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

Contexte : Dans le cadre de la construction du datalake des équipes Group Digital & IT International Cybersécurité de notre client, nous recherchons un(e) Consultant Data Integration Senior . Missions : Organiser et piloter votre activité ainsi que celle d’un consultant junior Garantir le respect des délais, de la qualité de livraison et des bonnes pratiques Assurer une communication claire et régulière sur l’avancement Concevoir et implémenter les flux d’ingestion de données (API, SFTP, DB) Développer et orchestrer les pipelines avec Azure Data Factory Alimenter et structurer le datalake dans Snowflake Concevoir des modèles de données (tables de faits, dimensions) Préparer les données pour les usages analytiques et le reporting Collaborer à la restitution via Power BI Participer à la mise en place de futures briques techniques telles que Apache Airflow (via Astronomer) et DBT Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data Comprendre les enjeux cybersécurité (gestion des assets, conformité, outils de sécurité) Exploiter les données issues des outils cyber pour produire des indicateurs pertinents Compétences techniques: Expertise sur Snowflake (modélisation, performance, structuration) Maîtrise de Azure Data Factory Bonne expérience en modélisation décisionnelle (schémas en étoile : faits/dimensions) Expérience en intégration de données multi-sources (API, SFTP, bases de données) Bon niveau en SQL Appréciées Expérience avec Power BI Connaissance de Apache Airflow (ou Astronomer) Notions ou expérience avec DBT Connaissance des environnements cloud Azure

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Expert / Lead Tech Big Data pour accompagner nos clients grands comptes. Vous interviendrez en tant que référent technique au sein d'environnements Big Data on-premise matures (Cloudera CDP), avec de fortes exigences en matière de performance, de sécurité (ISO 27001, RGS) et de qualité. Responsabilités Définir les orientations techniques de la plateforme Big Data Encadrer et accompagner les équipes Data Engineering Optimiser les performances des traitements distribués (Spark, Hadoop) Assurer une veille technologique active et contribuer à la roadmap technique Garantir la sécurité, la fiabilité et l'évolutivité de la plateforme

Nous recherchons un Développeur Talend confirmé / Data Engineer pour renforcer une équipe existante, en appui direct au Tech Lead, afin d’augmenter la capacité de delivery sur les projets data. 🧠 Compétences requises 🔴 Compétences impératives Talend (ETL) : niveau confirmé (3 à 6 ans) Développement de pipelines d’intégration de données Maintenance et évolution de flux existants (MCO) 🟠 Compétences importantes Data engineering (modélisation, qualité de données) Intégration de données multi-sources Compréhension des architectures data (Data Lake, ETL) 🟡 Compétences appréciées Gouvernance data / bonnes pratiques Sécurité des données Outils de versioning et CI/CD Documentation technique 🎓 Formation & expérience Bac +2 à Bac +5 (informatique / data) Expérience : 3 à 6 ans minimum Expérience significative sur Talend obligatoire 📋 Fiche de poste – Missions 🎯 Objectif principal Renforcer l’équipe data pour : Développer de nouveaux pipelines d’intégration Assurer la maintenance des flux existants Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données 🔧 Missions principales 🏗️ Développement & intégration Concevoir et développer des flux Talend Réaliser : Modélisation Paramétrage Développement Tests Implémenter de nouveaux pipelines data 🔄 Maintenance & exploitation (MCO) Assurer le maintien en condition opérationnelle des pipelines Corriger les anomalies et optimiser les performances Superviser les traitements de données 🧩 Data engineering Structurer et organiser les données (formats, modèles) Garantir la qualité des données (nettoyage, validation) Participer à l’alimentation du Data Lake 🛠️ Gouvernance & bonnes pratiques Appliquer les normes et standards de développement Contribuer à : L’architecture data Les bonnes pratiques de développement La gestion de configuration Documenter les développements 🤝 Support & collaboration Accompagner les équipes projet (SI, data, métiers) Travailler en collaboration avec le Tech Lead Participer à la montée en compétence de l’équipe 🔐 Sécurité & conformité Garantir la sécurité des flux de données Respecter les règles de gouvernance data 📦 Livrables attendus Développements Talend (jobs, pipelines) Documentation technique Dossiers d’architecture data Cartographie des flux et données Indicateurs de qualité des données

🚀 Mission Freelance - Business Analyst Data Transactions & Données Clients - Secteur Bancaire 📍 Paris / Hybride ⏳ Mission longue - démarrage ASAP 🏦 Secteur : Banque - Paiements & Transactions 🎯 Contexte de la mission Dans un environnement bancaire , notre client recherche un Business Analyst Data pour intervenir sur des flux transactionnels critiques , avec des enjeux forts autour des délais de transactions , de la qualité des données et de l' impact client . La mission est orientée opérationnel et métier , au cœur des flux bancaires clients et transactions. 👉 Important : ce poste n'est pas orienté crédit ni risque bancaire . Les profils issus de crédit, scoring, risque réglementaire ou finance de risque ne seront pas retenus . 🧩 Missions principales En tant que BA Data , vous interviendrez sur : Analyse des flux transactionnels bancaires (paiements, traitements bout‑en‑bout) Suivi et amélioration des délais de transactions (latence, timeliness, T+X) Cadrage et analyse des besoins métiers liés aux données clients Rédaction des spécifications fonctionnelles et règles de gestion Mapping des données (sources → traitements → usages) Contribution à la qualité des données (cohérence, complétude, fiabilité) Participation aux tests fonctionnels, UAT et validations Collaboration étroite avec les équipes IT, Data et Métiers Support à la mise en production et suivi des flux en phase RUN 👤 Profil recherché (BANCAIRE)✅ Indispensable Business Analyst Data senior Expérience confirmée en environnement bancaire Très bonne connaissance des transactions bancaires et des données clients Sensibilité forte aux délais de traitement transactionnels À l'aise avec SQL pour analyses et contrôles fonctionnels Capacité à travailler sur des environnements Data Platform / DataLake Approche terrain, orientée delivery et fiabilité opérationnelle ✅ Apprécié Expérience sur des périmètres paiements, flux transactionnels, banque de détail ou run‑off Travail en environnement Agile / squads data Bonne compréhension des flux bout‑en‑bout et de leur impact client ❌ Profils NON recherchés Crédit bancaire Risque (crédit, contrepartie, IFRS9, RWA, scoring, modélisation risque) Profils purement réglementaires ou quantitatifs 🛠 Environnement (indicatif) SQL Data Platforms / DataLake Flux transactionnels et APIs Outils de suivi qualité des données Méthodologies Agile

Notre client recherche un(e) Data Product Manager afin de renforcer ses équipes. L’objectif est de concevoir, structurer et développer un portefeuille de produits et de plateformes data répondant aux besoins métiers du domaine Mobility, tout en respectant les standards et les guidelines en matière d’architecture Data & Analytics définis par le client. Priorités pour 2026 : Migration vers une plateforme data Cloud Migration de MicroStrategy vers Power BI Prise en charge des besoins métiers continus dans les domaines : Sales Finance Manufacturing Supply Chain Purchasing Compétences attendues : Excellente communication en français et en anglais Compétences en analyse de données (exploratoire) et modélisation de données Bonne compréhension du cycle de vie complet de la donnée (de la source à la visualisation) Vision globale des produits Data & BI dans leur périmètre Connaissance des données ERP (SAP) et des principes de Master Data Management Rigueur dans les méthodes d’analyse, de cadrage et d’organisation Forte orientation client Esprit d’équipe Début : Mai 2026 Location : Paris (3 jours sur site/ 2 jours télétravail) Langues : Français et Anglais

Dans le cadre d’un nouvel appel d’offres confidentiel , nous recherchons un(e) Data Analyst indépendant(e) pour intervenir chez un acteur majeur du secteur protection sociale en France . La mission s’inscrit dans un contexte à fort impact sociétal , au sein d’équipes décisionnelles manipulant de grands volumes de données sur le périmètre Particulier . Contexte & missions En tant que Data Analyst , vous interviendrez principalement sur : L’exploration et l’analyse de données à l’aide de SAS Enterprise Guide La réponse aux demandes métiers liées au périmètre Particulier Le prototypage de rapports et tableaux de bord sous Power BI Vous pourrez également être amené(e) à : Animer ou participer à des ateliers clients en one-to-one pour la clarification des besoins Travailler en lien étroit avec l’équipe pour favoriser la capitalisation des connaissances Réaliser la recette des développements effectués Rédiger la documentation associée Préparer le transfert des travaux vers la DSI décisionnelle en vue d’une possible automatisation Contribuer à la création de nouveaux indicateurs de pilotage.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data au sein d’un grand groupe du secteur de l’énergie, vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée à l’accélération des usages Data et IA. L’équipe accompagne les différents métiers dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions data à grande échelle, dans un environnement moderne (cloud, big data, data gouvernance). Missions Collecter et intégrer des données issues de sources multiples (structurées et non structurées) Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables et performants Structurer et modéliser la donnée (logique sémantique, normalisation) Mettre en place des processus de data quality (nettoyage, déduplication, validation) Assurer la qualité et la cohérence des données intégrées dans le Data Lake Participer à la cartographie et à la gestion des référentiels de données Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l’exploitation des données Contribuer à la gouvernance des données et à la définition du cycle de vie de la donnée Participer à l’amélioration continue des performances et des coûts des traitements Environnement technique SQL (niveau avancé) Spark Python APIs AWS Databricks Outils de data gouvernance (type Collibra – apprécié)

e cherche pour un de mes clients un Data Modelisation Description du besoin : OBJET DE LA PRESTATION : DATA MODELER - PROGRAMME DE TRANSFORMATION DATA B2B NOM DU PROJET : TRANSFORMATION DATA B2B Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) Cadre et environnement (Contexte général du projet) Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Agite Data), le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery). La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI). La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir, en mode agile, le socle technique et les données de référence (RCU, Pivots) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs cas d'usages Définition de la prestation (Objet & Périmètre de la prestation) Le Prestataire agira en tant que Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée. Il fera le lien entre les Experts Métiers et le Lead data engineer agile. 1) Conception du "Core Model" : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) en cible sur BigQuery (Modèles en étoile / Data Vault). 2) Règles de Gestion RCU : Définir et prototyper (en SQL) les règles de rapprochement (Matching/Merging) permettant de lier les données techniques (ex: ND) aux données légales (SIREN/SIRET). 3) Archéologie de la Donnée : Analyser les sources Legacy (Oracle) pour identifier les règles implicites et cartographier les écarts avec la cible. 4) Gouvernance & Dictionnaire : Rédiger les définitions fonctionnelles directement dans le Data Catalog d'AIDA (Métadonnées BigQuery) et le Data Catalog Métier (ODG = Open Data Guide) pour garantir l'autonomie des futures Squads. 5) Support aux Squads : Préparer des "Data Sets" certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Analystes des Squads Métiers. Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables Modélisation Cible Modèles Logiques de Données (MLD) validés par le Tech Lead. Mapping Source-to-Target détaillé. Itératif : 1er Draft RCU mi-Mars 2026 Définition du RCU (Vision 360) Spécification SQL des règles d'unicité client (Clés de réconciliation). Matrice de gestion des cas particuliers (Multi-comptes, Flottes). MVP RCU : Fin Mars 2026 Gouvernance des Données Dictionnaire de données (Business Glossary) intégré dans AIDA et ODG Règles de Qualité (DQ Rules) définies pour chaque objet métier Continu Exploration & Prototypage Requêtes SQL d'analyse d'impact. Datasets de test pour validation métier. A la demande Domaines de compétences et savoir faire de la société prestataire, nécessaires à la bonne réalisation de la prestation : Indispensable : Modélisation de Données Expert : Maîtrise des concepts théoriques (Merise, 3NF) et dimensionnels (Star Schema, Kimball). Capacité à simplifier des modèles complexes. SQL Avancé : Capacité à manipuler la donnée (Requetage complexe, Window Functions) pour valider ses propres modèles (pas de spécifications "papier" uniquement). Analyse Fonctionnelle : Capacité à dialoguer avec le Métier (Marketing, Finance) pour extraire les règles de gestion. Expérience avérée dans un cadre de travail Agile / Scrum. Connaissance su secteur B2B/ TELECOM : Compréhension des notions de Hiérarchie de comptes, Parcellaire, SIRET/SIREN. Connaissance de l’environnement BIGQUERY Savoir-être : Esprit de synthèse. Force de proposition (ne pas attendre que le métier dicte le modèle). Pragmatisme (livrer de la valeur incrémentale).

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Expert Power BI Senior pour la construction de tableaux de bord MOA et industrialisation Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour au format Word Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence KTR/PBI/5292 dans l'objet de votre message La direction MOA d'un grand groupe audiovisuel français travaille à la réalisation de tableaux de bord sous Power BI pour plusieurs domaines fonctionnels : contrôle interne, achats, immobilier et services généraux. Ces tableaux comportent des indicateurs opérationnels et des indicateurs stratégiques. Le processus en place consiste à réaliser des prototypes non industrialisés côté MOA, avant de les confier à l'équipe IT pour industrialisation. La prestation a pour objectif de réaliser ces prototypes pour le compte des chefs de projets fonctionnels concernés, avec un double objectif : qu'ils soient opérationnels pour les équipes métier et prêts à être industrialisés par l'équipe IT. Missions principales Développement Power BI Modéliser les données : création de modèles relationnels, gestion des relations, optimisation des performances Écrire des mesures et colonnes calculées complexes en DAX, optimiser les formules Extraire, transformer et charger les données via Power Query (ETL) Créer des rapports interactifs avec drill-down et filtres dynamiques Calculer des indicateurs (KPI) et réaliser des agrégations temporelles Connecter les rapports à différentes sources de données : SQL Server, Excel, APIs, bases de données Architecture et industrialisation Respecter les bonnes pratiques de développement : nommage, documentation, modularité Concevoir des modèles modulaires facilitant la reprise par l'équipe IT Gérer les versions et assurer le contrôle de source Produire une documentation technique complète des modèles et requêtes Analyse métier et collaboration Traduire les besoins métier en spécifications techniques Distinguer et modéliser les indicateurs opérationnels versus stratégiques Identifier les données pertinentes et leurs sources Collaborer avec les chefs de projets fonctionnels sur les domaines suivants : contrôle interne (conformité, risques, audits), achats (commandes, fournisseurs, budgets, délais), immobilier (patrimoine, occupations, coûts), services généraux (ressources, maintenance, coûts d'exploitation) Respecter les délais de livraison des prototypes Restituer et présenter les livrables aux équipes métier Livrables attendus Prototypes Power BI fonctionnels et testés Documentation technique : modèles de données, dictionnaire des mesures Guide d'utilisation pour les utilisateurs métier Dossier de transfert pour industrialisation par l'équipe IT

Le data Analyst BI a pour mission de consolider les données clients à des fins analytiques et statistiques. Il intervient sur les projets stratégiques : lancement de produit, consolidation financière, étude de risques, suivi d’activité. Dans le cadre de ses missions, il échange avec l’ensemble de l’équipe data et travaille en collaboration étroite avec les experts métiers de la finance, du risque et du marketing pour fournir des données consolidées de qualité. Il sait vulgariser ses travaux pour les partager et comprendre les priorités du métier. Le développement, l’industrialisation et le déploiement de flux de données font partie de ses missions principales. Il est également amené à suivre et à améliorer continuellement la qualité de nos livrables et de notre run. Il travaille dans un contexte agile au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Architect, Analyst, Scientist) et d’experts passionnés par la data et les nouveaux usages. Il partage efficacement sur ses travaux en maintenant la documentation de l’équipe à jour et en réalisant des présentations. Enfin il veille en permanence sur les ruptures technologiques et réalise des POC pour mieux les appréhender. Missions : • Challenge, cadrage, chiffrage et priorisation des besoins métiers • Exploration et fouille de données • Industrialisation de traitement • Suivi du RUN • Documentation

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Analyst pour accompagner nos clients grands comptes. Responsabilités Extraire, nettoyer et analyser des données issues de sources variées Produire des rapports et tableaux de bord à destination des équipes métier Identifier des tendances et formuler des recommandations Collaborer avec les Data Engineers pour l'accès aux données Contribuer à l'amélioration de la qualité des données

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne , notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI). Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international). Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur. Objectifs & livrables Développement et optimisation de pipelines data complexes Mise en place de process de data quality Contribution à une architecture scalable et modulaire Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation) Documentation technique et participation aux choix d’architecture Missions principales Data Engineering Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming) Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming) Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry) Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité Backend & Architecture Concevoir une architecture data modulaire et scalable Développer des composants réutilisables Garantir la maintenabilité et la qualité du code DevOps & Industrialisation Mise en place de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements Gestion des environnements cloud Collaboration Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers Participation aux rituels agiles et code reviews Stack technique Data Python, Scala Spark Kafka / Kinesis / EventHub Airflow, DBT Cloud AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB) Azure (Functions, CosmosDB) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) Terraform, Ansible Observabilité Prometheus, Grafana, ELK, Datadog