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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

Au sein de la Direction Digital, vous intégrez l'équipe OPS du Digital Conso Lab, responsable de la plateforme e‑commerce (près de 2 Md€ de CA). Vous intervenez sur un SI SQL Server critique en cours de modernisation vers une architecture hybride On‑Premise / Cloud. Votre rôle combine DBA de Production (stabilité, performance, disponibilité) et DBA d'Étude (conception, optimisation, accompagnement des équipes de développement). Objectif global : Améliorer la continuité de service des bases de données critiques de la plateforme e-commerce et accompagner leur transformation vers des architectures modernes, sécurisées et scalables.Contrainte forte du projet Double compétence DBA Production + Étude est indispensable pour garantir à la fois la stabilité de la plateforme actuelle et réussir notre modernisation.

Nous recherchons pour l'un de nos clients, grand groupe international de la communication extérieure, un(e) Business Analyst confirmé(e) pour une mission longue au sein de sa DSI. Le contexte Le système digital concerné pilote environ 50 000 équipements dans 70 filiales réparties dans 6 régions du monde. Vous rejoignez une équipe agile de 5 personnes, sur le périmètre inventaire et supervision des équipements digitaux (évolutions et maintenance). Vos missions Définir et prioriser le backlog produit avec le Product Owner Rédiger et maintenir la documentation des exigences métier et techniques Maintenir et exécuter les plans de test Assurer le support de niveau 2 sur votre périmètre Jouer le rôle de Scrum Master de l'équipe Impulser l'amélioration continue, notamment grâce à l'IA (qualité, productivité) Télétravail : hybride, 1 jour par semaine Démarrage : dès que possible Durée : 3 mois renouvelables (mission longue)

We are looking for a Senior SailPoint IdentityIQ L3 / Technical Expert to join a major international client in the diagnostics and biotechnology sector. The consultant will be responsible for the engineering, maintenance, modernization and Level 3 support of SailPoint IdentityIQ platforms across on-premises and cloud environments. The role includes designing and implementing IAM solutions, developing workflows, rules, lifecycle events, provisioning processes, certifications, policies and connectors. The consultant will also be responsible for supporting integrations with HR systems, Active Directory, Entra ID, ServiceNow, SAP, databases and enterprise applications using REST, SOAP, SCIM, JDBC, LDAP and file-based technologies. Key responsibilities include platform upgrades, migrations, troubleshooting, root-cause analysis, performance optimization, automated testing, monitoring improvements and technical documentation. The consultant will also provide technical leadership to distributed development teams, review designs and code, define best practices and mentor developers. The assignment is a 15 to 18-month contract, performed on-site in the Durham/Raleigh, North Carolina area. Relocation is mandatory.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ▪ Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ▪ La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ▪ L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ▪ L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ▪ L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement)