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Objectifs et livrables Key Responsibilities Platform Build and Delivery (Core Responsibility) Responsibilities Design and implement the Self-Service Data platform architecture Define platform capabilities (data products, pipelines, governance, observability, self-service access) Define and enforce technical standards and architecture patterns Ensure scalability, performance, and security Make hands-on technical decisions and solution validation Expected Deliverables Architecture decision records (ADR) Reference architecture patterns and reusable templates Platform capability roadmap Platform technical standards Cloud Architecture and Infrastructure Responsibilities Drive the Design and operate cloud and hybrid architecture with the Group Data Architect Coordindate with the Group Data Delivery Team the implementation on Amazon Web Services and Microsoft Azure Lead the Integration of on-premise systems Lead the Implemention of automation and infrastructure as code Ensure security and compliance requirements Expected Deliverables Cloud architecture blueprint (with the help of the Group Data Architect) Security and access management framework Delivery and Execution Management Responsibilities Own platform delivery lifecycle Define backlog and prioritization process Manage releases and production deployment Track performance and reliability Manage risks and technical issues Expected Deliverables Platform roadmap (short / mid / long term) Product backlog and prioritization framework Release plan and version management process Delivery tracking dashboards Platform SLA / reliability metrics Deployment and Domain Adoption Responsibilities Deploy platform across business domains Enable domain teams to build data products Deploy Data Mesh operating model Support onboarding and adoption Resolve operational adoption challenges Expected Deliverables Domain onboarding framework and process Data product lifecycle guidelines Domain enablement playbooks Adoption and usage metrics Training materials and onboarding documentation Product Management (Usage-Driven) & Continuous improvement Responsibilities Capture user needs and platform requirements Define product vision and roadmap Measure usage and value delivery Improve developer and user experience Expected Deliverables Product vision and value proposition Platform KPIs and adoption metrics User feedback loops and improvement backlog Platform enhancement roadmap Documentation, Standardization & Governance Responsibilities Document platform capabilities and processes Ensure compliance with group Federated Computational Data Governance Expected Deliverables Platform documentation repository Technical standards and implementation guidelines Governance and compliance framework Best practice playbooks Operational Communication and Executive Reporting Responsibilities Communicate platform progress and impact Provide executive-level reporting Manage stakeholder alignment Expected Deliverables Executive Project Dashboard Platform performance dashboards Steering committee presentations Decisions, Risks and issues tracking Internal Promotion and Evangelization Responsibilities Promote platform value across the organization Support internal adoption initiatives Build platform community Expected Deliverables Internal platform communication materials Adoption strategy and rollout plan Platform demos and use case portfolio Required Experience Minimum 15 years of experience in data platform, data engineering, or architecture Proven experience building and delivering production-grade data platforms Strong experience in hands-on technical delivery and implementation Experience in platform engineering or advanced data engineering Experience in large-scale enterprise or multi-entity environments Practical experience with Data Mesh mandatory. Technical Skills Architecture & Engineering Distributed data architecture Distributed systems design Infrastructure as code DevOps / DataOps / CI/CD practices Performance and scalability engineering Cloud & Infrastructure Advanced expertise in AWS and Azure Hybrid and on-premise architectures Cloud security and governance Data Platform Data products and data lifecycle management Data pipelines and orchestration Metadata and catalog management Data governance frameworks Data observability Product & Delivery Product mindset applied to technical platforms Roadmap and backlog management Agile delivery methodologies Value-driven development Critical Soft Skills Strong technical and operational leadership Execution and delivery mindset Ability to operate hands-on in complex environments Excellent cross-functional communication Strong ownership and accountability Problem-solving and pragmatic decision-making Ability to influence without direct authority Strategic thinking with operational focus Stakeholder management at executive and operational levels Fluent English (mandatory — written and spoken) Success Metrics Platform successfully delivered and operational in production Adoption across business domain Number and quality of deployed data products Platform reliability and performance User satisfaction and platform usage Reduced time-to-market for data use cases

Le projet vise à accompagner le Pôle Produit Risques dans la gestion d'évolutions majeures de produits, notamment dans le cadre d'enjeux réglementaires importants pour 2026. Le Business Analyst sera intégré à une des squads pour travailler en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes IT. Les livrables attendus incluent : Animation d'ateliers de cadrage et rédaction des compte-rendus. Formalisation des besoins utilisateurs dans la backlog Produit (rédaction de récits, organisation d'ateliers d'affinage). Réalisation d'analyses des risques métier (ARM) en lien avec les métiers et les IT. Maintien à jour de la documentation produit métier et fonctionnelle. Support aux pôles utilisateurs pour les supports de conduite du changement. Définition, maintien et application des plans de tests produits. Profil Le profil recherché est celui d'un Business Analyste expérimenté avec une bonne communication et un fort esprit d'équipe, capable de travailler sur des projets importants et challengeant en termes de délais. Les compétences et expériences requises sont : Expérience de l'agilité. Expérience de projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d'objets métiers). Expérience de projets "réglementaires" sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...). Connaissances environnement DATA (ETL, langage SQL, AB Initio). Maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint). Maîtrise de JIRA Software. Les qualités personnelles attendues sont : Rigoureux, Organisé et pragmatique. Autonome, curieux, volontaire, disponible, et forte capacité d'adaptation. Esprit collectif. Bonne communication (Clarté et synthèse). La mission se déroule à Vannes et nécessite une présence sur site a minima 3 jours par semaine (lundi, mardi et jeudi).

Notre client est un acteur majeur du secteur bancaire, reconnu pour sa capacité d’innovation et sa transformation digitale. Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data au sein des Risques de Marché , nous recherchons un(e) Data Engineer Python / Big Data . Intégré(e) à une équipe Agile, vous interviendrez sur des projets stratégiques liés aux calculs réglementaires et à la transformation des plateformes data vers des architectures temps réel. Vos responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données performants (Python, PySpark) Participer à l’ évolution du Data Warehouse Optimiser les flux de données et améliorer les performances de traitement Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerting temps réel Développer des dashboards de suivi (Power BI, Elasticsearch) Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, automatisation) Collaborer avec les équipes métiers (risques, finance) Environnement technique Langages : Python, SQL Big Data : PySpark, Kafka Cloud : GCP (BigQuery) Orchestration : Airflow, DBT DevOps : Docker, Jenkins, Terraform / Terragrunt, CI/CD BI / Monitoring : Power BI, Elasticsearch Outils : Git, Linux Méthodologie : Agile / Scrum

CONTEXTE Dans le cadre de Solutions Data, une équipe Conseil et Valorisation Data recherche un renfort senior immédiat. Le périmètre couvre l'accompagnement des directions métiers dans leurs usages de la donnée, sur un environnement décisionnel SAS et une plateforme Big Data Cloudera. Le profil intervient en proximité des métiers, depuis le cadrage jusqu'à la recette fonctionnelle, avec une forte dimension conseil et une exigence de qualité, de délai et d'engagement. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et analyser les besoins des directions métiers Apporter conseil aux métiers sur l'exploitation et la valorisation de la donnée Participer au cadrage des projets Data : études d'impact et de faisabilité Contribuer aux études d'opportunité sur le volet Data Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections Assurer le support et l'assistance métier sur les usages Data – Maintenir à jour la base documentaire du patrimoine LIVRABLES ATTENDUS Modélisations de données Spécifications Fonctionnelles Générales (SFG) Spécifications Fonctionnelles Détaillées (SFD) Rapports de recette fonctionnelle et suivi des anomalies Documentation du patrimoine applicatif et fonctionnel

On recherche pour notre client final un Senior Data Engineer pour construire une data platform temps réel sur un écosystème paiement à très forte volumétrie. Architecture event-driven, streaming, CDC, ledger-grade reliability exigée. Impact direct sur la fraude, le pilotage financier et les systèmes transactionnels critiques. Mission réservée aux profils senior, production-grade, capables d'architecture et d'exécution sans supervision. Architecte DATA Architecture event-driven, streaming, CDC, ledger-grade reliability

Votre Mission : En tant que PO Data, vous piloterez des projets de transformation sur des produits Data et IA dans des contextes Marketing, CRM, KYC. Vous jouerez un rôle clé dans le cadrage, la structuration et le pilotage de travaux stratégiques, en coordination avec de multiples acteurs internes et externes. Concrètement vous allez : Intégrer un dispositif existant et piloter les nouveaux projets DATA/IA sur l’ensemble des phases : cadrage, Expression des Objectifs, MVP et démarrage des développements. Recueillir, challenger, analyser et prioriser les besoins data des métiers Concevoir les expressions de besoins afférentes Définir la vision data de son périmètre et en construire la roadmap Prioriser les évolutions data en fonction de la valeur pour les métiers et/ou les clients Collaborer avec l’équipe de PO data de tous les périmètres des paiements pour s’assurer de la cohérence de la démarche mise en place Participer aux rituels agiles Garantir la cohérence des données entre les différents métiers, et plus globalement la qualité et la pertinence des livrables data mis à disposition des métiers et/ou des clients Suivre les indicateurs de performance sur son périmètre et mesurer la valeur des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation et l’utilisation des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et la valorisation des données mises à disposition Garantir la cohérence des jalons et la tenue des échéances de la feuille de route Data et IA. Assurer un rôle de référent(e) sur les bonnes pratiques Data/IA : modèles IA, entraînement et FinOps. Votre futur environnement technique & fonctionnel : · IA / Data : Data engineering, IA Générative, Machine Learning,

Contexte Dans le cadre de la structuration de ses plateformes data, la direction souhaite lancer un audit transverse de ses environnements de type lakehouse (notamment Microsoft Fabric, Snowflake, etc.). L’objectif est d’évaluer l’existant, d’identifier les axes d’amélioration et de définir une trajectoire cible. Missions Piloter un audit global des plateformes data de type lakehouse Cartographier les usages, architectures et flux de données existants Analyser les environnements technologiques (ex : Microsoft Fabric, Snowflake) Évaluer la performance, la gouvernance et les coûts associés Identifier les risques (sécurité, qualité de données, dépendances techniques) Recueillir les besoins métiers et les cas d’usage associés Formuler des recommandations stratégiques (architecture cible, bonnes pratiques, rationalisation des outils) Définir une roadmap de transformation data

🚀 Contexte & Enjeux Dans le cadre de la refonte d’une plateforme critique de gestion des prix quotidiens (Daily Prices), nous recherchons un Lead Developer Python pour concevoir et piloter une nouvelle génération d’outils de pricing. Le système actuel couvre un large spectre d’instruments (actions, futures, obligations, IRS…) mais souffre aujourd’hui de limites structurelles : complexité croissante liée à la diversité des produits et sources manque de visibilité sur le cycle de vie des données difficultés opérationnelles pour les équipes support et data problèmes de performance et de scalabilité Votre mission : reconstruire un socle robuste, transparent et scalable permettant de restaurer la confiance des utilisateurs et fluidifier les opérations. 🧩 Vos responsabilités En tant que Lead Developer, vous serez au cœur de la transformation : Architecture & conception Définir l’architecture cible de la plateforme Concevoir une API Python robuste et scalable Mettre en place une abstraction des systèmes legacy (notamment Oracle) Développement backend Développer une API exposant : le statut des prix les événements de traitement les opérations bulk (validation, rejet, retraitement) Garantir la qualité, la performance et la sécurité Pilotage technique Encadrer les développements (best practices, code review) Collaborer avec les équipes data engineering et support Participer aux choix technologiques structurants Vision produit Améliorer la visibilité et la traçabilité des données Réduire les temps d’investigation et les erreurs opérationnelles Contribuer à une expérience utilisateur fluide

Pour le besoin de mon client basé à Nantes , je suis à la recherche d'un Responsable d'application Data Tâches Assurer le bon fonctionnement des applications : Garantir la disponibilité des applications Superviser et coordonner les mises en production Maitriser les flux entrants et sortants Participer aux chiffrage et cadrage des sujets Qualifier les anomalies et suivre leur correction Maintenir la documentation des applications Compétences Demandées Compétences ~5 ans d'expérience Maitrise des architectures Big Data Environnement technique : Cloud Azure, Databricks, Spark, Python, Scala, Power BI … Gestionnaire de configuration : git Connaissances en algorithmie A l’aise avec la manipulation de données

Objectif de la mission Dans le cadre d’un projet de transformation stratégique au sein d’un Asset Manager, la mission consiste à réaliser des activités de gestion de projet au sein de la division Operations. Le périmètre couvre les processus front-to-back de la gestion d’actifs ainsi que la gestion des données. Le rôle inclut à la fois des tâches de coordination et des analyses ponctuelles. Prestations demandées · Gestion de projet : coordination, suivi budgétaire, planning, migration, conduite du changement · Assistance aux analyses · Contribution à la définition du modèle cible

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses capacités data, une grande organisation internationale mène un programme de transformation visant à améliorer la fiabilité des données, accroître l’automatisation et renforcer la gouvernance des données. La mission s’inscrit dans une démarche globale d’industrialisation des pratiques de qualité des données, de réduction des contrôles manuels et d’adoption de technologies avancées pour soutenir la prise de décision métier. L’expert interviendra comme référent senior en qualité des données , en collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers. Responsabilités Évaluer les pratiques existantes en matière de qualité des données et réaliser un diagnostic de maturité Définir et mettre en œuvre des règles de qualité, des contrôles et des processus de validation tout au long des pipelines de données Concevoir des processus automatisés de surveillance, d’alerting et de remédiation des incidents liés à la qualité des données Contribuer à la définition d’un cadre de qualité des données scalable ainsi qu’à la feuille de route de déploiement Exploiter des techniques avancées, y compris des approches basées sur l’IA, pour optimiser les contrôles et la détection d’anomalies Assurer la documentation, le transfert de connaissances et l’alignement avec les équipes et parties prenantes internes Profil recherché Expérience significative en qualité des données, gouvernance des données et pratiques de validation Solide maîtrise des plateformes data, environnements de traitement et d’analytics Expérience dans la conception de contrôles automatisés, de tableaux de bord de monitoring et de KPI Capacité à traduire les besoins métiers en règles de qualité mesurables Bonne connaissance des environnements data modernes et/ou cloud Excellentes compétences en communication, avec une capacité à collaborer efficacement avec des interlocuteurs techniques et métiers

Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des modèles de données cliniques et de recherche via openEHR, FHIR et des modèles relationnels. Vous collaborerez avec les équipes cliniques, chercheurs et data stewards afin de formaliser les besoins métiers en modèles de données réutilisables, tout en garantissant leur alignement avec les standards internationaux de santé et les politiques de gouvernance data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes data engineering pour assurer l’implémentation en production des modèles au sein des repositories cliniques et data warehouses, tout en contribuant à la gouvernance, à la documentation et à l’évolution des standards de données de santé de l’organisation.

Au sein d’une direction dédiée à la couverture clients et à l’investissement, vous rejoignez une équipe en charge de la performance commerciale et de l’optimisation de la relation client . L’objectif est de maximiser la valeur des portefeuilles clients en combinant : analyse stratégique allocation des ressources accompagnement opérationnel des équipes commerciales Dans ce cadre, l’équipe Data & Innovation renforce ses capacités pour mettre la Data et l’Intelligence Artificielle au service du business .

Missions 2.1. Pilotage & gouvernance Assurer le pilotage IT du programme OFS, en coordination étroite avec la direction de programme Finance Structurer et animer les instances de gouvernance : planning, risques, arbitrages, décisions, points transverses Être le point d’entrée IT unique pour les sponsors, avec une posture solide, affirmée et crédible 2.2. Structuration du cadrage Monter rapidement sur le cadrage déjà lancé et co-construire Produire un backlog IT multi-domaines solide et aligné sur les priorités Finance 2.3. Coordination transverse Organiser et synchroniser les contributions des équipes : Safir, Architecture, Data, Risk, intégration, externe/partners Garantir la bonne articulation entre les backlogs des squads, les études de cadrage et les autres travaux du programme Identifier et résoudre les points de friction (capacités, périmètre, dépendances techniques ou organisationnelles) 2.4. Gestion des risques Identifier les risques stratégiques : exemple architecture, données, dépendances, planning, disponibilité des équipes Construire un plan d’actions robuste et assurer le suivi des arbitrages avec les sponsors 2.5. Communication & alignement Fournir un reporting exécutif clair pour : CODIR DSI, Finance, Groupe, sponsors Créer un environnement de travail fluide, aligné, transparent — tout en conservant la fermeté nécessaire au cadrage Compétences et profil attendu 3.1. Expérience indispensable Expérience avérée de direction de grands programmes stratégiques (gros projets de transfo Finance et/ou convergence vers plateformes groupe) ; idéalement à forte exposition Groupe/COMEX Expérience solide en pilotage dans une organisation agile @scale, incluant : multi-squads multi-backlogs synchronisation QAP interaction avec les rôles agiles (PO, SM, RTE, Tribe Lead) Capacité démontrée à opérer dans un environnement hybride : cadrage stratégique + delivery agile

Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés