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Projet Développement et industrialisation d'une plateforme Data sur GCP permettant l'ingestion, la transformation et la mise à disposition de données pour des outils de recherche et d'analyse métier,. Activités - Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion de données publiques et internes. - Développer et industrialiser les traitements et transformations de données avec SQL, Python et dbt. - Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration avec Argo Workflows / Airflow. - Stocker, structurer et exposer les données via BigQuery et GCS, puis assurer leur connexion aux outils d'analyse métier. - Déployer et maintenir les composants Data sur GCP, notamment via Cloud Run, et gérer les droits d'accès avec IAM. - Industrialiser l'infrastructure avec Terraform et contribuer aux chaînes CI/CD GitLab. - Participer au monitoring, à la gouvernance et à la qualité des données ainsi qu'à l'amélioration de l'expérience utilisateur des outils internes.

Présentation de la missionAu sein de la Digital Factory Supply Chain, structure dédiée à la conception et au développement des services digitaux couvrant l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement (de la commande automatique en magasin à la gestion des fournisseurs, de la préparation en entrepôt au transport vers les points de vente), nous recherchons un(e) Data Analyst Senior. Vous interviendrez dans le cadre du projet Data Supply, composante majeure de la transformation de l'architecture data et de la gouvernance Supply Chain au sein d'un grand groupe du secteur du Retail / Grande Distribution. Le projet s'articule notamment autour de : La centralisation et la fiabilisation des données Supply Chain au sein du Data Lake sous environnement GCP / BigQuery. La valorisation et la diffusion automatisée des données auprès des directions métiers (reportings, extractions automatisées, pushs d'alertes). La structuration et la modélisation des données afin de fournir aux décideurs métiers des indicateurs fiables, automatisés et ciblés. Informations clés sur la missionLocalisation : Île-de-France Modalités de travail : Hybride (3 jours par semaine sur site / 2 jours en télétravail) TJM Max : 430 € / jour Date de démarrage : Dès que possible (ASAP) Date de fin prévisionnelle : 28/10/2027 Missions et Livrables attendus1. Modélisation & Gouvernance des DonnéesÉlaboration et maintien des modèles sémantiques, des dictionnaires de données et des référentiels de règles de gestion unifiés. Realisation de la cartographie des données sources et documentation détaillée des flux migrés vers le Data Lake. 2. Engineering, Data Transformation & AutomationDéveloppement, optimisation et maintenance de scripts BigQuery complexes. Mise en place et gestion de pipelines d'extractions et de diffusion automatisée de données. 3. Restitution & Visualisation BIConception, déploiement et optimisation de tableaux de bord interactifs et ergonomiques sous Looker Studio / Tableau. Identification, structuration et suivi des KPIs critiques pour le pilotage de la performance Supply Chain.

Contexte :Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l'optimisation de l'assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique. Missions :Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l'impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata. Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%). Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel. Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate). Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel. Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l'interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.

Nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) / Senior, disposant d'une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP), pour rejoindre une nouvelle équipe dédiée aux données clients et marketing. L'équipe intervient sur différents systèmes sources, sur une plateforme Data centralisant et valorisant les données, ainsi que sur un service dédié à la personnalisation des parcours et expériences clients. L'objectif du projet est de construire une plateforme permettant de fournir aux modèles de Machine Learning des données de personnalisation fiables, pertinentes et facilement exploitables. Dans un premier temps, vous interviendrez sur l'amélioration et la fiabilisation des données provenant de différentes sources de tracking et de données commerciales. Vous participerez ensuite au développement de la plateforme Data centrale du projet. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources. Participer à la conception et à l'évolution de la Data Platform. Contribuer au développement d'un service de contexte et personnalisation client. Préparer et enrichir les données destinées aux modèles de Machine Learning. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la conception des architectures et flux Data. Mettre en place des contrôles et bonnes pratiques de Data Quality. Collaborer avec les équipes Data, ML, Marketing et les équipes techniques. Participer aux tests, à la documentation et au déploiement des solutions. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture et des processus Data.

ContexteDans le cadre d'un projet stratégique autour de la gestion des risques climatiques et physiques, notre client recherche un Data Engineer Python / Spark pour contribuer à la mise en place d'une solution permettant d'ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples afin de produire des reportings métier liés à la surveillance du risque de crédit. La mission s'inscrit au sein d'une équipe experte et engagée, sur un projet à forte visibilité basé sur Google Cloud Platform (GCP). Une expérience dans le domaine du risque de crédit est appréciée. MissionsConcevoir et développer des solutions Data en Python / Spark. Participer à l'intégration de données provenant de sources multiples. Exploiter les services Data & Compute de Google Cloud Platform. Contribuer à l'ingestion, l'agrégation et l'exposition des données. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des pipelines Data. Collaborer avec les équipes techniques et métier du projet. Contribuer aux pratiques DevOps et à l'industrialisation des solutions. Profil recherchéExpertise technique indispensable : Python / Spark BigQuery Dataproc Cloud Composer Cloud Functions Cloud Run Jobs Google Cloud Storage (GCS) DevOpsXL Deploy (XLD) Terraform Jenkins

ContexteMission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables. MissionsDévelopper une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Assurer la communication claire avec des profils non techniques Outils & Environnement & Compétences obligatoiresMaîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines) SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts) Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant) Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur Compétences appréciées (Nice-to-have)Agents IA déjà déployés en production MCP, Claude Code GitLab CI Vertex AI / KFP et MLOps avancé Analyse statique de code Python (AST/LSP) Connaissances en imagerie médicale et histopathologie Soft skillsAutonomie et rigueur Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Esprit de collaboration dans un contexte de recherche

Data Engineer GCP : Ingestion, OBM & reporting Superset Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge la partie technique du volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un PO Data qui porte le cadrage fonctionnel. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Intégrer des sources de données hétérogènes 2. Développer et industrialiser les pipelines 3. Réaliser les transformations et les jointures 4. Modéliser et créer les objets métiers (OBM) 5. Alimenter les restitutions Superset, créer et migrer les rapports 6. Reprendre au moins 50 Google Sheets connectés

Un projet stratégique de la filière Risques d'un grand groupe bancaire : mesurer l'impact des risques climatiques et physiques sur le risque de crédit, sur Google Cloud. Au sein du domaine Risques de la DSI, le projet ingère, agrège et expose des données de sources multiples pour produire les rapports de surveillance du risque de crédit. La solution est bâtie sur Google Cloud Platform, portée par une équipe engagée et experte du sujet. Le projet est à forte visibilité : les critères d'expertise technique sont impératifs. Vos principales missions : Développer et intégrer des solutions Python / Spark avec les services data et compute de Google Cloud Platform. Ingérer, agréger et exposer des données issues de sources multiples. Contribuer à la chaîne DevOps du projet : déploiements, infrastructure as code. Ce que la mission vous apporte : Un sujet d'actualité réglementaire et sociétale : le risque climatique en banque. Une stack GCP complète, de l'ingestion à l'exposition. Environnement technique : GCP (BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs, GCS), Python, Spark, XL Deploy, Terraform, Jenkins.

Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.

Dans le cadre du renforcement des équipes Data de l'un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif de la mission est de concevoir et produire des analyses et des solutions de reporting permettant de répondre aux besoins des équipes métiers, tout en contribuant au développement de nouveaux usages de la donnée. À ce titre, vous interviendrez notamment sur : Le recueil et l'analyse des besoins métiers ; La conception, le développement et l'évolution de reportings et tableaux de bord Power BI ; L'exploitation et l'analyse de données sur Google Cloud Platform (GCP) ; La manipulation et l'interrogation des données avec BigQuery ; La transformation et la structuration des données avec DBT ; L'orchestration des traitements Data via Cloud Composer ; La réalisation d'analyses avancées et de travaux de Data Science ; L'identification de nouveaux cas d'usage permettant de valoriser les données ; Le contrôle de la qualité et de la fiabilité des données utilisées ; La restitution des analyses et recommandations auprès des interlocuteurs métiers.

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, les données représentent un levier stratégique majeur pour les grandes organisations internationales. Le traitement et l'industrialisation des flux de données conditionnent la capacité des directions métiers à innover et à piloter efficacement leurs activités. Vous rejoignez un grand groupe international du secteur bancaire, engagé dans la modernisation continue de son infrastructure data, au sein d'une DSI structurée autour des fonctions Technologies & Opérations et Banque de Proximité et Assurance. En tant que Data Engineer GCP, vous intégrez une équipe dynamique en charge du projet DatOps, travaillant en forte collaboration avec les équipes applicatives et DevOps. Votre rôle consiste à mettre en œuvre techniquement les demandes métier relatives à la gestion et à la transformation des données, dans un environnement technologique Cloud moderne. Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données ainsi que des processus de préparation et transformation des données. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données pour garantir leur fiabilité et performance. Collaborer avec l'équipe DevOps afin d'adresser les demandes d'évolution et d'amélioration de la plateforme data. Participer à la rédaction de spécifications techniques claires et précises en lien avec les besoins métier. Assurer une veille technologique afin d'identifier et proposer des innovations adaptées aux enjeux du projet. Travailler dans un cadre agile, notamment avec la méthodologie SCRUM, pour favoriser une adaptation rapide aux évolutions du projet. Assurer la qualité du code et des pipelines en appliquant les bonnes pratiques de développement et de gestion de configuration (GIT). Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en intégrant des outils complémentaires selon les besoins (Cloud Functions, SAS, Alteryx, etc.). Vous évoluerez au sein d'une organisation reconnue pour ses pratiques IT avancées, propice au développement de vos compétences techniques et à votre progression professionnelle.

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

nous recherchons un Data Analyst Senior pour rejoindre une équipe Data dédiée à l'e-commerce, au marketing et à la connaissance client. La mission porte sur des projets nouveaux et à forte criticité autour de la performance média et e-commerce, avec une forte exposition auprès de la Direction. Vos missions : Définir la stratégie de pilotage média et e-commerce : objectifs, KPI et arbitrages budgétaires entre les leviers (SEA, social, display, affiliation, CRM, App) Intégrer une vision business complète dans les analyses : P&L e-commerce, marge, recrutement clients, panier, concurrence, saisonnalité Produire les business reviews, deep dives et supports de décision pour le Comex et la direction e-commerce Piloter, avec les équipes Marketing Engineering, le modèle d'explicabilité de la performance (effets média, prix, saisonnalité, concurrence) et en faire l'outil de référence des business reviews

Pour un acteur international de la distribution spécialisée, nous recherchons un consultant chargé d'accompagner le déploiement, le paramétrage et le run d'une solution SaaS de gestion du transport B2B. Missions principales : Paramétrer et optimiser Oracle Transportation Management Analyser les besoins d'intégration avec les solutions WMS, finance et gestion des rendez-vous Assurer le support, le traitement des incidents et la documentation Challenger les besoins métier et rédiger les spécifications et user stories Analyser les performances et proposer des améliorations Mission à Lezennes, en banlieue de Lille, avec deux jours sur site par semaine. Astreintes et déplacements ponctuels en Italie, Espagne, Portugal et Pologne à prévoir.

Envie d'un nouveau challenge dans un environnement Data au cœur des métiers de l'assurance ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un Business Analyst Data Assurance des Personnes pour intervenir chez notre client, acteur majeur du secteur bancaire et assurantiel, au sein d'une équipe en charge des solutions Data dédiées aux métiers de l'Assurance de Personnes. Vous évoluerez dans un environnement Agile / SAFe, en interaction avec les métiers de l'assurance, les équipes Data, les Tech Leads, les Architectes et les différents partenaires techniques. 🎯 Vos missionsVous accompagnerez le Manager Produit dans la gestion et la transformation du produit Data : Garantir la cohérence des solutions Data en collaboration avec les Tech Leads et Architectes. Accompagner les projets de transformation Data et de rationalisation des outils. Recueillir, analyser et challenger les besoins des métiers et des équipes Data. Participer à la priorisation et au suivi du backlog des demandes de transformation. Animer la communauté des Scrum et faciliter la coordination entre les différentes équipes. Porter les exigences non fonctionnelles liées à la sécurité, aux habilitations, à l'infrastructure et à l'infogérance. Contribuer au suivi du bon fonctionnement du produit Data. Participer aux différentes phases des projets et contribuer, avec les équipes d'architecture Data, à la préconisation de solutions techniques. Vous interviendrez auprès de différents métiers de l'Assurance de Personnes : finance, actuariat, comptabilité, équipes produits, réglementaire et DUX.

Présentation de la missionAu sein de l'Analytics Factory, structure dédiée au design et au développement de services analytiques pour les directions métiers, nous recherchons un(e) Data Analyst Senior spécialisé(e) dans le pilotage de la performance et l'analyse des Parts de Marché (PDM) au sein d'un grand groupe du secteur du Retail / Grande Distribution. Rattaché(e) au Responsable Pilotage de la Performance, vous interviendrez directement en appui de la Direction COMEX Marchandise pour éclairer et accompagner la prise de décision stratégique. Votre périmètre couvrira l'intégralité du spectre analytique : de la production des suivis hebdomadaires jusqu'à la modélisation de projections pluriannuelles. Vous aurez notamment pour rôle de décomposer les performances clés et de modéliser les impacts des principaux leviers business. Informations clés sur la missionLocalisation : Île-de-France Modalités de travail : Hybride (3 jours par semaine sur site / 2 jours en télétravail) TJM Max : 430 € / jour Date de démarrage : Dès que possible (ASAP) Date de fin prévisionnelle : 30/10/2027 Missions et Livrables attendus1. Pilotage & Analyses StratégiquesÉlaboration, automatisation et diffusion des reportings hebdomadaires de Parts de Marché (PDM) pour le COMEX Marchandise. Réalisation de projections et de visions pluriannuelles de performance. Conduite d'études et d'analyses ad hoc pour mesurer et modéliser les impacts business des principaux leviers stratégiques. 2. Visualisation & Data ProductsConception, déploiement et optimisation de dashboards interactifs d'aide à la décision (Looker Studio, Tableau, Google Sheets). Identification, structuration et suivi des KPIs critiques de performance commerciale. 3. Ingenierie de Données & ModélisationDéveloppement, optimisation et maintenance de scripts d'extraction et de modélisation de données complexes sous SQL / BigQuery et Python. Collaboration avec les équipes Data Engineering pour structurer et fiabiliser les tables et pipelines de données sous-jacents.