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Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées. Les principales responsabilités incluent : Qualification et gestion des données : - Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité - Intégration des éléments - Structuration des données (sémantique, etc.) - Cartographie des éléments disponibles - Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.) - Validation des données - Création éventuelle du référentiel de données La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet : - L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs - La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers) Principales missions : - Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces - Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies) - Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données - Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données - Soutien et promotion des meilleures pratiques - Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle - Rédaction et mise à jour de la documentation technique

Définir et piloter la roadmap Analytique & IA en lien avec les équipes métier et IT. Être l'interlocuteur quotidien des métiers sur leurs problématiques data. Faciliter l'adoption et accompagner l'usage des solutions analytiques. Encadrer une équipe de data translators et data analysts. Piloter le budget CAPEX / OPEX analytique du pôle. Cadrer les besoins, construire le backlog produit, animer les rituels agile et faire le lien métiers / IT. Compétences indispensables Bonne compréhension de la valeur et des contraintes des différentes solutions data (reporting, algorithmes, agentique). Expérience dans un ou plusieurs métiers de la donnée (Data Analyst, Data Scientist, Analytics Engineer, AI Engineer…). Solide expertise en Data Product Management : conception de solutions data, cadrage des besoins, roadmap produit, animation agile, animation de communauté data. Excellente communication écrite et orale en français, capacité à embarquer et aligner des stakeholders métier et techniques, du dirigeant à l'opérationnel. Atouts Connaissance des fonctions financières (contrôle de gestion, contrôle interne, comptabilité, trésorerie). Rédaction de spécifications technico-fonctionnelles, recette, modélisation d'objets métier (MDD), conception d'expositions data (API, modèles BDD), pilotage de la qualité des données. SQL avancé, manipulation de données, consommation de web services, dataviz. Expérience secteur retail / grande distribution.

Synthèse de la Mission : Rôle : Architecte Solutions Data (10 ans d'expérience minimum) Localisation : Montrouge (92) — 3 jours/semaine sur site TJM Max : 450 € / jour Dates : Du 05/10/2026 au 04/10/2027 (12 mois) Secteur : Luxe / Fashion Objectifs & Responsabilités : Cadrage & Ateliers : Animer les ateliers métiers pour recueillir, clarifier et prioriser les besoins Data. Architecture GCP : Concevoir des architectures de données de bout en bout sur Google Cloud Platform (pipelines, modélisation, flux, couches de diffusion). Exigences Techniques : Rédiger les spécifications techniques et garantir la performance, la sécurité, la maîtrise des coûts et l'évolutivité des solutions. Leadership Technique : Guider les équipes d'ingénierie Data, promouvoir les bonnes pratiques et établir les normes architecturales. Alignement Métier / IT : Faire la passerelle entre les directions métiers, l'IT et les équipes Data.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

Principales missions : Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes - Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel. - Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d'infrastructure. - Gestion des incidents. - Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine. Le prestataire devra apporter une expertise senior en architecture Data & IA afin de concevoir une architecture cible intégrant les composants autour de la logique Data Mesh, pouvant s'appuyer notamment sur les briques Microsoft du Groupe, la marketplace, data sharing, knowledge management et gouvernance IA. La prestation devra couvrir la définition des patterns d'intégration, identifier les liens avec l'agentique, sources de données, référentiels, APIs, workflows et marketplace ; la sécurisation des accès, décisions et actions ; ainsi que la construction d'une trajectoire pragmatique, industrialisable et alignée sur les cas d'usage métier. Les compétences recherchées couvrent - l'architecture data et agentique, - Copilot Studio et l'écosystème Microsoft, - le data sharing, les data products, la logique de Data mesh, les notions de data product et data contract. - la gouvernance Data + Knowledge + AI, - la sécurité, l'auditabilité, - le risk assessment IA, Soft skills • Capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles • Aisance dans les phases de test, d'itération et d'amélioration de la qualité des résultats

Contexte Mission au sein d'un grand groupe du secteur assurance/réassurance, sur le périmètre transverse. Le poste vise à renforcer les capacités d'architecture technique et data de l'entreprise, dans un contexte à forte dimension métier finance/assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). La mission se déroule sur le site de Chartres, avec des déplacements ponctuels sur Paris. L'enjeu principal est la conception d'architectures data robustes et conformes aux exigences réglementaires du secteur. Rôle et responsabilités principales Concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées Définir et mettre en œuvre les architectures techniques du périmètre Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards d'entreprise Intervenir sur des projets de data platform (Data Lake, Data Warehouse) Collaborer avec les équipes métiers pour traduire les besoins en solutions IT adaptées Travailler en lien étroit avec les équipes métiers et IT Assurer la conformité des solutions avec les contraintes réglementaires, notamment Solvabilité II Livrables attendus Les contributions attendues portent sur la conception et la mise en œuvre des architectures data/techniques et sur les Connaissances métiers suivantes : o Finances / Assurances o Prudentiel o Réassurance o Solvabilité II

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L'IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Client : Secteur Public Poste recherché : Tech Lead Architecture Data - Teradata / BI Lieu de mission : Hybride 1 à 2 jours/semaine sur Lille Démarrage de mission : ASAP Séniorité : Senior / Expert (8 ans d'expérience minimum requis)

Nous recherchons un(e) Data Analyst confirmé(e) capable d'accompagner les métiers dans l'aide à la décision. Vous aurez la charge de : • Guider et accompagner les équipes métier dans l'exploitation et la valorisation de leurs données, identifier des leviers d'optimisation et proposer des améliorations des processus business • Servir d'intermédiaire entre le métier et la DSI pour faciliter la circulation de l'information et la mise en place des solutions data • Recueillir et analyser les besoins métiers (Marketing, Retail, CRM, Supply, Finance...) et concevoir des dashboards Power BI à forte valeur ajoutée • Modéliser, préparer et fiabiliser les données (SQL, DAX, Databricks, Snowflake) et optimiser les flux pour garantir leur qualité et leur disponibilité • Mener et piloter des études analytiques, conduire des analyses permettant d'éclairer la prise de décision et d'orienter les actions métier • Contribuer à l'amélioration de la culture Data chez nos clients et renforcer la capacité des équipes à exploiter leurs données efficacement Référence de l'offre : fc6kak3h10

Rejoignez une grande entreprise du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer pour piloter l'optimisation et la sécurisation d'une plateforme d'orchestration Airflow critique. Vous piloterez une mission stratégique combinant expertise technique, architecture cloud et mentorat d'équipes dans un environnement à fort enjeu de continuité de service. Contexte de la mission Vous intégrez une équipe Data Platform au sein d'un groupe majeur du secteur automobile. La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données transactionnelles complexes à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique approfondi ayant stabilisé les fondations, la mission porte désormais sur quatre axes stratégiques : optimisation architecturale et passage à l'échelle, sécurisation et résilience de bout en bout, évaluation et migration vers une infrastructure cible mieux adaptée, et montée en compétence progressive des équipes Dev et Ops. Environnement technique Plateforme actuelle : AWS MWAA avec SQS/SNS, Secrets Manager, CloudWatch et IAM ; plus de 200 DAGs en production avec DAG Factory dynamique existante. Méthodologie : approche Agile avec cycles d'optimisation, benchmarking technique et gestion de programme structurée. Périmètre : infrastructure multi-pays, multi-environnements (Dev/Ops séparés), avec enjeux forts de performance, coûts et conformité. Responsabilités : - Optimiser et faire évoluer l'architecture d'orchestration existante : enrichissement de la DAG Factory, migration vers les Datasets natifs Airflow, optimisation des performances au parse-time et runtime, mise en place de validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) - Concevoir et implémenter une stratégie de sécurisation robuste : politique de rotation des secrets, routage d'alertes différencié par type et criticité, hardening réseau et configuration, patterns avancés de résilience (retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers) - Piloter la phase d'étude et de benchmarking des alternatives à AWS MWAA (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) en regard des contraintes métier, puis élaborer une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et plan de transition - Prendre en charge la migration vers l'infrastructure cible retenue, en garantissant continuité de service, POC validant et bascule progressive en production - Conduire le programme de formation et de montée en compétence des équipes (~10 personnes Dev et Ops), favoriser la constitution d'une méta-équipe plateforme unifiée, et accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps) - Concevoir et faire appliquer des standards techniques transverses : patterns de conception, conventions de code, processus de review et bonnes pratiques d'observabilité - Piloter le capacity planning, le tuning de...

Nous recherchons un Expert Technique Senior pour participer à un projet stratégique de refonte de notre Data Lake. Ce projet vise à répondre de manière flexible et agile aux besoins métiers, et apporter une valeur ajoutée autour de la donnée. Missions principales : Participer au développement du Framework de gestion des flux de données Contribuer à la conception et l'architecture technique de la solution cible Proposer des solutions innovantes Être force de proposition sur le design des solutions techniques Rédiger les dossiers techniques et autres documentations nécessaires Assurer la cohérence technique des différents modules du projet Réaliser et automatiser les tests sur les outils/modules développés Veiller au respect des délais Accompagner la phase de validation business en UAT et PROD Préparer le roadbook de migration et participer à la mise en production

Dans le cadre des activités du Data Office de la MACIF, le Release Manager intégrera l'équipe Data OPS afin de garantir l'homogénéité, la performance et l'industrialisation des Référentiels Data. Il interviendra sur la planification des releases, l'amélioration des processus DevOps et la coordination des équipes techniques. Missions Centraliser et piloter la planification des releases avec les différentes équipes (Développement, Tests, Delivery, DDSI) Industrialiser et automatiser les processus de déploiement CI/CD Coordonner les mises en production et fluidifier les échanges entre les équipes Garantir la disponibilité et la stabilité des environnements Contrôler la qualité des livrables (tests, documentation, conformité) Identifier et piloter les risques liés aux mises en production Définir et suivre les Exigences Non Fonctionnelles (sécurité, performance, disponibilité, scalabilité) Assurer le suivi de la conformité et des plans d'actions correctifs Réaliser les analyses post-mortem et identifier les causes racines des incidents Participer aux audits techniques des applications et des fournisseurs Produire les reportings et contribuer à l'amélioration continue des processus DataOps et DevOps Nous recherchons un Release Manager disposant d'une solide expérience en DevOps et en gestion des mises en production, capable de coordonner plusieurs équipes techniques, d'industrialiser les processus de déploiement et de garantir la qualité des livrables dans un environnement Data. Le candidat devra faire preuve d'excellentes qualités de communication, de rigueur et d'une forte capacité à piloter des projets transverses.