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Vous interviendrez pour un grand acteur du secteur de l’énergie, au sein d’une prestation pluridisciplinaire. Votre rôle sera de gérer, maintenir et optimiser les plateformes Big Data afin d’assurer leur performance et disponibilité. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement et les analystes de données. 4. Missions principales Gérer et maintenir les plateformes de données massives. Optimiser les performances des systèmes Big Data. Assurer la qualité et la sécurité des données. Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer les solutions de données. Surveiller et maintenir les systèmes en production. Analyser les besoins en données et proposer des solutions adaptées.

La tribu DATA (DAT) construit et développe des applications sur la base de puissantes plateformes DATA à des fins d’usages variés servant toutes les directions métier du groupe bancaire. Pour répondre à ces usages, DAT est au cœur de la stratégie data-centric du groupe bancaire, et intervient aussi bien au niveau de l’architecture Data, sur les dernières technologies data, Big Data, IA, Teradata, SAS, DMP, Oracle ainsi que sur les solutions analytiques et de datavisualisation. La mission consiste à assurer les fonctions suivantes au sein de la Squad Socles Data de la tribu DAT : Veiller au quotidien à la bonne marche des plateformes Data (Teradata et Big Data) Intervenir au quotidien, sous contraintes de délais, lors des incidents d’exploitation (analyse, diagnostic, résolution). Produire le relevé matinal des exécutions des traitements sur les plateformes « Entrepôt et Usages » et « Big Data ». Analyser les actions correctrices à lancer : – court terme (relance rapide) – moyen terme (consignes pour les pilotes de nuit) – long terme (correctifs d’ordonnancement ou de traitements) Créer les incidents selon le process interne (JIRA). Assurer une communication unique pour les deux environnements DATA Vulgariser la communication technico-fonctionnelle auprès des intervenants (équipes internes et métiers). Mettre en place et diffuser les indicateurs de performance et de délais. Mettre en place des états mensuels des incidents et contribuer aux reportings et comités. Analyser les indicateurs d’assurance qualité de données et communiquer auprès des acteurs concernés. Intégrer des méthodes d’amélioration continue Proposer des améliorations du chemin critique en tenant compte des applications sensibles. Maintenir en condition opérationnelle les moyens, dans le respect des normes et critères de performance. Développer des composants d’amélioration. Définir et mettre en place des outils de normalisation, d’automatisation et de sécurisation de la production. Contribuer à la conception de nouveaux projets et évolutions. Contribuer aux états réguliers de contrôle : habilitations, comptes, connexions… Participer aux projets d’optimisation et d’amélioration de la QDF (Qualité de Fonctionnement)

Dans le cadre des travaux à réaliser, nous recherchons un profil Data Engineer confirmé : Participer à la définition de l'architecture Data (en lien avec les architectes et la Squad) Concevoir, Affiner et Développer les solutions de collecte et de stockage des données (provenant de multiples sources) afin de le rendre disponibles pour les usages métiers Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés Déployer le produit dans les différents environnements Garantir le bon fonctionnement du produit en production et assurer le suivi / l'assistance / la gestion des incidents Accompagner l’évolution des pratiques de l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code

Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW

Nous sommes à la recherche d’un Développeur Big Data Java/Scala – Projet Migration DataHub V2 Objectif de la mission : Assurer un service de développement Big Data dans un environnement distribué à forte volumétrie. Accompagnement sur les phases de conception, développement, industrialisation et maintien des traitements. Stack et compétences techniques requises : Apache Spark (maîtrise attendue) Scala (langage principal sur la squad) SQL (avancé) Java (notions de base à confirmées) Kafka (bonnes bases sur les événements, topics) Apache Airflow (idéalement une première expérience) Écosystème Hadoop : HDFS, Hive, Yarn (bonnes bases requises) Cloud (une première expérience Cloud valorisée, idéalement GCP ou AWS) CI/CD : Jenkins, Gitflow, notions de DevOps Méthodologie Agile : backlog, rituels, communication proactive Responsabilités principales : Étude et conception technique des batchs Développement Spark/Scala pour traitement de données volumineuses Récupération, transformation, enrichissement, restitution Création de batchs de publication Kafka Participation à la maintenance de la chaîne CI/CD Collaboration étroite avec les Business Analysts pour garantir qualité et lisibilité des libellés Gestion autonome de certains sujets (reporting, suivi, coordination) Profil recherché : Confirmé (3 à 6 ans d’expérience sur des environnements similaires) Proactif, rigoureux, à l’aise dans les contextes techniques exigeants Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Démarrage : ASAP Durée : mission longue (visibilité +12 mois)

Mission La mission du Data Office s'est fortement enrichie avec la promotion de l'utilisation de la DATA par l'ensemble des projets des Métiers / Fonctions (Risque/Finance/ IT) de l'organisation et du Groupe. L'objectif est de développer l'activité commerciale, de diminuer les couts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de répondre à la dimension règlementaire. La mission est au sein de l'équipe Data Office Data Quality. L'activité de cette équipe porte sur le développement, l'amélioration et le déploiement du Dispositif Data Quality (contrôle, dimension, labélisation, coordination des remédiations) dans l'écosystème de l'organisation et sur l'accompagnement Data sur les projets réglementaires (définition, cadrage, flowcharts, règle de gestion..)

Intervention au sein d'un programme de transformation du SI Finance Corporate visant à fiabiliser, harmoniser et piloter les données financières (reporting, performance, réglementaire). Missions principales ➡️ Définir et déployer le cadre de gouvernance des données Finance (référentiels, règles de gestion, qualité des données). ➡️ Cartographier les flux de données financières et leurs usages (comptabilité, contrôle de gestion, reporting, réglementaire). ➡️ Mettre en place et animer les rôles Data Owner / Data Steward Finance. ➡️ Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (complétude, cohérence, fiabilité). ➡️ Contribuer à la conduite du changement et à l'appropriation des bonnes pratiques data par les équipes Finance et IT. ➡️ Assurer l'alignement entre les besoins métiers Finance et les solutions SI (ERP, EPM, BI, Data Platform).

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

Missions principales Contribuer au développement et à l’industrialisation des traitements Big Data. Intervenir en transverse auprès des différentes équipes (IT et métiers). Challenger les besoins métiers et proposer des solutions techniques pertinentes. Participer à l’amélioration continue des performances et de la qualité des données. Environnement technique Environnement technique : SPARK, CLOUDERA, HADOOP, Java, Hive Profil recherché – Hard & Soft Skills 5 à 8 ans d’expérience en environnement Big Data (Spark / Hadoop / Hive / Java). Solide culture data et environnement distribués (type Cloudera). Excellente capacité de prise de recul et de compréhension des enjeux métiers. Aisance relationnelle et posture transverse : capacité à challenger et à accompagner les équipes métiers. Présence à Vannes 3 jours par semaine - Non négociable

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Customer Data Modeler dans le cadre du programme MDM Voyager phase 2 . La mission vise à renforcer la structuration, la modélisation et la gouvernance des données Clients au sein de l’écosystème Master Data Management. Le consultant travaillera avec les équipes IT, les métiers et les équipes Data Governance afin de documenter, améliorer et aligner durablement les modèles et processus MDM liés au domaine Client. Objectif et livrable: Conception et documentation du Customer Master Data Model . Définition des processus de gouvernance, règles de qualité, rôles et responsabilités. Alignement avec les équipes métier et IT pour assurer cohérence et intégration dans le programme MDM Voyager. Livrables attendus : modèles de données, dictionnaires, règles de qualité, schémas de gouvernance, rapports de validation. Compétences attendues : Expertise forte en Master Data Management (Customer) : modélisation, qualité, gouvernance. Très bonne compréhension des processus du domaine Client (Customer lifecycle, segmentation, identification…). Maîtrise de la documentation de modèles conceptuels/logiques/physiques. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (atout majeur). Capacité à collaborer avec plusieurs parties prenantes IT / Business. Excellente aptitude à formaliser règles, processus et dictionnaires de données.

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Manager / Data Quality Lead H/F Description de la mission: Contexte & Mission L’entreprise renforce son organisation Data afin de délivrer des produits data fiables et de confiance à l’échelle du Groupe. Au sein de la Data Product Squad , l’entreprise recherche un(e) Data Manager / Data Quality Lead expérimenté(e) pour lancer et structurer le chantier Data Quality , identifié comme un point de douleur majeur et une priorité stratégique . L’objectif principal de cette mission est de construire, piloter et opérationnaliser la Data Quality , en étroite collaboration avec les Business Data Owners et la Data Engineering Squad . Objectifs clés La mission s’articule autour de quatre objectifs principaux : Identifier et structurer les Data Domains , et animer la communauté des Data Owners Définir et piloter la roadmap Data Quality , en priorisant les jeux de données et domaines à corriger en premier Mettre en place le pilotage et les outils de Data Quality , incluant les indicateurs de qualité et le reporting sur le data drift Coordonner les Data Owners et la Data Engineering Squad afin d’assurer des corrections de données efficaces et durables Responsabilités principales Identifier les Data Domains et formaliser les responsabilités (Data Owners, Data Custodians) Animer, fédérer et structurer la communauté des Data Owners Évaluer les problématiques actuelles de qualité des données et leurs impacts métiers Définir, maintenir et prioriser la roadmap Data Quality Définir les règles de Data Quality , KPI et indicateurs Déployer ou paramétrer les outils de Data Quality (monitoring, alertes, reporting, détection de dérive) Reporter l’état de la Data Quality , les risques et l’avancement auprès des parties prenantes Compétences & Expérience requises Expérience confirmée en tant que Data Manager / Data Quality Lead dans des organisations complexes Expérience de travail étroite avec des Data Owners métiers Expérience avec des outils de Data Quality (monitoring, contrôles, métriques, détection de dérive) Excellentes capacités de facilitation , de coordination et de communication Capacité à conduire le changement sans autorité hiérarchique Profil senior requis (autonome, structuré, pragmatique) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Dans le cadre de la phase 2 du projet , nous recherchons un expert pour le modèle de données client . Responsabilités : Concevoir et documenter les modèles de données Customer Master Data . Définir les processus de gouvernance, rôles et règles de qualité. Collaborer avec les équipes métier et IT pour garantir l’alignement. Compétences requises : Expertise solide en Master Data Management , particulièrement sur le domaine Customer (modélisation, gouvernance, qualité). Bonne compréhension des processus liés au domaine client. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (un plus).

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Architecte technique Data Sa mission consistera à : - Accompagner les équipes Data en expertise sur les solutions et architectures actuelles autour des deux grandes plates-forme DATA que sont Teradata et Cloudera CDP (HDFS, Hive, Spark, Hbase,...). - Participer aux reflexions et aux études sur les trajectoires DATA (dont la trajectoire post SAS). - Apporter une expertise sur les architectures de traitement des données en temps réel (KAFKA) ainsi que leur exposition en mode API. - Accompagner la modérnisation technologique sur des solutions innovantes de type Data LakeHouse “On premise” (Storage MINIO, Compute KUB, Processisng SPARK et TRINO, Services JUPYTER) et “Cloud/GCP” (Big Query etc)

Métier et Fonction : Data Management - Chef de projet Senior Spécialité technologique : Transformation digitale Type de facturation : Assistance Technique (Facturation avec un taux journalier) Compétences clés : Data lake Description et livrables : Organisation souhaitant structurer et mettre en œuvre une gouvernance de la donnée pour soutenir sa transformation digitale et améliorer l'excellence opérationnelle. La mission, située à Lyon et à temps partiel, consiste à poursuivre la construction de la gouvernance de la donnée, en garantissant son intégration dans les outils, méthodes et architectures en cours d’urbanisation. Le consultant devra : Structurer et déployer une gouvernance adaptée au contexte Diffuser les concepts fondamentaux de la data dans les projets et méthodes existants Veiller à la prise en compte des exigences data dans les systèmes techniques et métiers, et assurer la mise à disposition autonome des données via des outils de data visualisation Challenger la démarche, les actions et les ressources en regard de la feuille de route et des ambitions Sécuriser les méthodes et étapes pour accompagner la montée en maturité data Le consultant travaillera en étroite collaboration avec un chef de projet data déjà en poste, notamment sur la dématérialisation, ainsi que la direction numérique, la DSI et les directions métiers.

1. Contexte Le Système d’Information regroupe près de 70 applications couvrant la recherche d’itinéraires, l’information voyageurs, la vente (digitale & physique), la billettique, les contrôles, le reporting et les interconnexions avec les partenaires de transport. Ce système est exploité dans un environnement complexe multi-acteurs avec des obligations contractuelles fortes vis-à-vis des instances publics. La gouvernance des données devient un enjeu clé pour garantir cohérence, sécurité, qualité de service et conformité réglementaire. 2. Rôle du Référent Data Ce poste opérationnel vise à structurer et piloter la stratégie Data , en mode RUN, en complément des développements BUILD. Il s’agit de définir les règles d’utilisation des données, d’assurer leur conformité, leur disponibilité, leur cohérence fonctionnelle, et de produire l’ensemble des reportings exigés. 3. Missions principales A. Gouvernance & Stratégie Data Définir une démarche Data Driven pour le RUN. Cadrer les besoins Data : brutes, personnelles, reporting, listings opérationnels. Être l’interlocuteur privilégié de la Région pour l’expression et la priorisation des besoins. Proposer les évolutions contractuelles nécessaires. Définir les guidelines Data : consommation, protection, nommage, droits d’accès. Évaluer l’évolution de l’architecture Data (MDM, outils, flux, organisation). B. Analyse et cadrage Réaliser le cadrage global : périmètre, responsabilités, planning, livrables. Lister et qualifier les cas d’usage Data. Construire la cartographie des données : thèmes, typologies métiers, systèmes, structures détaillées. Définir les processus de gestion de la donnée : cycle de vie, responsabilités, sécurité. Recenser les exigences légales et contractuelles (RGPD, archivage, purge, sécurité). C. Pilotage & Production Produire les documents de gouvernance Data : dictionnaires, cartographies, politiques. Établir les reportings contractuels et non contractuels, dont : Financier : prévisionnel, réalisé, écarts, dépenses par phase. Recettes : ventes par canal, recettes par gamme, reversements, régularisations. Maintenance : interventions, disponibilité, stock pièces, préventif/curatif. SI : disponibilité plateformes, temps de réponse, SLA, MTBF, intégration des données. Usagers : tickets CRC, satisfaction, fréquentation, usage titres. Distribution : CA & commissions par canal (Région et partenaires). D. Coordination Faire le lien entre : métiers, DSI, architectes SIBR, sous-traitants, et instances publics. Conduire et animer les ateliers Data. Garantir la cohérence et la fiabilité des flux data inter-outils et inter-équipes. E. Études de faisabilité pour nouveaux besoins Aider la Région à exprimer un besoin (et non une solution). Étudier impacts contractuels, sécurité, architecture, outillage et coûts. Proposer des arbitrages et une priorisation. 4. Compétences requises Techniques Gouvernance data (MDM, métadonnées, data lineage, qualité, sécurité). Connaissance des architectures data modernes (Cloud, API, flux). Capacité à structurer un dictionnaire de données et une cartographie. Compréhension des enjeux réglementaires (RGPD). Expérience des environnements complexes multi-SI. Fonctionnelles & personnelles Forte capacité de synthèse, communication et pédagogie. Orientation opérationnelle (« doer »). Capacité à anticiper les risques et sécuriser les engagements. Aisance dans les échanges institutionnels et le pilotage multi-parties. 5. Livrables attendus Note de cadrage Data Cartographie des sources et flux Dictionnaire des données Politique de cycle de vie, archivage et sécurité Plan de contrôle qualité Reporting financier, opérationnel, SI, marketing, maintenance, distribution Tableaux de bord contractuels Études de faisabilité détaillées pour les nouveaux besoins 6. Profil recherché +5 ans d’expérience en gouvernance Data ou architecture de données. Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience dans un contexte de création ou transformation d’un SI. Profil pragmatique, opérationnel et autonome. 7. Conditions de mission Lieu : Paris ou Marseille Déplacements ponctuels sur sites Durée : 6 à 12 mois minimum Temps plein

Client : Organisation de transport ferroviaire Poste : Responsable technique en Data Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans Localisation : Commune de la banlieue parisienne Deadline réponse : 05/12/2025 Démarrage : 05/01/2026, mission d'un an Type de contrat : Salarié ou Freelance L’Ingénierie des équipements de l’organisation de transport a identifié de nombreuses zones d’usage des technologies d’intelligence artificielle pour son domaine d’activité. On peut notamment citer : La maintenance prédictive (séries temporelle et événementielles), L’aide à l’organisation de la maintenance (tri, priorisation et regroupement d’opérations, en gérant diverses contraintes d’exploitation), La vision artificielle pour le contrôle qualité ciblé, l’exploitation des véhicules… Mais aussi la gestion et l’utilisation de l’information, qui touchent l’aide aux techniciens (historique des pannes, préconisations de maintenance…) et encore plus les processus d’ingénierie : extraction d’information, comparaison, résumé, aide à la génération et à la transformation de documents. Missions : Au sein du département développement, le prestataire devra apporter une expertise en intelligence artificielle (IA) et en intégration de l’IA (IAG) pour répondre aux besoins de l’Ingénierie des équipements et de ses partenaires : Évaluation des solutions innovantes pour répondre à un cas d’usage précis : solutions open source ou propriétaires / disponibilité d’un ensemble de briques technologiques permettant de réaliser la fonction / développement spécifique nécessaire. Prototypage d’applications et briques applicatives simples, notamment pour l’accélération des processus documentaires (plus qu’un MVP, un prototype fonctionnel et au-delà). Aide à l’orientation stratégique pour le développement des capacités techniques en IA de l’Ingénierie. Il collaborera avec le responsable de la feuille de route IA, la communauté interne en intelligence artificielle, ainsi que divers chefs de projets.