'échelle de tous ses métiers. Le point de départ n'est pas une page blanche : le groupe dispose d'un socle data solide et d'une équipe en place en Martinique (mix internes/prestataires), et sur l'IA de nombreux POCs et des déploiements à l'échelle sont en cours. Le premier mandat du Head est de structurer : recruter ses N-1 à Paris (plateforme, produits data, data science & IA) avant d'étoffer le reste de l'équipe, intégrer dans son périmètre les ressources de Martinique dont il recomposera le rôle et le niveau au fil de l'eau, et transformer les déploiements en cours en un portefeuille de produits data et IA industrialisé à l'échelle du groupe. Le Head of Data & IA sera directement rattaché au DSI et membre du CODIR de la DSI. Les missions Vision et stratégie Définir la stratégie Data & IA du groupe, la faire valider et la porter auprès de la DSI et des filiales. Evaluer et faire évoluer la plateforme Data (déjà dans tes technos avancés (Snowflake, DBT, Power BI ...) pour répondre aux attentes de demain. Intégrer au mieux l'IA pour augmenter la capacité de Delivery et accélérer le time to market. Prioriser un portefeuille de produits data et de cas d'usage IA par la valeur (pricing, prévision, stocks, churn et rétention d'abonnés wellness, agents métiers). Assurer le MCO de l'environnement Data utilisé par plusieurs milliers d'utilisateurs Structuration de l'équipe Construire une équipe évolutive pour répondre aux enjeux Recruter ses N-1 à Paris, puis étoffer une équipe cible de 10 à 14 personnes en envisagée en trois pôles (Data & AI Platform ; Analytics & Data Products ; Data Science & IA appliquée), conçue « AI-native » : compacte, senior, dont la réalisation est accélérée par l'IA. Encadrer des ressources multi-sites (Paris, Martinique) et piloter le mix internes/prestataires. Delivery Capitaliser à concevoir et délivrer rapidement des solutions adaptables aux différents métiers, différents territoires et différents utilisateurs du Groupe Industrialiser en logique produits data : produits certifiés, self-service pour les métiers, y compris via agents conversationnels. Socle et gouvernance Arbitrer les évolutions de plateforme (data et agents IA sur un socle unique), porter la gouvernance des données et la conformité (RGPD, IA Act) en lien avec les fonctions groupe. Contribuer au Codir DSI en portant la voix du pôle Data & IA dans les arbitrages de la DSI Groupe, en articulation avec les pôles Infrastructure & Plateformes, Cybersécurité, Opérations & Services, Software Engineering. La frontière avec ce dernier étant claire : le pôle Développement construit les applications métiers et outille l'ingénierie ; le pôle Data & IA opère le socle de données et les agents exposés aux métiers.

ContexteLe consultant intégrera l'équipe Data & AI, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier Dashboards — visualisation et pilotage de la performance Reporting — production de rapports structurés Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier MissionsL'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un outil interne pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.

📍 Localisation : Puteaux 🌍 Environnement international — France, Europe, Afrique, Asie Anglais Indispensable 💼 Projets DATA — BUILD & RUN LE POSTE Dans le cadre de projets DATA à dimension internationale, nous recherchons un(e) Data Project Owner /Manager / Data Lead pour piloter des projets visant notamment à harmoniser les KPI et les référentiels DATA à l'échelle internationale. Vous évoluerez dans un environnement international, en interaction avec des équipes situées notamment en France, Pologne, Suisse, Benelux, Afrique du Sud et Asie.

Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un(e) Tech Lead Data pour accompagner une équipe sur des sujets de développement, d'industrialisation et de gouvernance Data. Vos principales missions : • Concevoir et faire évoluer les modèles Data et datamarts sur Snowflake • Développer et maintenir les modèles, tests et documentations dbt • Industrialiser les pipelines : orchestration, CI/CD, contrôles qualité et runbooks • Définir les standards techniques et animer les revues de code • Piloter le run : gestion des incidents et post-mortems • Contribuer à la gouvernance et à la sécurité des données, notamment via le RLS • Accompagner et mentorer les membres de l'équipe • Participer au cadrage technique des nouveaux projets et initiatives

Contexte :Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data confirmé spécialisé Snowflake / dbt pour participer à la conception et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud. Missions :Concevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT. Développer et maintenir les modèles de données sur Snowflake avec dbt. Développer des traitements Data en Python / PySpark / Spark. Participer à l'ingestion et à la transformation de données issues de différentes sources. Optimiser les traitements SQL et les performances des pipelines. Mettre en place les tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'orchestration des pipelines avec Airflow / Azure Data Factory. Contribuer à l'industrialisation des développements via Git et CI/CD. Participer aux évolutions de l'architecture Data et aux bonnes pratiques de développement. Environnement technique :Snowflake, dbt, SQL, Python, PySpark, Apache Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Kafka, Delta Lake, Git, CI/CD, Power BI. Profil recherchéExpérience confirmée en Data Engineering. Très bonne maîtrise de Snowflake, dbt et SQL. Bonne maîtrise de Python et PySpark/Spark. Expérience sur un environnement Cloud Azure. Connaissance des outils d'orchestration et des pratiques CI/CD. Autonomie, rigueur et capacité à travailler dans un environnement Agile

Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.