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La mission consiste à : Accompagner les interlocuteurs métier Piloter les projets de mise en place de flux Data Produire l'ensemble des livrables en accord avec la méthodologie Documenter et industrialiser Compétences attendues : Expériences significatives en chefferie de projet autour de la DATA Bonne maitrise technologique Pilotage de plusieurs projets simultanés Animation de réunions projets et suivi de plan d'action Animation d'acteurs internes et externes Mission basée sur la métropole lilloise avec télétravail partiel

Localisation : Région lilloise Disponibilité : ASAP Contexte : Projet stratégique de transformation et modernisation Data Objectif de la mission Dans le cadre d’un programme de modernisation de la plateforme data, la mission consiste à analyser, documenter et faire évoluer des flux de données existants, avec une perspective de transformation vers des solutions plus modernes basées sur Python. Missions principales Réaliser un inventaire complet des flux de données existants (ODI) Analyser les dépendances, les logiques métiers et les enjeux associés Produire une documentation détaillée des flux (rétro-documentation) Améliorer la lisibilité, la maintenabilité et la gouvernance des traitements Contribuer à la transformation et à la migration des flux vers une nouvelle plateforme Participer à la modernisation de la stack data (orientation Python) Collaborer étroitement avec les équipes techniques et data Environnement technique Oracle Data Integrator (ODI) – expertise impérative Python (manipulation de données, automatisation, ETL) Environnements Data / ETL / flux batch

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

Modèles conceptuels de données par contexte métier Dossier de de conception de KPI Analyse de la conformité des API et Data Set Compétences techniques Modélisation de données - Expert - Impératif Modélisation de KPI - Confirmé - Important Collibra - Confirmé - Souhaitable Data governance - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée ATTENTION LE POSTE EST UN POSTE DE DATA ARCHITECT Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme Ressources Humaines: Data architecture * Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier. * Identification des évènements métier par contexte métier. * Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra. * Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier. * Définition des règles de qualité des Business Terms. * Analyse de la conformité des API avec la data architecture. * Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture. * Réalisation du data lineage. * Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan * Participation à la data governance de la plateforme

Ta mission sera de Garantir la robustesse de la platforme Monitorer et prendre des actions proactive de management de la plateforme de compute Assurer le support et l'accompagnement d'équipes sur Spark, Databricks et EMR Travailler sur les optimisations des traitements Athena/Pyspark Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques de software engineering et de data engineering sur les technologies proposées au sein de l'équipe participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Travailler sur le concept d'accessibilité et de gouvernance de la donnée Tester de nouveaux outils / features intéressants à intégrer dans notre stack

Contexte de la mission Le Data Governance Specialist rejoint l’équipe Expertise du Centre d’Expertise (CoE) Data Governance . Cette équipe a pour mission d’élaborer des principes communs, de favoriser la transversalité des rôles et des processus de gouvernance des données, ainsi que d’industrialiser l’utilisation de l’expertise afin de résoudre les problématiques rencontrées par les Digital Units lors de l’exécution des processus de gestion des données. La mission consiste à assurer une expertise à la fois fonctionnelle et technique concernant la solution de Data Catalog de Decathlon ( Collibra ) et son intégration dans l’écosystème de la Data & Agentic Platform . Elle inclut également une participation active aux chantiers stratégiques de transformation, tels que le AI Governance Framework , la Trust AI et la Data Quality by Design . Objectifs et livrables Développement produit / Configuration du Data Catalog Collibra : Conception de solutions pour répondre aux problématiques des utilisateurs de Collibra et mise en œuvre de ces solutions dans l’outil (administration, configuration, développements spécifiques si nécessaire). Validation des spécifications, développement et déploiement des workflows. Assistance pour la collecte des demandes et des requêtes des utilisateurs, ainsi que leur tri. Intégration du Data Catalog (Collibra) avec l’écosystème technologique de la donnée : Participer à la conception, à la mise en œuvre et à l’exploitation du système d’échange de métadonnées entre le Data Catalog, les solutions composant la Data Platform de Décathlon et les différents référentiels de métadonnées de l’entreprise. Collaborer avec l’équipe d’architecture pour assurer une intégration fluide. Configurer les capacités Edge en vue de la collecte des différentes zones de données. Développer et maintenir les connexions (crawling, APIs, connecteurs), assurer l’échange d’informations entre les systèmes IT et le Data Catalog (en interaction avec le support technique de Collibra). Intégrer le Data Catalog au sein du Data Quality Metrics Store. Participer activement au programme de Data Contract.

Contexte de la mission Dans le cadre de ses programmes de transformation stratégique, notre organisation souhaite renforcer la mise en œuvre de ses initiatives « data ». À cet effet, nous recherchons un PMO expérimenté afin d’assurer l’animation opérationnelle des équipes plateformes. La mission consiste à coordonner et suivre l’ensemble des travaux liés à la mise en œuvre des attendus « data », en veillant à la conformité avec les enjeux de gouvernance et d’architecture data. Le candidat idéal devra posséder une solide expertise en architecture data et gouvernance , afin d’accompagner efficacement les équipes dans la réalisation des objectifs stratégiques. Type de mission : Temps plein Démarrage : Dès que possible Objectifs et livrables Management de la backlog d'évolution : Assurer la priorisation, la gestion et la coordination des évolutions nécessaires pour la plateforme data en alignement avec les objectifs du programme. Animation des rituels de suivi par plateforme : Organiser et animer les réunions régulières afin de faire le point sur l’avancement, identifier les risques et coordonner les actions correctives. Reporting au directeur de programme : Élaborer des rapports synthétiques et précis pour suivre l’état d’avancement, les enjeux et les résultats des travaux en cours auprès de la direction.

Le ou la Data Engineer sera intégré(e à l'équipe produit TOPASE NLS et aura pour principales missions de : µ ● Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP.

Des missions data à fort impact, une communauté en pleine expansion. Tu arrives au bon moment ! Atecna, c'est une agence d'expérience digitale avec une mission claire : intégrer l'innovation technologique de manière responsable pour assurer la compétitivité et la performance de nos clients. Un ensemble d'experts qui couvrent toute la chaîne de valeur du digital : du cadrage à l’adoption. Et derrière tout ça, près de 200 Atecniens répartis sur 6 agences. 👥 Ta future équipe Tu rejoins la communauté Data, animée par Steve et une équipe d'experts passionné·es en pleine structuration. Une équipe qui capitalise sur ses expériences projets et partage activement ses bonnes pratiques et sa veille sur l'écosystème data. Tu es en mission chez nos clients, mais tu contribues aussi à quelque chose de plus grand : faire grandir l'expertise Data d'Atecna de l'intérieur. ⚡ Ton impact au quotidien Grâce à toi, nos clients cessent de subir leurs données et commencent à en faire un vrai levier de décision. Tu conçois et industrialises des pipelines data robustes (ETL/ELT, batch, streaming) Tu orchestres les flux avec les bons outils (Airflow, dbt…) dans des environnements cloud (GCP en priorité) Tu modélises et optimises des bases de données pour des usages métiers concrets Tu contribues à la structuration de la communauté Data Atecna : pratiques, standards, montée en compétences Bonus : tu as déjà monté une plateforme data from scratch ou tu as une appétence pour le mentorat ? Ce serait un vrai atout pour nous.

Appel d'offres : Recrutement d'un Data Architect pour l'équipe Ressources Humaines Nous recherchons un Data Architect expérimenté pour renforcer notre équipe Ressources Humaines. Le candidat retenu aura pour mission principale d'assurer la cohérence, la conformité et la qualité de nos données RH en intégrant les meilleures pratiques de data architecture au sein de notre organisation. Compétences requises : Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier Identification des événements métier en fonction du contexte Définition et formalisation des Business Terms , Business Attributes et Business Events dans Collibra Définition des Indicateurs Clés de Performance (KPI) par contexte métier Définition des règles de qualité pour les Business Terms Analyse de la conformité des APIs avec la data architecture Analyse de la conformité des Data Sets avec la data architecture Réalisation du data lineage pour assurer la traçabilité des données Rédaction de dossiers d'architecture data en réponse aux demandes métier exprimées dans le cadre de plans trimestriels Participation active à la démarche de data governance Objectifs de la mission : Le candidat devra élaborer et maintenir une architecture data cohérente, facilitant l’exploitation et la conformité des données RH, tout en assurant leur qualité et leur conformité aux exigences métiers. Il sera également responsable de formaliser et documenter les modèles conceptuels de données, tout en participant à la gouvernance des données pour garantir leur intégrité et leur conformité aux réglementations en vigueur. Profil recherché : Vous êtes doté d’une solide expérience en architecture data, notamment dans un contexte RH ou administratif. Vous maîtrisez les outils de gestion des métadonnées tels que Collibra, et avez une bonne compréhension des enjeux liés à la conformité des API et des Data Sets. Vos qualités analytiques, votre capacité à documenter précisément et votre esprit de collaboration seront essentiels pour mener à bien cette mission. Modalités : Les candidats intéressés sont invités à soumettre leur proposition détaillée, comprenant leur méthodologie, leur expérience pertinente et leur tarification, dans le respect des délais fixés par cet appel d’offres. Nous restons à votre disposition pour toute information complémentaire et vous remercions de l’intérêt porté à cette opportunité stratégique au sein de notre organisation.

Contexte de la mission Au sein de l’équipe Recommandation, le candidat retenu jouera un rôle clé dans l’exploration et la mise en œuvre de nouveaux algorithmes visant à enrichir nos systèmes de recommandation, essentiels au bon fonctionnement de notre site. La mission consiste à concevoir, prototyper et valider des solutions innovantes reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de répondre aux enjeux métier liés à la personnalisation. Vos missions principales seront les suivantes : Veille et innovation autour des systèmes de recommandation : Suivre activement les dernières avancées en IA et ML (Deep Learning, apprentissage par renforcement, etc.). Identifier et évaluer les technologies en lien avec les cas d’usage, notamment en lien avec les Large Language Models (LLM) et l’IA générative, pour définir leur pertinence et leur potentiel d’intégration. Développement et expérimentation : Concevoir, réaliser et tester des Proof of Concept (PoC) et des Minimum Viable Products (MVP) performants et sécurisés, afin de valider la faisabilité technique des solutions envisagées. Cette étape inclut une approche itérative pour maximiser l’efficacité des prototypes. Analyse de données et modélisation : Explorer des jeux de données complexes pour identifier des patterns, insights et opportunités d’amélioration. Concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA adaptés aux cas d’usage métiers, afin d’optimiser la pertinence des recommandations générées. Travail en équipe et partage des connaissances : Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes transverses (notamment AAAI). Comprendre leurs besoins, échanger sur les avancées techniques, et assurer une documentation claire et précise des choix et des résultats obtenus. Intégration et amélioration continue : Travailler avec l’équipe AI Capabilities pour l’intégration et le déploiement des solutions IA sur les plateformes existantes (ML Solution, GenAI Solution). Contribuer à l’évolution des systèmes en intégrant les retours d’expérience et en adaptant les modèles en continu pour garantir leur performance et leur adaptéibilité. Ce poste nécessite une forte capacité d’auto-apprentissage, un esprit d’innovation, ainsi qu’une aptitude à travailler en équipe dans un environnement dynamique et technologique en constante évolution.

Contexte Nous recherchons un(e) Expérimenté ou Senior Consultant Business Data Analyst pour analyser notre base client afin d’orienter les décisions stratégiques de l’entreprise. Vous jouerez un rôle clé dans l’étude de la connaissance client, et dans la propagation de celle-ci au sein de l’entreprise. Pour ce faire, vous devrez à la fois être doté d’une forte appétence métier, du bagage méthodologique et technologique adéquat. Missions Animer le recueil de besoins métiers, le challenger puis le cadrer afin de s’assurer que les prérequis au développement sont bien réunis Analyser le portefeuille clients (segmentation, comportements, valeur, churn, fidélisation) Concevoir et piloter des études ad hoc à visée stratégique sur nos clients directs et ceux recrutés via nos partenaires afin d’apporter à l’entreprise une vision globale de son portefeuille Identifier des opportunités de croissance, d’optimisation et de ciblage Formuler des recommandations actionnables aux équipes métiers et à la direction Restituer les travaux en s’adaptant à l’audience (chef de projet, CODIR, COMEX), en faisant preuve de vulgarisation et d’impact, en ayant une posture adaptée au travers de supports de qualité Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données utilisées Construire et maintenir des tableaux de bord Power BI orientés exécutif (KPI stratégiques, storylines, pages synthèse) et animer des revues de performance auprès du COMEX/CODIR Assurer la maintenance et la documentation des travaux réalisés

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)

Objectif global Accompagner la conception et la mise en place de l’architecture Data. Contexte Projet à dimension internationale avec des contraintes fortes de conformité et d’alignement des données aux besoins métier. Description détaillée Le/la Data Architect intégrera la plateforme HRDP (Ressources Humaines) pour : Concevoir des modèles conceptuels de données par contexte métier Identifier les événements métier par contexte Définir et formaliser les Business Terms, Business Attributes et Business Events dans Collibra Définir les Indicateurs Clés de Performance (KPI) par contexte métier Définir les règles de qualité des Business Terms Analyser la conformité des API et des Data Sets avec l’architecture data Réaliser le data lineage Rédiger le dossier d’architecture data répondant aux besoins business exprimés dans le quarterly plan Participer à la data governance de la plateforme

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

🎯 Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA à l’échelle internationale , un acteur majeur renforce ses équipes afin de structurer et industrialiser ses pratiques MLOps . L’objectif est de faciliter le déploiement, l’exploitation et la scalabilité des modèles de machine learning, tout en garantissant leur intégration fluide au sein des produits digitaux. Vous interviendrez dans un environnement moderne, orienté cloud, automatisation et intelligence artificielle , incluant des cas d’usage avancés autour de l’IA générative. 🧩 Mission En tant que Machine Learning Engineer , vous accompagnez la mise en œuvre et la montée en maturité des pratiques MLOps, depuis la conception jusqu’à la mise en production des modèles. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des applications ML, avec une forte dimension industrialisation, automatisation et performance . 🚀 Responsabilités principales1. Déploiement et exploitation des modèles ML Mettre en production des modèles de machine learning Assurer leur disponibilité, leur performance et leur fiabilité Intégrer les solutions ML dans les produits digitaux 2. Data engineering & pipelines Collecter, nettoyer et structurer les données Concevoir et orchestrer des pipelines de données Garantir la qualité et la gouvernance des données 3. MLOps & automatisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles ML Automatiser les déploiements et les mises à jour Industrialiser les processus de développement et d’exploitation 4. Monitoring & performance Développer des outils de monitoring des modèles (performance, dérive, disponibilité) Mettre en place des indicateurs de suivi Assurer la robustesse et la résilience des solutions 5. Contribution technique & innovation Participer aux choix techniques et d’architecture Contribuer à l’adoption de pratiques avancées (MLOps, LLMOps) Être force de proposition sur les évolutions technologiques 📦 Livrables attendus Pipelines de données et de déploiement industrialisés Modèles ML déployés en production Outils de monitoring et de supervision Documentation technique Amélioration continue des pratiques MLOps 📅 Modalités Démarrage : ASAP Rythme : temps plein Organisation : agile 🎯 Objectif Industrialiser et faire évoluer les pratiques MLOps afin de garantir des solutions ML robustes, scalables et intégrées , au service des produits digitaux et des usages métiers.