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Freelance Data Catalog Engineer – Collibra Mission – Data Platform / Data Governance Nous recherchons un(e) Freelance Data Catalog Engineer spécialisé(e) Collibra pour accompagner l’évolution et l’intégration du Data Catalog au sein d’un écosystème data moderne. Vos missions Configuration & développement Collibra Concevoir et implémenter des solutions répondant aux besoins métiers Administrer et configurer le Data Catalog (workflows, assets, modèles) Développer et déployer des workflows adaptés aux cas d’usage Recueillir, analyser et prioriser les besoins utilisateurs Intégration Data Platform Participer à l’intégration du Data Catalog avec les outils de la Data Platform Développer et maintenir les échanges de métadonnées (APIs, connecteurs, crawlers) Configurer les capacités Edge selon les périmètres de collecte Collaborer avec les équipes architecture et data engineering Data Governance & Qualité Contribuer aux initiatives de gouvernance des données Intégrer les indicateurs de qualité (Data Quality Metrics Store) Participer au programme Data Contract Compétences techniques attendues Solide expérience sur Collibra Data Catalog (configuration, administration, workflows) Maîtrise des APIs, connecteurs et intégration de systèmes Bonne compréhension des architectures Data Platform / Data Lake / Data Warehouse Expérience en data governance et gestion des métadonnées Connaissance des outils de data quality est un plus

⚠️ Compétences obligatoires (indispensables pour ce poste) Les candidats doivent impérativement maîtriser les compétences suivantes : BigQuery (Google Cloud Platform) – niveau confirmé Orchestration de pipelines de données (ex : Airflow) – niveau confirmé Transformation de données (ex : dbt) – niveau confirmé Architecture Data Mesh / Data Product – niveau confirmé SQL et modélisation de données Environnement Google Cloud Platform (GCP) Gestion de pipelines de données et pratiques DevOps (CI/CD) Anglais professionnel Intitulé du poste Data Engineer Objectif global du poste Accompagner les équipes produits digitaux dans le déploiement d’un Framework Data Management , en assurant la diffusion des standards, bonnes pratiques et méthodes de Data Engineering au sein des plateformes digitales. Le poste s’inscrit dans une équipe Data transverse avec pour mission de faciliter l’exploitation et la valorisation des données par les équipes métiers et digitales . Principaux livrables Déploiement opérationnel du framework Data Management dans les produits digitaux Élaboration de guides pratiques à destination des équipes produits Mise en place et documentation de standards, patterns et bonnes pratiques Data Engineering Missions principales Le Data Engineer aura notamment pour responsabilités : Collecter, structurer et transformer les données afin de les rendre exploitables pour les utilisateurs métiers et digitaux Concevoir et organiser un modèle physique de données répondant aux enjeux d’architecture Data Mesh Mettre en œuvre des méthodes permettant d’améliorer : la fiabilité la qualité la performance des données l’optimisation des coûts ( FinOps ) Garantir la mise en production des flux de données dans le respect de la gouvernance et des règles de conformité Assurer le respect des réglementations liées à la protection des données Maintenir et faire évoluer la stack technique Data Mettre en place un cadre de bonnes pratiques pour améliorer la qualité des développements de flux de données et leur suivi en production Participer aux rituels agiles de l’équipe et contribuer à la veille technologique Environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data Warehouse : BigQuery Orchestration : Airflow Transformation : dbt Streaming : Kafka Stockage : GCS Langages : SQL, Shell Bases de données : SQL / NoSQL DevOps : CI/CD, Git, data pipelines Méthodologie Travail en méthodologie Agile Gestion de version avec Git Participation active aux rituels d’équipe Langues Français : courant Anglais : professionnel (impératif)

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Contexte de la mission L’équipe UX, dirigée par le Head of UX, comprend huit designers spécialisés (UX Research, UX Design, UI) qui interviennent sur le design de produit, d’expérience et de services. Elle collabore avec une quinzaine de domaines, en contact direct avec responsables, leaders digitaux, produits et développeurs. Adhérant à une méthodologie agile, elle utilise un design system mature, essentiel pour intégrer efficacement des fonctionnalités IA et assurer une cohérence globale. Une équipe sous la direction du Head of Design OPS, composée de quatre profils (UI, développement front-end), maintient et évolue le Design System en intégrant notamment les normes liées à l’IA, telles que l’automatisation, la documentation et les MCPs. Objectifs et livrables Compétences requises : Solide culture technique (IA, data engineering, développement, DevOps) Compréhension des profils techniques (développeurs, data scientists) Maîtrise de la conception UI et des design systems Cadrage & gestion de projet : Analyser et reformuler les besoins Définir la méthodologie, le planning et les livrables Coordonner avec les parties prenantes Recherche utilisateur & analyse : Conduire interviews, observations et questionnaires Créer des personae Analyser comportements utilisateurs Conception UX/UI : Définir parcours utilisateurs et expérience cible Structurer l’architecture de l’information Réaliser wireframes, maquettes et prototypes Rédiger spécifications fonctionnelles Tests & amélioration continue : Organiser tests utilisateurs Analyser retours et optimiser interfaces Participer aux phases de recette Design system & outils : Maintenir et optimiser le design system Automatiser liens entre Figma, GitHub et Storybook Créer plugins et outils (QA, documentation) Collaboration & leadership : Animer workshops (design thinking, user journey) Accompagner les équipes UI Participer à la stratégie UX globale Veiller sur l’UI et l’IA Livrables attendus : Maquettes et prototypes Parcours utilisateurs (UJM, flows) Personae et wireframes Documents de cadrage et supports pédagogiques Indicateurs de performance : Satisfaction utilisateurs et parties prenantes Respect des délais Qualité de l’expérience utilisateur Contribution aux objectifs (OKR) Implication dans l’équipe de design

Contexte du poste Dans un environnement technologique en forte croissance, vous intervenez sur le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle. Les produits évoluent rapidement et nécessitent une forte capacité d’adaptation, de structuration et d’industrialisation des modèles. Objectif Concevoir, développer et déployer des solutions AI/ML robustes et scalables, tout en assurant leur intégration dans une chaîne CI/CD moderne et une plateforme MLOps structurée. Missions principalesDéveloppement & Industrialisation IA Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et solutions basées sur les LLM Implémenter des composants AI/ML (fonctions, classes, tests automatisés) Participer à la conception d’architectures orientées Data & IA Assurer le passage du prototype à la production MLOps & Data Engineering Construire et maintenir les pipelines d’entraînement, d’évaluation et de déploiement Automatiser les workflows via Github Actions Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps Assurer le monitoring, la performance et la scalabilité des modèles Qualité & Documentation Garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration) Réaliser des revues de code Documenter les développements et configurations (Github / Gitbook) Assurer le suivi du cycle de vie complet des modèles (build & run) Environnement technique Python (impératif), Github Actions (impératif), LangChain (souhaitable), GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, bases SQL/NoSQL.

Mission principale : Au sein des équipes Digital & Data, le Web Analyst est responsable de la mesure de la performance digitale, de l’analyse des parcours clients et de l’exploitation des données pour optimiser l’expérience utilisateur et les résultats business. Il/elle joue un rôle clé dans l’amélioration continue du site et de l’ensemble de l’écosystème digital. Responsabilités : 1. Analyse & mesure de la performance Définir, maintenir et optimiser la webanalyse (datamodel, plans de taggage, KPIs). Suivre les performances du site : trafic, conversion, parcours, taux de rétention, rebond, etc. Analyser les comportements utilisateur pour identifier les freins, opportunités et segments clés. Développer des tableaux de bord pour les équipes Produit, E‑commerce, Marketing. 2. Pilotage & optimisation Recommander des améliorations UX/UI basées sur la donnée. Accompagner les équipes Produit dans les choix d’optimisation (A/B tests, personnalisation). Participer à la définition des objectifs business : acquisition, conversion, fidélisation. 3. Gestion du tagging & de la qualité de la donnée Construire et maintenir les plans de marquage (GTM ou équivalent). Contrôler la qualité des données, diagnostiquer les anomalies et assurer leur fiabilité. Collaborer avec les équipes Data Engineering pour une exploitation cohérente et propre des données. 4. Collaboration transversale Travailler en étroite collaboration avec les équipes E‑commerce, CRM, Marketing, UX et Produit. Présenter les analyses et insights de manière claire, orientée business. Sensibiliser les équipes internes à la culture data. Compétences techniques attendues : Outils de webanalyse Google Analytics (GA4) ou autre solution équivalente. Google Tag Manager (ou TMS similaire : Tealium, Tag Commander). Data & visualisation Outils BI : Data Studio / Tableau / Power BI. Bonne maîtrise d’Excel. Connaissance SQL est un plus. Expérience en optimisation A/B testing : AB Tasty, Kameleoon, Optimizely. Méthodologies CRO (Conversion Rate Optimization).