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🌐 ContexteDans le cadre d'un programme de modernisation Data, nous recherchons un(e) Data Analyst Technique / Consultant Dataiku afin d'accompagner la migration des traitements SAS vers une plateforme Dataiku Cloud. Vous rejoindrez une équipe projet travaillant sur la transformation des usages Data et l'industrialisation des traitements. 🎯 Vos missionsVos principales missions seront : Manipuler et transformer des données issues de différentes sources via Dataiku Cloud Développer et maintenir des traitements Dataiku Transformer des recettes Dataiku On-Prem vers Dataiku Cloud Participer à la migration de programmes SAS vers Dataiku Concevoir et mettre à disposition des datasets métiers Réaliser des analyses à destination des équipes métiers Suivre l'activité projet via Jira Documenter les traitements et solutions développées via Confluence 🛠️ Environnement techniqueDataiku Cloud SQL BigQuery SAS Jira Confluence

Bonjour, Nous recherchons un(e) Consultant technico-fonctionnel SAP SD (Data Migration) pour un client basé dans le 92 : Contexte : Dans le cadre d'un projet de transformation vers S/4HANA, notre client recherche un consultant SAP SD pour intervenir sur un périmètre de migration de données, avec un focus spécifique sur les processus de rechange et réparation. Le consultant interviendra en collaboration étroite avec les équipes métier, l'intégrateur ainsi que les équipes techniques en charge de la data migration. Tâches : Définir la stratégie de reprise de données sur le périmètre SD Recueillir et formaliser les besoins avec les équipes métier Définir les règles de transformation entre ECC et S/4HANA Analyser les données sources et leur qualité Identifier et corriger les erreurs de transformation et de chargement Participer aux cycles de tests de migration Assurer la validation des données migrées avec les métiers Interagir avec les équipes techniques et l'intégrateur pour sécuriser les flux de données

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un grand groupe du secteur de l'énergie, un profil Data Engineer / AI Engineer confirmé à senior afin d'intervenir sur un projet interne de Data Marketplace. Contexte de la missionLa plateforme est une Data Marketplace interne destinée aux collaborateurs du groupe. Elle centralise plusieurs usages autour de la data : Data Discovery, Data Quality, Data Governance, Data Transformation, Pipelines Monitoring, BI Hub, ainsi que des fonctionnalités avancées liées à l'intelligence artificielle. La plateforme a déjà été déployée auprès d'une centaine d'utilisateurs en 2025. L'objectif est désormais d'améliorer l'expérience utilisateur, d'enrichir les fonctionnalités existantes et d'accompagner le déploiement progressif de la solution auprès d'environ 8 000 collaborateurs dans 19 pays entre 2026 et 2028. Le consultant rejoindra l'équipe Produit afin de renforcer l'excellence technique de la marketplace et contribuer au développement de flux de données robustes, scalables et performants. Mission principaleLe Data Engineer / AI Engineer aura pour mission de concevoir, développer, industrialiser et maintenir des flux de données basés principalement sur des composants AWS, avec une dimension importante autour de la qualité des données, de la performance applicative et de l'industrialisation. Il interviendra sur des problématiques de développement data, d'architecture back-end modulaire, d'intégration de données, de data quality et d'automatisation des traitements. ResponsabilitésLe consultant sera notamment chargé de : Développer et maintenir des fonctionnalités complexes en Python et Scala. Concevoir et faire évoluer une architecture back-end modulaire, scalable et réutilisable. Développer des workflows data intégrant plusieurs couches de traitement et des contrôles qualité. Mettre en place et optimiser des flux de données complexes. Améliorer la performance des ingestions : temps de chargement, qualité, retry, fiabilité. Travailler sur des composants AWS tels que Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB. Intervenir également sur certains services Azure comme Azure Functions ou Cosmos DB. Consommer, intégrer et challenger des API REST complexes. Participer aux revues de code, aux rituels agiles et aux choix d'architecture. Garantir la qualité, la maintenabilité et la documentation des développements. Collaborer avec le Product Owner, les équipes data, produit, sécurité et techniques. Compétences techniques attenduesData Engineering : Python Scala SQL Spark Kafka Kinesis EventHub Event Grid Workflows data multi-couches Data Quality API REST Cloud : AWS avancé : Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB Azure : Azure Functions, Cosmos DB Environnements cloud ou hybrides DevOps / Industrialisation : Git CI/CD Tests automatisés Bonnes pratiques de Clean Code Documentation technique IA / Frameworks appréciés : LangChain LangGraph Frameworks AI

Dans ce contexte, le Groupe souhaite faire appel à un profil expérimenté de pilote de recette / recetteur pour renforcer la pratique de la recette, en intervenant à la fois sur les projets opérationnels en cours et sur la structuration durable des pratiques au sein de la Direction Data. Le profil interviendra au sein de la Direction Data, en coordination étroite avec : • les équipes métiers, • les chefs de projet MOA et MOE, • les équipes Data (data engineers, data analysts, modélisateurs), Objectifs et livrables Le pilote de recette / recetteur , doit disposé d'une expérience avérée dans la conduite de recettes sur des projets data et décisionnels, et présentant une bonne maîtrise des méthodologies de recette, des outils de gestion de campagnes et de la qualification de la qualité de données. La prestation se déroulera selon deux axes articulés et menés en parallèle : Phase d'audit initial — Revue des pratiques de recette et recommandations (2 à 4 semaines) En début de mission, le prestataire conduira une revue des pratiques actuelles de recette au sein de la Direction Data et des projets en cours ou récemment livrés. L'objectif est d'établir un diagnostic partagé et de formuler des recommandations concrètes visant à améliorer durablement la pratique de la recette. Cette phase initiale, d'une durée de 2 à 4 semaines, comprendra notamment : • un état des lieux des pratiques actuelles : stratégies de recette, organisation, rôles et responsabilités, outillage, livrables ; • une analyse de la couverture de recette (fonctionnelle, data, non-régression, performance) sur un panel représentatif de projets ; • une évaluation des processus de gestion des anomalies, de leur traçabilité et de leur traitement ; • un benchmark synthétique des bonnes pratiques de marché et des standards applicables, notamment sur les projets data et décisionnels ; • l'identification des points forts à capitaliser, des écarts et des risques associés ; • la formulation de recommandations priorisées et opérationnelles : méthodologie cible, modèles de livrables, outillage, gouvernance, indicateurs de pilotage de la recette ; • la proposition d'un plan d'amélioration progressif (quick wins et chantiers de fond) Les livrables attendus de cette phase comprendront : un rapport de diagnostic, un plan de recommandations priorisées, un cadre de référence de la recette (méthodologie, modèles de livrables types) et une feuille de route d'amélioration. Recette opérationnelle sur les projets en cours et accompagnement de la mise en œuvre. Il est également attendu que le profil recette opérationnellement les projets en cours, en parallèle de la phase d'audit. Le pilote de recette n'intervient pas uniquement en pilotage : il prend en charge la conduite et l'exécution effective des recettes sur les projets data et décisionnels, tout en accompagnant la mise en œuvre progressive des recommandations issues de la phase d'audit. Les activités attendues comprennent notamment : • la définition et la formalisation des stratégies de recette des projets ; • la conception et la rédaction des cahiers de recette (cas de tests, jeux de données, critères d'acceptation) ; • l'organisation, le pilotage et l'animation des campagnes de recette ; • l'exécution effective des tests de recette, notamment sur des environnements data (requêtes SQL, contrôles de cohérence, contrôles de qualité de données) ; • la gestion des anomalies : qualification, priorisation, suivi de résolution, communication ; • la production des bilans de recette et des PV de validation ; • la diffusion et l'adoption des bonnes pratiques au sein des équipes (acculturation, accompagnement, modèles partagés) ; • la contribution à la mise en place d'indicateurs de pilotage de la recette (couverture, qualité, délais, charge) ; • la capitalisation des enseignements entre projets.

Mission principale Assurer la conception, l'industrialisation et l'exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d'un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d'un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité). Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l'ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l'ingestion jusqu'au déploiement en production. Responsabilités clés 1. Architecture & Ingestion de données Concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion scalables et sécurisés. Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers). Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). 2. Traitement & Transformation Développer des workflows ETL/ELT performants. Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.). Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données. 3. Infrastructure & Automatisation DevOps Construire et maintenir des environnements d'exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs. Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback.

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Data Engineer Senior (H/F) au sein de nos équipes pour l'un de nos clients du secteur bancaire. Le contexte ? La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l'essor de nos infrastructures et l'évolution des technologies associées, ou encore l'automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de données devenues très hétérogènes, dispersées et silotées (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Prenant en compte ce cadre, vos missions seront plus spécifiquement : Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la Data Platform Accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Data Platform Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d'automatiser les pipelines d'ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données Vos missions ? Participer à la conception des solutions techniques et fonctionnelles Être en relation avec les équipes opérationnelles de l'entreprise pour prise en compte des flux de données Assurer le support technique et fonctionnel, notamment analyse et résolution des incidents ou problèmes Mettre en œuvre en mode DevOps (CI/CD) Automatiser les installations des socles techniques Rédiger les documents fonctionnels et techniques, d'exploitation, en veillant au respect des normes existantes Gérer les données de l'entreprise (flux : collecte, traitement, stockage et leur cycle de vie) L'environnement technique ? Base de données de type Sql/NoSql Kafka Dataiku Scripting Python/SQL/Java Suite Elastic Suite de type Data Lakehouse (Spark, MinIO, Stockage s3, Iceberg, Trino)

Contexte de la missionDans le cadre d'un programme de transformation digitale visant à démocratiser l'accès aux actifs privés pour la clientèle Retail & Wealth Management, notre client déploie une infrastructure de données pour consolider, transformer et distribuer des données financières et documentaires vers des partenaires de distribution. Le Data Engineer interviendra en autonomie sur la conception et le déploiement de pipelines de données et d'interfaces API dans un environnement cloud Azure / Databricks à forte volumétrie. ResponsabilitésArchitecture & ingestion de données Concevoir et implémenter des pipelines ETL/ELT avec PySpark sur Databricks Construire et maintenir une architecture data lake Bronze–Silver–Gold (architecture médaillon) Développer des jobs de transformation pour des datasets financiers (NAV, capital calls, distributions, reportings) Gérer les tables Delta Lake pour un stockage ACID-compliant APIs & intégrations partenaires Développer et maintenir des Azure Functions pour les intégrations API temps réel avec des partenaires externes Développer des APIs RESTful en Python pour la distribution de données Collaborer avec les data consumers pour comprendre leurs besoins et garantir la qualité des flux Qualité, performance & DevOps Implémenter des contrôles qualité et des frameworks de tests automatisés Optimiser les jobs Spark et fonctions serverless (performance et coûts) Travailler en CI/CD via Azure DevOps Stack techniqueDomaineTechnologiesLangage principalPython (maîtrise avancée obligatoire)Traitement distribuéPySpark, DatabricksStockage / Data lakeDelta Lake, architecture médaillon (Bronze–Silver–Gold)SQLTransformation et analyse de donnéesCloud AzureDatabricks, Azure Functions, Azure DevOps, PipelinesQualité de codePre-commit hooks, ruff, mypy, blackVersioningGit — stratégies de branchingTestspytest

Nous recherchons un Product Owner Data pour intervenir sur une mission de transformation digitale au sein d'un grand programme international. Contexte de la mission :Vous intégrerez un programme stratégique de digitalisation visant à optimiser la planification et la performance opérationnelle à travers des outils data et de simulation avancés. Dans ce cadre, vous interviendrez sur un produit clé permettant d'améliorer l'allocation et la gestion de ressources critiques dans un environnement complexe et international. Missions principales :En tant que Product Owner, vous serez en charge de : Recueillir et analyser les besoins métiers auprès de différents stakeholders Traduire les besoins en user stories et définir les critères d'acceptation Collaborer avec les équipes IT et Data sur la conception et l'évolution du produit Suivre le développement et garantir la qualité des livrables Comprendre et valider les règles métier ainsi que les flux de données Organiser et piloter les phases de tests (UAT) Assurer le reporting régulier auprès des parties prenantes Rédiger la documentation fonctionnelle et accompagner les utilisateurs

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à la recherche d'un Data Analyst RUN sénior, Objectifs de la mission : Assurer la prise en charge des incidents et demandes utilisateurs Data/BI Garantir la continuité de service et la qualité des données Identifier rapidement les causes racines des incidents (rapport, dataset, pipeline, source) Améliorer la performance du RUN via une démarche d'amélioration continue Réduire les incidents récurrents via des dispositifs de monitoring et DQM Fluidifier la gestion des tickets et la priorisation Périmètre d'intervention : Analyse et qualification des incidents : Power BI, Databricks, vues, datasets, pipelines, ... Diagnostic des anomalies sur des flux data multi-systèmes Identification de la root cause et mise en œuvre des actions correctives Coordination avec les équipes Data, Data Platform et projets Gestion et priorisation des tickets > incidents vs demandes Communication auprès des utilisateurs > vulgarisation des sujets techniques Identification des récurrences et proposition d'actions d'amélioration Mise en place ou renforcement des dispositifs de contrôle : DQM, monitoring Livrables types attendus : Suivi et résolution des incidents avec traçabilité Analyses de root cause documentées Reporting de l'activité RUN (tickets, priorisation, SLA) Recommandations d'amélioration continue Mise en place ou optimisation de dispositifs de monitoring et DQM Documentation des bonnes pratiques de support

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l'Analytics Factory, entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère, visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés :Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) :Langage : Maîtrise experte de Python. Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) :Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO, SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles (Vector Databases) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch, TensorFlow, OpenCV et des environnements conteneurisés (Kubernetes).

Dans le cadre d'un grand groupe du secteur de l'assurance et de la protection sociale, la Direction Technique Informatique recherche un architecte technique Data pour intervenir sur les socles DATA de la plateforme décisionnelle et Big Data. L'équipe en charge des socles Data assure la conception, l'évolution et l'exploitation des plateformes de données industrielles permettant le pilotage, le reporting décisionnel, la data science et l'exploration de données à grande échelle. La prestation consiste à intervenir sur la conception, l'évolution et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data Big Data (Hadoop) ainsi que sur les projets de transformation vers des plateformes Data modernes.

Avant-Vente Microsoft Modern Workplace & DataDans le cadre du développement de son activité, notre client : pure player Microsoft, recherche un Consultant Avant-Vente spécialisé sur les offres Modern Workplace et Data. Vous accompagnerez les équipes commerciales dans la qualification des opportunités, la définition des solutions et la construction des propositions techniques auprès des clients. Vous interviendrez comme référent sur les sujets Microsoft 365, collaboration, digital workplace, gouvernance des données et solutions analytiques. MissionsAccompagner les équipes commerciales lors des phases d'avant-vente Comprendre les enjeux métiers et techniques des clients Concevoir des architectures et des solutions adaptées aux besoins clients Réaliser des démonstrations, ateliers et présentations clients Participer aux réponses à appels d'offres et soutenances Construire les propositions techniques et les chiffrages associés Travailler en étroite collaboration avec les équipes delivery et expertise Assurer une veille active sur les solutions Microsoft et leurs évolutions Environnement technologiqueModern WorkplaceMicrosoft 365 Teams SharePoint Online OneDrive Intune Entra ID Copilot for Microsoft 365 Power Platform DataPower BI Microsoft Fabric Azure Data Platform Data Governance Data Analytics Azure Data Factory Azure Synapse Analytics Profil recherchéExpérience en avant-vente, conseil ou architecture autour de l'écosystème Microsoft Bonne maîtrise des offres Modern Workplace Connaissance des sujets Data, Analytics et valorisation de la donnée Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs métiers et décideurs Excellent relationnel et forte orientation client Expérience dans la réponse à appels d'offres appréciée Une expérience acquise chez un intégrateur, une ESN ou un partenaire Microsoft constitue un réel atout Montreal Associates is acting as an Employment Agency in relation to this vacancy.

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l'ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d'usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s'assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l'ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l'outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l'application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L'enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôleTu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT. Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

Plateforme BI stratégique basée sur Azure et Power BI, alimentée par un data lake multi‑ERP et utilisée par plus de 2000 utilisateurs. Le consultant intervient en autonomie complète sur des projets end‑to‑end : besoin métier → data engineering → modélisation → BI → mise en production. Responsabilités principalesData EngineeringDévelopper les pipelines ETL (Azure Data Factory). Intégrer de nouvelles sources et enrichir le data model harmonisé. Optimiser performance, coûts et qualité des données. Data Analyse & Power BIConcevoir des dashboards Power BI (DAX, M). Produire des visualisations orientées performance achats / finance / risques. Interpréter des datasets complexes et peu documentés. Gestion de projetPrise en charge complète des évolutions (workshops, tests, démos, MEP). Documentation fonctionnelle et technique. Participation aux cérémonies Agile. Support & amélioration continueSupport utilisateurs. Contribution aux évolutions du produit BI.

🚀 Freelance – Data Analyst | Banque & Assurance | 100% Remote 📍 Localisation : 100% Télétravail 📅 Durée : 3 mois renouvelables 💼 Statut : Freelance ⏳ Démarrage : À définir 💰 TJM : 550 euros Dans le cadre d'un projet de conformité réglementaire au sein d'un grand acteur du secteur Banque & Assurance, nous recherchons un(e) Data Analyst expérimenté(e). 🎯 Vos missions✅ Analyser, qualifier et intégrer des demandes spécifiques dans un outil métier dédié. ✅ Exploiter et interpréter des données en lien avec les réglementations DORA et SNP (Sécurité des Moyens de Paiement). ✅ Produire des livrables analytiques à destination des équipes métier, conformité et juridique. ✅ Collaborer avec les différentes parties prenantes dans un environnement 100% à distance. ✅ Participer à la documentation et au suivi des traitements réalisés. 🔎 Profil recherché✔️ 5 ans d'expérience minimum en Data Analyse. ✔️ Expérience dans les secteurs Banque et/ou Assurance. ✔️ Excellente maîtrise de SQL, Excel avancé et Power BI (ou équivalent). ✔️ Bonne connaissance des réglementations DORA et SNP. ✔️ Une sensibilité aux sujets juridiques et réglementaires est un véritable atout. ✔️ Très autonome, rigoureux(se) et organisé(e) dans un contexte de travail en full remote. ✔️ Anglais C1 minimum (TOEIC 900+).