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Raison d’être du poste : Le Data Product Manager assure l'interface stratégique et opérationnelle entre les Data Owners métier et l'équipe technique Data. Sa mission est de transformer la donnée issue des différents systèmes en produits analytiques performants pour piloter l'offre, l'impact scientifique du client et les processus d'accréditations internationales. Expert en modélisation Power BI, il garantit la fiabilité des indicateurs et la sécurité des accès, tout en challengeant les besoins métiers pour maximiser la valeur ajoutée des solutions déployées Finalités et Résultats Attendus : 1. Analyse, modélisation et structuration des données Analyser les modèles de données des différentes applications contributrices (sources de données ou consommatrices/cibles de données) Modéliser les données métiers (programmes, faculté, recherche et accréditations) dans un modèle commun ‘SKEMA’, développer des data products (PowerBI et autres) répondant aux besoins métier et maintenir le modèle sémantique de l'école. Définir et gérer la gouvernance des accès et la sécurité des données (Row Level Security) pour chaque data product. 2. Conception et développement des data products Ecrire les spécifications techniques pour les opérations de manipulation de données Documenter les logiques métier de transformation Comprendre, piloter les flux d’intégration et de transformation de données (Azure Data Factory, Synapse, PowerBI [demain Fabric / Databricks ou autres]) Développer les data products en lien avec les data owners et les équipes data Tester et valider la cohérence des flux de données entre les systèmes producteurs et les data products finaux. Suivre l’adoption des data products (usage, accès …) 3. Qualité et fiabilité des données Direction des Ressources Humaines Participer aux projets de migration et de mise en qualité des données entre systèmes applicatifs afin d’identifier les impacts sur le périmètre des data products concernés. Assurer la fiabilité des données, les contrôles de cohérence et participer au support technique associé des data products. 4. Structuration de la plateforme Data Avoir une compréhension d’une data plateforme et d’une modélisation médaillon Piloter la mise à disposition de donnée dans la data plateforme pour permettre la réalisation des data products. 5. Collaboration et accompagnement Savoir faire le pont entre les équipes métiers (vulgarisation des concepts) et les équipes techniques pour l’évolution des usages data Animer la communauté des data owner de l’univers « Offre d'enseignement & Impact scientifique » Environnement data : Modélisation de donnée • Power BI • Fabrics (est un plus) • Synapse / Azure (est un plus) • Databricks (est un plus) • Git, DevOps • SQL

Objectif de la mission Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation et l’optimisation des outils de Data Visualization, en assurant un support de qualité, l’amélioration des performances et la diffusion des bonnes pratiques. Environnement & contexte Vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée au support et à l’accompagnement des utilisateurs sur les solutions Data & BI. Votre rôle consiste à traiter les sollicitations (incidents, demandes, conseils) tout en contribuant à l’amélioration continue des outils et des usages. La mission s’articule en deux phases : Phase d’immersion : montée en compétences sur l’écosystème DataViz et les outils en place Phase opérationnelle : contribution active au support utilisateurs et à l’optimisation des plateformes Missions principales 1. Audit & optimisation des performances (Power BI) Analyser les rapports à forte consommation de ressources Identifier les goulots d’étranglement (modèles, requêtes, DAX) Proposer et mettre en œuvre des optimisations techniques Suivre les performances et alimenter les indicateurs de pilotage 2. Support utilisateurs & accompagnement Prendre en charge les incidents et demandes (création, accès, paramétrage) Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des outils Améliorer l’expérience utilisateur et la qualité de service Rédiger et maintenir la documentation et les guides 3. Amélioration continue Identifier les demandes récurrentes et proposer des automatisations Contribuer à l’évolution des pratiques DataViz Participer à la structuration du support et à la qualité globale du service Compétences techniques Obligatoires : Power BI (niveau expert) Maîtrise avancée du DAX Analyse de performance (DAX Studio, Server Timings, Query Plan) Importantes : DAX Studio (analyse VertiPaq, optimisation des modèles) Souhaitables : Looker Studio Environnement GCP (notions) Connaissance des outils BI (type SAP BO) Atouts complémentaires : LookML, API, GitHub, Terraform Compréhension des architectures Data modernes Environnement technique Power BI (certification PL-300 appréciée) DAX Studio (VertiPaq Analyzer, Server Timings…) Analyse Storage Engine vs Formula Engine Outils de Data Visualization et de reporting

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 : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

🎯 Okara cherche un Data Analyst – AI Governance & Insights L’enjeu : Devenir la boussole stratégique de l'IA chez l'un de nos clients leaders mondiaux du retail. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe IA Transverse de notre client pour structurer l'adoption de l'IA à l'échelle internationale. Ton terrain de jeu ? L' AI plateforme , l'outil critique qui permet de piloter la valeur, de standardiser les processus et d'outiller toutes les initiatives IA. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de la refonte de l'AI: l'enjeu c'est de quitter l'artisanat des feuilles de calcul pour bâtir une gouvernance industrialisée et intégrée. Concrètement, tu vas : Réinventer le Workflow : Piloter la migration vers Collibra . Tu ne te contentes pas de paramétrer, tu dessines les processus de demain (règles de validation, alertes, intégration aux SI existants). Transformer la donnée en Insights : Analyser l'existant pour identifier les axes d'amélioration et faire évoluer la dataviz sous Looker . Optimiser la tuyauterie (Data Engineering) : Collaborer à la refonte du DBT pour garantir des flux de données fluides et fiables entre les sources et la restitution. Acculturer à l'international : Être le pont entre les AI Leaders mondiaux et la technique. Tu vulgarises et traduis les besoins métiers en solutions robustes.

Profil Data Analyst pour un projet logistique, chargé de réaliser les spécifications et analyses de données. Exploitation et transformation des données avec Talend dans un environnement Big Data. Maîtrise des technologies Hadoop, Spark et Cloudera pour le traitement volumineux de données. Création de tableaux de bord et visualisations avancées avec Power BI pour le suivi opérationnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ingénieur H/F à Lille, France. Contexte : Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Les missions attendues par le Data Ingénieur H/F : Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, Il assure la supervision et l'intégration des données de diverse nature qui proviennent de ces sources multiples et vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake (il recette de la donnée, supprime les doublons, ). SON ACTIVITE : Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité Intègre les éléments Structure la donnée (sémantique, etc.) Cartographie les éléments à disposition Nettoie la donnée (élimination des doublons, ) Valide la donnée Éventuellement, il crée le référentiel de données SES LIVRABLES : Data Lake approprié et partagé et son dimensionnement Cartographie des données Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée