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En tant que Product Manager Data, vous serez responsable de la définition de la vision produit, de la roadmap et de l'évolution des services permettant de transformer les données de la CDP en véritables produits à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie produit, depuis la compréhension des besoins utilisateurs jusqu'au pilotage des développements et à la mesure de la performance des fonctionnalités mises en production. Votre objectif sera de rendre la donnée plus accessible, plus exploitable et plus performante pour les équipes métiers, commerciales et marketing. --- # Vos principales responsabilités ### Définition de la stratégie produit * Définir la vision Produit autour de la plateforme Data et des services associés. * Construire et piloter la roadmap Produit. * Identifier les opportunités de création de valeur autour de la donnée. * Prioriser les évolutions en fonction des enjeux business et techniques. * Réaliser une veille sur les tendances Data, MarTech et AdTech. --- ### Product Discovery * Comprendre les usages des équipes commerciales, marketing et Data. * Recueillir les besoins des différentes parties prenantes. * Concevoir les futurs parcours utilisateurs. * Organiser des ateliers de co-construction. * Définir les fonctionnalités à forte valeur métier. --- ### Data Product Management Piloter les évolutions de la plateforme autour de sujets tels que : * amélioration de la qualité de la donnée ; * optimisation des taxonomies ; * enrichissement des métadonnées ; * optimisation des segments marketing ; * amélioration des mécanismes de collecte ; * qualification des audiences ; * gouvernance de la donnée ; * amélioration de la performance de la CDP. --- ### Data Discovery & Sales Enablement Participer à la création d'un véritable catalogue intelligent de la donnée, permettant notamment de : * rechercher facilement les audiences disponibles ; * explorer les segments marketing ; * estimer les volumes activables ; * visualiser les profils utilisateurs ; * simuler les campagnes marketing ; * recommander les meilleures audiences selon les objectifs business ; * faciliter l'autonomie des équipes commerciales et avant-vente. --- ### Delivery * Traduire les besoins métiers en User Stories. * Construire et maintenir le Product Backlog. * Travailler étroitement avec les équipes de développement. * Participer aux arbitrages techniques. * Piloter les livraisons. * Garantir la qualité des fonctionnalités mises en production. --- ### Pilotage de la performance Définir et suivre les indicateurs de performance du produit : * adoption des fonctionnalités ; * engagement utilisateurs ; * satisfaction des équipes métiers ; * taux d'utilisation de la plateforme ; * qualité de la donnée ; * performance des segments marketing ; * efficacité des parcours utilisateurs. Mettre en place une démarche d'amélioration continue basée sur la donnée. --- # Environnement technique ## Data * Customer Data Platform (CDP) * Segmentation marketing * Taxonomie * Métadonnées * Audience Management * Data Quality * Consent Management ## AdTech * Weborama (WAM) * Equativ * The Trade Desk * DSP * Activation média * Programmatique ## Product * Jira * Confluence * Product Discovery * Agile Scrum * Roadmap * User Stories --- # Profil recherché Vous justifiez d'une expérience significative en Product Management dans des environnements Data, MarTech, AdTech ou Digital. Vous êtes à l'aise pour échanger aussi bien avec les équipes techniques qu'avec les métiers, les équipes marketing ou les directions commerciales. Vous savez transformer une problématique métier complexe en produit simple, intuitif et créateur de valeur. Vous possédez notamment : * une solide expérience en Product Management ; * une bonne culture Data et Analytics ; * une connaissance des CDP ou des plateformes de données ; * une compréhension des problématiques AdTech, MarTech ou CRM ; * une excellente capacité de priorisation ; * une forte sensibilité UX et expérience utilisateur ; * une culture de la donnée et de la mesure de la performance ;

Mission : Lead Transformation Data Contexte de la missionAu sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un grand groupe, intervention sur la transformation de la plateforme Data afin d'accompagner son évolution vers une architecture hybride, orientée Data Driven et Data Product. La mission s'inscrit dans une équipe d'expertise Data transverse, en étroite collaboration avec les équipes métiers, les équipes Data Platform, DataOps et les architectes SI, avec pour objectif de définir les standards d'architecture et de garantir la cohérence des solutions Data à l'échelle du système d'information. MissionsDéfinir les trajectoires d'évolution de la plateforme Data et contribuer à la stratégie de transformation Data. Concevoir les architectures cibles en garantissant leur alignement avec le schéma directeur du SI. Définir et formaliser les standards, normes et patterns d'architecture Data réutilisables. Challenger les choix d'architecture sous les angles de la performance, de la scalabilité, de la maintenabilité et de la gouvernance. Participer à l'évaluation des solutions techniques et aux décisions d'architecture structurantes. Accompagner les projets lors des phases de cadrage et réaliser des revues d'architecture. Assurer une veille technologique sur les solutions Data et les architectures Cloud hybrides. Collaborer avec les équipes Data Platform, Data Engineering, DataOps et Architecture afin de garantir la cohérence des implémentations. Promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de gouvernance et de Data Engineering auprès des différentes équipes.

Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l'entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L'entité Intelligence Artificielle a pour objectif d'apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d'intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d'Activités Sinistre) Migration Cloud

Dans le cadre du développement de projets technologiques majeurs pour l'un des leaders industriels mondiaux, nous recherchons un(e) Data Engineer H/F spécialisé(e) ou fortement acculturé(e) aux problématiques d'Intelligence Artificielle. Intégré(e) au sein des équipes R&D / Data du site de Montbéliard, vous serez un maillon essentiel pour concevoir, structurer et industrialiser les pipelines de données nécessaires au déploiement de solutions basées sur l'IA (maintenance prédictive, optimisation des processus complexes, systèmes connectés...). Vos responsabilités au quotidien : Conception & Architecture : Modéliser, développer et optimiser les architectures de données (Batch et Real-time) pour soutenir les cas d'usage IA et Data Science. Pipelines ETL/ELT : Construire, industrialiser et maintenir des pipelines de données robustes, fiables et scalables. Collaboration IA : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour intégrer des modèles de Machine Learning et d'IA au sein des flux de production. Qualité & Gouvernance : Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la disponibilité de la donnée pour les différents métiers du groupe. Performance : Monitorer et optimiser la performance des requêtes et des systèmes de stockage.

Mission : L'utilisation de la data et le développement des capacités analytiques et IA sont un axe majeur du plan stratégique de mon client. Directement rattachée au COMEX, l'Analytics Factory est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l'ensemble des équipes métier – Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc... Dans le domaine très concurrentiel de la vente de détail, les taux de marge sont réduits. Disposer de prédictions de chiffre d'affaires fi ables est donc crucial afin de piloter au plus juste les dépenses, et les choix d'actions commerciales pertinentes. L'objectif est d'améliorer et de fiabiliser les processus de prévision du CA, à différents horizons temporels, à différentes mailles (secteur, magasin, parc de magasins, ...) en utilisant notamment des modèles de ML qui s'appuient sur un grand nombre d'inducteurs (historique des ventes, tendance du marché, calendrier commercial,...). L'applicabilité de ces modèles est nécessaire pour qu'ils puissent être pleinement utilisés, et modifiés par les équipes métier de la finance, au sein d'une webapplication. Livrables : Pipelines de données industrielles SQL Webapplication Python pour interagir avec les prévisions Industrialisation, observabilité de modèles de ML

Au sein de l'entité Data de la Fabrique Digitale, vous intervenez sur les projets transverses de l'entreprise autour des solutions de BI, Big Data, Data Analytics, DataViz et Data Science. La plateforme Data couvre notamment des référentiels de données, des datawarehouses métiers, un datalake, des solutions de simulation et de prévision, des algorithmes de prédiction ainsi que des solutions de restitution Self BI et de services managés. Mission : Accompagner les squads projets dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Apporter une expertise plateforme et architecture aux équipes projets. Participer aux cérémonies Agile et représenter la plateforme Data lors des instances clés (Go/NoGo, comités stratégiques, etc.). Définir et contribuer à la stratégie de sauvegarde, de PRA/PCA et aux mécanismes de restauration des services. Accompagner les Tech Leads dans les choix d'architecture et la rédaction des dossiers d'architecture technique (DAT). Contribuer à l'amélioration continue des briques socles de la plateforme. Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions associés. Superviser les interventions des experts Data Engineering, Data Management, DataViz et Machine Learning. L'environnement technique repose principalement sur : AWS (Cloud Public) Databricks Power BI GitLab CI/CD Jira et Confluence Livrables attendus Documents de cadrage et d'architecture (DAT, DEX, contrats d'interface, CCD). Études techniques, PoC et recommandations d'architecture. Analyses de risques et audits de faisabilité. Macro-estimations budgétaires et offres de solutions techniques. Procédures d'exploitation, de maintenance et de reprise d'activité.

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir au sein de la Direction des Systèmes d'Information métier (DSIM) d'un acteur majeur du secteur de l'assurance vie et de la finance. 🎯 Contexte Au sein de la DSIM, vous intégrerez une nouvelle équipe DATA en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution stratégique du système d'information dédié à l'assurance vie et à la finance. 📌Missions Conception et développement de pipelines de données (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts de données et DataMart (Dataiku, ODI, DBT) Participation à la modélisation des données (MCD, modélisation dimensionnelle) en lien avec les besoins métier Industrialisation des processus de préparation, transformation et gouvernance des données via Dataiku Intégration des données pour leur exploitation dans des outils de visualisation et de reporting, notamment Tableau Maintenance, optimisation et garantie de la performance des flux et de l'infrastructure data Contribution aux phases de qualification, chiffrage et amélioration continue des solutions

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand groupe international, nous recherchons un Data Engineer Senior AWS pour contribuer à l'évolution et à l'industrialisation d'une plateforme Data Cloud déjà en production. Cette plateforme constitue le socle technologique permettant d'alimenter des solutions analytiques avancées et des cas d'usage innovants basés sur l'intelligence artificielle. Vous intégrerez une équipe Data multidisciplinaire évoluant dans un environnement international et fortement orienté Cloud. MissionsParticiper à la conception et à l'évolution de l'architecture Data Platform et Data Lake/Lakehouse. Développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Concevoir et implémenter des traitements de données à grande échelle à l'aide des services AWS. Participer à l'intégration de nouvelles sources de données internes et externes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de Data Management, Data Quality et DataOps. Participer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des chaînes CI/CD. Garantir la performance, la sécurité et la maintenabilité des solutions développées. Accompagner les équipes métiers dans la traduction des besoins fonctionnels en solutions techniques. Participer aux phases de mise en production et au support des environnements critiques. Contribuer aux travaux d'amélioration continue de la plateforme.

Au sein du domaine Data & AI d'un acteur du secteur retail, le Data Steward agit en tant qu'expert fonctionnel métier et chef de projet, garantissant la réussite des initiatives data sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée. Le rôle fait le lien entre les parties prenantes métier et les équipes techniques (Data Engineers et Data Visualization Experts), en veillant à ce que les solutions data soient alignées avec les objectifs business, correctement gouvernées, et livrées avec qualité et clarté. Environnement et missions : - Domaine fonctionnel principal : supply chain et demand planning, avec utilisation de SAP - Pilotage de bout en bout du périmètre et des exigences des projets data - Coordination et gestion de projet entre plusieurs équipes - Interaction avec des interlocuteurs techniques et non techniques - Réalisation de requêtes de validation de données et analyse pour assurer l'alignement entre besoins métier et livrables techniques - Identification des risques, anomalies et incohérences, et pilotage de leur résolution - Maintien d'une documentation structurée et d'artefacts projet rigoureux - Discipline de gouvernance et attention au détail - Travail en environnement Agile avec des équipes transverses (business, data engineering, analytics)

Contexte Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud

Contexte :Dans le cadre d'un programme de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance client, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data Engineering au sein d'une direction en charge des activités Marketing, Digital et Data. Vous évoluerez dans un environnement transverse et collaboratif, en interaction étroite avec les équipes d'architecture, IT, Data Science, pilotage de la donnée et métiers. Votre rôle consistera à valoriser de nouvelles sources de données et à contribuer à la mise à disposition d'actifs data fiables et exploitables pour des usages analytiques, opérationnels et décisionnels. Missions :Au sein de l'équipe Data Engineering, vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir et faire évoluer les modèles de données métiers. Exploiter et intégrer de nouvelles sources de données mises à disposition par les équipes IT. Développer et maintenir les datamarts destinés aux usages analytiques et opérationnels. Concevoir, développer et optimiser les pipelines de traitement des données. Réaliser les tests techniques et garantir la qualité des livrables. Participer à la mise en œuvre des standards d'architecture et des bonnes pratiques Data. Produire la documentation technique et fonctionnelle associée. Accompagner les équipes métiers dans la valorisation des données. Livrables :Modèles de données métiers. Datamarts et pipelines de données. Documents de mapping et de modélisation. Spécifications techniques. Documentation projet et d'exploitation.

Data Engineer Senior, votre périmètre d'action porte sur la conception, le développement et les opérations de solutions data. Vous contribuez aux évolutions et aux opérations des produits existants en apportant votre expertise sur le Data Engineering (transformation, modeling). Les équipes sont constituées de squad dédiées à différentes problématiques métier. L'environnement technologique, riche, est multicloud (Amazon Web Services, Microsoft Azure) et nécessite une très bonne connaissance des modèles sémantiques sous Power BI Premium.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

ContexteDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data & IA, un acteur international du secteur de la santé recherche un Consultant Data Platform Engineer afin de renforcer son équipe Data Platform sur un sujet stratégique autour de Databricks et de l'automatisation de l'infrastructure Data. La mission s'intègre au sein d'une équipe Data Platform et Data Engineering responsable de la construction, de l'industrialisation et de la gouvernance de la plateforme de données du groupe. MissionsVous interviendrez principalement sur les sujets suivants : Mise en œuvre et industrialisation de Databricks Unity Catalog Développement et maintien des infrastructures en Terraform Automatisation de traitements et composants sur AWS Contribution à l'évolution de la Data Platform existante Participation à la mise en place des bonnes pratiques d'Infrastructure as Code Collaboration étroite avec les équipes Data Platform et Data Engineering Participation aux choix techniques et à l'amélioration continue de la plateforme Contribution à l'automatisation des déploiements et à la standardisation des environnements

Nous recherchons actuellement un(e) Data Engineer Senior pour accompagner une équipe Data sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, du Big Data et des architectures Lakehouse. 🔎 1 Data Engineer Senior 🎯 Missions principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle · Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API · Structurer les transformations selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) · Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg · Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse · Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement Cloud AWS · Orchestrer les workflows ETL / ELT avec Airflow · Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform · Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker / Kubernetes · Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements · Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue · Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : tests, validations et contrôles automatisés · Documenter les architectures, pipelines et règles métier · Garantir la conformité des flux, notamment dans le respect des exigences RGPD ⚙️ Environnement technique : · DBT / Data Catalog · Apache Spark · Apache Iceberg · AWS : Glue, EMR, S3… · Terraform · Airflow · Python · Trino / Starburst · Datadog · Docker / Kubernetes · Architectures Big Data / Lakehouse · Modélisation et collecte de données 🧑‍💻 Profil recherché : · Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering · Expertise confirmée des architectures Big Data et Lakehouse · Très bonne maîtrise de DBT, Spark, Iceberg, AWS et Terraform · Solide expérience sur les services AWS, notamment Glue, EMR et S3 · Connaissance de Trino / Starburst et Datadog · Bon niveau en Python · Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers · Expérience dans l'accompagnement et l'encadrement de profils juniors · Autonomie, rigueur et forte culture de l'amélioration continue 🌍 Contexte : · Environnement Data à grande échelle · Projets autour de la modernisation et de l'industrialisation des plateformes Data · Forts enjeux Lakehouse, Data Quality, Observabilité et Cloud · Collaboration avec des équipes Data, IT et métiers 📍 Localisation : Île-de-France – Hybride 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 📅 Démarrage : fin août 2026 💼 Mission longue durée Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez un(e) Data Engineer Senior correspondant à ce profil, n'hésitez pas à me contacter en MP ou directement par téléphone. Cordialement,

Contexte : Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Analytics Engineer confirmé disposant d'un solide background en Data Engineering et Data Analytics. La mission consiste à concevoir et maintenir la couche sémantique des données afin de faciliter l'accès, la compréhension et l'exploitation des données par les équipes métiers. Le consultant interviendra dans un environnement Google Cloud Platform (GCP) et collaborera étroitement avec les équipes : Missions principales : · Concevoir, développer et maintenir la couche sémantique des données. · Développer et maintenir les modèles de données sur Google Cloud Platform (GCP). · Faciliter l'accès, la compréhension et l'utilisation des données par les utilisateurs métiers. · Collaborer av ec les équipes Data Engineering et Analytics afin d'assurer la qualité et la cohérence des données. · Concevoir des modèles de données performants et évolutifs. · Participer à l'amélioration de la gouvernance et de la structuration des données. · Garantir la fiabilité et la maintenabilité des modèles de données. Livrables attendus : · Couche sémantique des données. · Modèles de données sur GCP. · Documentation des modèles de données. · Documentation de la couche sémantique. · Recommandations de modélisation. · Documentation des règles de gouvernance des données.