Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Big Data à Lille

Intégrée dans le sous domaine Value Chain engineering Cross, notre équipe Data Exchange est chargée de la gestion des échanges de données. En plus de permettre au SI de communiquer entre les différents domaines de l’entreprise et d’assurer le maintien en conditions opérationnelles de nos plateformes, nous prenons en charge les nouveaux besoins flux et travaillons sur l’optimisation des échange pour répondre techniquement de la manière la plus cohérente aux besoins utilisateurs. nous recherchons un consultant développement et support expérimenté sur notre ESB Boomi. Autonome, rigoureux, organisé, méthodique et aimant travailler en équipe. Vous nous accompagnerez sur : L’analyse et le support (N3) de nos incidents La prise en charge et la réalisation de développements de flux (création, évolution, mapping et configuration de flux) Les tâches d’exploitation sur nos plateformes (arrêts / redémarrage de serveurs, connexions, composants, flux, ..) La participation aux projets techniques L’accompagnement de nos utilisateurs Le suivi de l’activité au travers nos outils de monitoring La rédaction et la mise à jour de nos documentations techniques La participation active à tous les points de stand up et autres La participation au roulement d’astreinte

Notre client, basé à Lille (59), est à la recherche d’un Lead Analytics (H/F) freelance pour être le référent technique et le manager de proximité de la verticale Analytics au sein du département IA & Data. MISSIONS Vous vous placez au cœur de la chaine de valeur analytique : vous produisez, structurez, accompagnez la montée en compétences des équipes et de la plateforme data. Objectifs court terme : · Prendre en main l'équipe et établir une relation de confiance avec les Data Analysts dans les 3 zones géographiques · Auditer l'état du portefeuille analytique existant (rapports, dashboards, modèles de données) et comprendre les priorités · Livrer des cas d'usage analytiques à fort impact pour démontrer la valeur de la verticale. Objectifs long terme : · Contribuer à la feuille de route analytique alignée sur les priorités business et la stratégie Data & AI · Faire monter en maturité l'équipe sur les pratiques avancées d'analyse et l'usage de Microsoft Fabric / Power BI · Développer un modèle de self-service analytics fiable, gouverné et scalable pour les métiers · Établir un cadre de mesure de la valeur créée par la verticale (adoption, qualité, impact business) Responsabilités techniques : · Concevoir, développer et maintenir des modèles sémantiques et dashboards Power BI complexes · Produire des analyses et des requêtes avancées pour répondre aux questions business stratégiques · Assurer la qualité et la cohérence des données analytiques exposées aux métiers · Documenter les logiques de calcul, les sources et les définitions de métriques · Réaliser des revues de code et du pair-programming avec les Data Analysts de l'équipe Responsabilité managériale : · Animer l'équipe d’environ 7 Data Analysts répartis en Europe, Amérique du Nord et Russie · Conduire les entretiens individuels, fixer les objectifs et accompagner le développement professionnel · Piloter le cycle d'évaluation annuelle de l'équipe (performance, développement, plan de progression) · Assurer la montée en compétence des équipes sur les outils et pratiques analytiques (Microsoft Fabric, Power BI, DAX) · Gérer le budget de la verticale Analytics et en assurer le suivi · Gérer la relation avec les fournisseurs et partenaires externes liés aux outils et services analytiques · Représenter la verticale Analytics dans les instances de gouvernance du département AI & Data · Coordonner avec les autres verticales (Data Platform, Data Delivery, Data Governance) pour fluidifier les livraisons ENVIRONNEMENT TECHNIQUE · Microsoft Fabric : PowerBI, Lakehouse, Onelake · DAX, Power Query · SQL · Azure Data : Azure Data Lake, Synapse

Mission détaillée : Accompagner les projets de Data Science / Data Ingénierie de l’équipe Big Data sur des projets d’entreprise existant ou à développer : NLP, Deep Learning... Comprendre la problématique métier Imaginer les solutions / algorithmes pour y répondre Développer les algorithmes dans le respect des normes de développement de l’entreprise (GitHub) Contribuer à l’industrialisation de ces algorithmes Monitorer leur run Documenter les algorithmes SON ACTIVITE : Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier,externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier. Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement. Environnements techniques Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) Github Python Machine Learning Les livrables sont : Algorithmes ML Dashboards Explicabilités d’algorithmes

Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

Contexte Entreprise en forte croissance , avec un volume d’activité soutenu et de nombreux projets data en cours et à venir. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Scientist pour compléter l’équipe existante et contribuer activement au développement de nouveaux sujets stratégiques. Modalité : Pré-embauche (PE) Possibilité d’intervenir en freelance pendant la période de pré-embauche , avec une volonté forte d’internalisation à l’issue du process. Votre mission Vous rejoindrez une équipe data dynamique avec pour objectif : Prendre en main de nombreux sujets variés Construire, tester, industrialiser des modèles et analyses Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers Participer à la structuration et à la montée en maturité data de l’entreprise Contribuer à des problématiques de mesure de performance, campagnes marketing, retail média , etc. Ici, pas de silo : vous serez exposé(e) à des problématiques multiples et stimulantes. Nous recherchons donc des candidats passionnés et polyvalents. Stack technique Python (obligatoire) PySpark (obligatoire) Databricks Environnements data modernes orientés cloud Pourquoi nous rejoindre ? - Entreprise en forte croissance - Projets variés et concrets - Forte exposition business - Possibilité d’évolution rapide - Environnement agile et stimulant Si vous aimez la diversité des sujets, l’impact business et les environnements en croissance, cette opportunité est faite pour vous

Notre Data Analyst devra : Concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles d’analyse territoriale afin d’identifier les variables clés influençant les dynamiques locales. Exploiter des données variées telles que les données socio-démographiques, environnementales, concurrentielles, économiques et de marché pour établir des corrélations et réaliser des prédictions. Principales missions : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de sources diverses, qu’elles soient internes ou externes (Systèmes d’Information Géographique, bases démographiques, données climatiques, données de marché, etc.). Développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour analyser les relations entre variables et anticiper les évolutions territoriales. Collaborer avec le Chargé d’étude en géomarketing afin d’intégrer des données géospatiales dans les analyses. Concevoir des tableaux de bord interactifs (notamment avec Power BI) et élaborer des visualisations pour faciliter la compréhension des résultats par les décideurs (cartes, graphiques, etc.). Travailler en étroite collaboration avec les experts métier pour affiner les hypothèses, valider les modèles et garantir la pertinence des analyses. Analyse et contact avec le métier : Transformer les besoins métiers en indicateurs pertinents et identifier les sources de données appropriées pour y répondre. Analyser les dynamiques croisées des territoires, notamment en matière socio-démographique, économique, immobilière, environnementale, concurrentielle et de mobilité. Convertir les résultats analytiques en livrables clairs, pédagogiques et exploitables pour les équipes décisionnelles. Gestion des données et traitement : Rédiger des requêtes SQL complexes pour la préparation et l’analyse des données. Garantir la fiabilité, la cohérence et la traçabilité des analyses produites. Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des données à forte valeur ajoutée, en assurant leur architecture et leur modélisation.

Contexte Dans le cadre de la modernisation de notre système de gestion d’entrepôt, nous engageons un programme d’implémentation du Warehouse Management System (WMS) MAWM (Manhattan WMS SAAS). L’objectif est de construire un core model et de le déployer progressivement dans 50 entrepôts sur 7 ans. Dans ce contexte, nous lançons un appel d’offres afin de trouver un chef de projet data pour intégrer nos équipes. Objectif de la mission En tant que Chef de Projet Data, votre mission est d'assurer le pont entre les besoins métier Data (Supply Chain/Logistique) et l’équipe produit WMS. Vous serez chargé d’orchestrer et contribuer à l’avancement des chantiers reporting, définition des business terms et de gouvernance de la donnée. Vos responsabilités Sous la responsabilité du responsable data, vous piloterez les chantiers suivants : ● Pilotage : Animation de comités projets et d’ateliers avec les équipes métier et techniques. ● Cadrage : Accompagner les équipes data et produit dans la définition des besoins. ● Design Data : Participer à la définition des objets métier et leur cycle de vie. ● Analytics & Business Intelligence : Concevoir et développer des rapports et dashboards stratégiques pour le pilotage opérationnel de l'entrepôt

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer Senior pour une grande entreprise internationale sur Lille ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 5 ou plus années d'expérience professionnelle en tant que Data Engineer. tu as travaillé au moins 3 ans sur le cloud Azure. tu maîtrises Databricks, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Jobs et Notebooks. tu es expert.e dans la conception et optimisation d'architectures data tu maîtrises la modélisation de données (schéma analytique, SCD, faits et dimensions). tu as déjà travaillé sur des outils de développement assistés par l'IA. tu as déjà implémenté des Data Quality. Stack supplémentaire démandée : Python, SQL, Git. Objectif principal du poste : Mettre en oeuvre et maintenir la conception, l’industrialisation et l’évolution des solutions data et IA sur la plateforme Lakehouse. Garantir la robustesse, la performance, la sécurité et la qualité des données au service des usages métiers, analytiques et IA. Missions : Expertise avancée Databricks & Lakehouse. Concevoir et optimiser des architectures data sur Databricks. Maîtriser Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Jobs et Notebooks. Garantir performance, scalabilité et optimisation des coûts. Définir et appliquer les bonnes pratiques (partitionnement, optimisation, gouvernance, sécurité). Modélisation & conception de la donnée Concevoir des modèles analytiques et décisionnels robustes. Définir faits, dimensions, granularité et historisation (SCD). Assurer cohérence, unicité et maintenabilité des modèles. Traduire les besoins métiers en structures data pérennes. Industrialisation & Data Engineering Développer et fiabiliser des pipelines ELT/ETL. Superviser les tests, validations et mises en production. Contribuer à la démarche CI/CD. Développement augmenté par l’IA Exploiter les outils de développement assisté par l’intelligence artificielle pour accélérer la production tout en maintenant un haut niveau d’exigence (qualité, sécurité, maintenabilité). Qualité & gouvernance des données Implémenter et superviser les contrôles de Data Quality. Structurer la gestion des anomalies et rejets. Garantir la traçabilité et le data lineage. Leadership & contribution transverse Diffuser les standards et collaborer étroitement avec PO, Architectes et Data Stewards. Démarrage : mars 2026. TT: 2 jours par semaine. Durée : 3 ans. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂

Missions principales Le/la Data Engineer interviendra sur un périmètre large comprenant notamment : 🔹 Ingénierie de données Conception, développement et optimisation de pipelines de données. Intégration et transformation de données via Stambia et DBT . Modélisation et alimentation d’entrepôts de données dans Snowflake . Mise en place de bonnes pratiques de développement (versioning, tests, CI/CD). 🔹 Industrialisation & performance Maintenance, optimisation et monitoring des jobs ETL/ELT. Amélioration continue des performances Snowflake et des modèles DBT. Renforcement de la qualité, de la fiabilité et de la documentation des flux. 🔹 Collaboration & expertise Travail en étroite collaboration avec les équipes Data, Finance et Supply. Analyse des besoins métiers et traduction en solutions techniques. Participation à la roadmap Data (évolutions, migrations, outils). 💼 Compétences techniques recherchéesCompétences indispensables Stambia (développement de mappings, process, intégration). DBT (modèles, tests, documentation, sources, exposures). Snowflake (modélisation, optimisation, SQL avancé). Maîtrise des concepts ETL/ELT, data modelling, gestion de la qualité. Compétences appréciées (nice-to-have) Tableau Software (lecture + compréhension des besoins côté viz). Streamlit (petites apps internes pour exposer des données). Connaissance de la Data Vault ou d’architectures modernes DataOps. Sensibilité aux environnements agiles. 👤 Profil recherché 3 à 5 ans d’expérience minimum en tant que Data Engineer. Capacité à être rapidement opérationnel·le sur des sujets variés. Bonne communication et autonomie. Volonté d’intervenir sur des problématiques Finance & Supply.

Le contexte : Notre client, acteur de référence de l’équipement de la maison, transforme sa Marketplace en un environnement nativement sécurisé. L'enjeu est de taille : passer d'une vigilance artisanale à une conformité industrielle. Nous recherchons un consultant senior pour piloter ce passage au "Safety by Design" . Les enjeux opérationnels : Face à la volumétrie des inventaires, la modération manuelle a atteint ses limites. Vous intervenez pour structurer des mécanismes de blocage natifs dès le référencement. Le projet s’articule autour de la cohérence des catalogues (Modèle Commun) et l’intégrité des données réglementaires avant toute mise en ligne. Votre périmètre d'intervention : Directement rattaché à la direction Marketplace, vous agissez comme un véritable partenaire stratégique pour : Audit & Challenge : Analyser la robustesse des processus actuels et arbitrer le curseur entre fluidité business et "Business Stoppers". Feuille de route : Challenger les choix de blocage (gel des offres vs blocage catalogue) au regard des réalités du marché. Sourcing technologique : Identifier et recommander les solutions de filtrage automatisé (IA, reconnaissance d’images, API de conformité) les plus pertinentes.

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Ingénierie Data Concevoir et développer des pipelines de données (ETL / ELT) . Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources (API, bases de données, fichiers, streaming). Mettre en place et optimiser des flux de données robustes et scalables . Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données . Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux usages analytiques. Plateforme et outils Data Développer des solutions sur des plateformes Big Data et Cloud (ex : Databricks). Automatiser les workflows et déploiements via CI/CD (Azure DevOps) . Optimiser les performances des traitements Python et SQL . Participer à la mise à disposition des données pour les outils de visualisation et de reporting (Power BI) . Intelligence Artificielle appliquée à la Data Utiliser des outils d’IA pour assister le développement (génération et optimisation de code). Mettre en place des processus automatisés d’analyse et de transformation de données basés sur l’IA. Contribuer à l’intégration de modèles d’IA ou de Machine Learning dans les pipelines de données. Utiliser l’IA pour la documentation automatique, la détection d’anomalies et l’analyse exploratoire des données . Collaboration et méthodologie Travailler en méthodologie Agile / Scrum . Collaborer avec les équipes Data, BI, Data Science et métiers . Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, rétrospective). Contribuer aux bonnes pratiques de gouvernance et de gestion des données .

🎯 Objectif global Accompagner les équipes produits dans l’exposition, la qualité et la gouvernance de leurs données , afin de garantir des données fiables, cohérentes et conformes aux standards définis. 🧩 Contexte et contraintes Enjeux forts de gouvernance et de qualité des données Nécessité d’une modélisation rigoureuse des données Collaboration transverse avec des équipes data et produits digitaux 📦 Livrables attendus Données exposées conformément aux règles de gouvernance définies Règles de qualité des données déployées et opérationnelles Évaluations régulières du respect des règles de gouvernance de la donnée 🛠️ Description de la mission Au sein d’une équipe data transverse, le Data Steward joue un rôle clé dans l’accompagnement des équipes produits digitaux afin d’assurer une gestion structurée, maîtrisée et cohérente des données tout au long de leur cycle de vie. 🎯 Missions principales Accompagner les équipes produits dans l’exposition de leurs données, en garantissant le respect des règles de gouvernance de données établies Contribuer à la définition, à la formalisation et au déploiement des règles de qualité des données Garantir la certification des données exposées , selon les standards et référentiels en vigueur Évaluer le niveau de conformité des données aux règles de gouvernance Participer à l’amélioration continue des pratiques de gouvernance de la donnée, en coordination avec les autres référents data Sensibiliser et acculturer les équipes aux enjeux de qualité, traçabilité et fiabilité des données 🧠 Compétences techniques requises Confirmé – Impératif Gouvernance de données Qualité des données Confirmé – Important Modélisation de données Confirmé – Souhaitable Environnements Cloud (GCP) Outils de visualisation et reporting (Power BI) 🌍 Compétences linguistiques Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire 🤝 Compétences transverses Capacité d’accompagnement et de pédagogie Sens de la rigueur et de la qualité Esprit de collaboration et travail transverse Capacité d’analyse et de synthèse Orientation amélioration continue

VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et évaluer les besoins en matière de qualité des données Accompagner et organiser des ateliers avec les data owners pour comprendre le cycle de vie des données et collecter les exigences en matière de qualité des données (règles, impacts de la non-qualité, parties prenantes, etc.) Interagir et se coordonner avec les autres parties prenantes du projet (Data Steward, Data Engineer,…) pour s’aligner sur les contrôles Vérifier et valider la pertinence des règles de qualité des données et leur faisabilité Documenter les règles de qualité dans le catalogue de données (Collibra) Mettre en oeuvre les normes et politique de qualité des données sur votre périmètre pour garantir l'opérabilité des données tout au long de leur cycle de vie dans l'entreprise Concevoir et mettre en œuvre des outils de contrôles et de visualisations de la qualité des données, y compris des alertes pour détecter les erreurs et les incohérences Mettre en œuvre et animer les processus de remédiation afin d’assurer l’amélioration continue du dispositif de qualité des données Développer et appliquer des stratégies pour l'amélioration continue de la qualité des données, en collaboration étroite avec les producteurs de données et les équipes techniques. Sensibiliser les parties prenantes internes à l'importance de la qualité des données, en les formant aux bonnes pratiques et en assurant un suivi régulier. Implémenter des outils pour automatiser les tâches de contrôle et de correction des données. Contribuer et participer activement à la communauté des Data Quality Manager