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Data product owner marketing digital 530 e par j Le profil recherché dispose d'une expérience confirmée de Product Owner Data, ou équivalent, dans des environnements Data, CRM, Marketing Digital ou Customer Analytics. Il devra savoir recueillir, structurer, challenger et prioriser les besoins métiers, puis piloter la conception et la mise à disposition de Data Products créateurs de valeur. Le candidat devra évoluer dans un cadre produit où les priorités sont arbitrées collectivement avec les Data Domain Owners et le Product Manager, selon la valeur métier, les contraintes techniques et les capacités de delivery. Une bonne compréhension des enjeux de connaissance client, segmentation, activation marketing, CDP, attribution des campagnes et performance marketing est attendue. Une expérience des données digitales, ou d'un outil d'attribution marketing comme Eulerian est un plus. Le prestataire devra posséder de solides compétences en analyse, qualification et contrôle de la donnée, ainsi qu'une expérience prouvée en SQL. Des connaissances de Python ou de PySpark seraient un plus. Une maîtrise des outils JIRA et Confluence est attendue, ainsi qu'une connaissance de dbt, Git, du data lineage et des grands principes du Data Engineering ou de l'architecture logicielle. 530 e par j

Profil cible : Data Architect / Data Modeler Senior Très bonne maîtrise de Teradata Expertise en MLDM / MLD (Modèle Logique de Données / modélisation) Conception de modèles de données logiques et physiques Data Engineering / Data Integration Expérience Databricks Conception et évolution d'un modèle de données d'entreprise Architecture et flux d'intégration de données Anglais courant/bilingue obligatoire Habitude de travailler avec des équipes internationales/européennes Capable de faire du transfert de compétences et de la formation

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Data Analyst Senior pour piloter la transformation et l'optimisation des données de référence. Vous participerez à un projet stratégique visant à unifier, fiabiliser et moderniser les référentiels de données (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle nationale et groupe, tout en assurant la migration progressive vers des architectures Cloud modernes. Au sein d'une équipe dédiée à la Digital Factory Référentiel, vous serez responsable de la conception et du pilotage d'un cockpit décisionnel de haute performance. Ce projet combine expertise analytique, modélisation de données sophistiquée et capacité à traduire les enjeux métiers en indicateurs actionnables. Vous évoluerez dans un environnement Agile, aux côtés de data engineers et de métiers exigeants, en mission de transformation durable. Le contexte technique s'appuie sur une stack Cloud GCP moderne, avec BigQuery comme moteur analytique central, complétée par Looker Studio pour la visualisation décisionnelle. Vous travaillerez sur des données massives, des pipelines complexes et des chaînes de Run critiques, dans un cadre méthodologique rigoureux. Responsabilités : - Définir et affiner les KPI de performance de la Direction Référentiel en collaboration étroite avec les métiers - Réaliser des analyses End-to-End des chaînes de traitement et d'exploitation des données de référence - Concevoir, construire et optimiser des dashboards décisionnels performants via Looker Studio / Looker, garantissant clarté et impact métier - Exploiter les données produites pour identifier les écarts, challenger les équipes métiers et proposer des axes d'amélioration continus - Assurer la fiabilité, l'intégrité et la disponibilité des données alimentant les analyses et tableaux de bord - Modéliser des structures de données complexes et concevoir des pipelines de données robustes et performants - Identifier et documenter les opportunités d'optimisation des processus métiers et techniques - Collaborer avec les équipes Data Engineering et DevOps pour la gouvernance, la qualité et l'automatisation des flux Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Context An energy markets analysis team produces fundamental analysis and economic studies to support trading and portfolio management activities. In this dynamic environment, the team combines energy market expertise, quantitative analysis and data science. A time-series management platform has been implemented to address scalability, access to high-quality data, data discovery and governance requirements. Built on a modern data architecture, it is supported by a team of data experts working in an agile environment with business stakeholders and a data governance team. The team is looking to strengthen its capabilities to support the expansion of the platform. Mission Develop and maintain the platform's data pipelines and services while ensuring data quality, governance, reliability and accessibility. The role also involves supporting business users and continuously improving the platform in collaboration with the relevant teams. Main Responsibilities Develop and maintain scalable data pipelines and services on AWS using Python Ensure data quality through validation, cleansing, standardization and monitoring Manage data governance, metadata and data lifecycle processes Support user onboarding, provide training and resolve data-related issues Ensure data reliability and discoverability, as well as operational excellence Collaborate with business stakeholders and the data governance team to continuously improve the platform and its capabilities Provide production support and contribute to data integration and monitoring Technical Environment Cloud & Development: AWS, Python Data: Big Data architecture and technologies, data management systems, time-series systems Practices: Agile methodology, DevOps Required Profile Experience Experience in data engineering, with Python expertise assessed at 8 years and AWS experience of 8 to 10 years Experience in Big Data architecture and technologies and data management systems, assessed at more than 10 years Experience with complex information systems, business processes and software development, assessed at 8 to 10 years Experience in DevOps and commodity markets, particularly gas and electricity, assessed at 3 to 5 years Experience providing business user support in a production environment Technical Skills Strong experience in data engineering with Python and AWS Strong knowledge of Data Management, data quality and data governance Experience in data integration, monitoring and production support Personal Skills Excellent communication and stakeholder management skills Analytical mindset and user-oriented approach Proactive mindset, ability to take initiative within one's scope of responsibility and strong problem-solving orientation Languages English, expert level indicated in the document Compétences / Qualités indispensables : Ingénierie data avec Python, AWS, Data Management et gouvernance des données, Qualité et intégration des données, Support de production et accompagnement des utilisateurs, Communication et gestion des parties prenantes Compétences / Qualités qui seraient un + : /Informations concernant le télétravail : Oui — 3 jours/semaine

Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture et piloterez les développements Data afin de construire une plateforme robuste, évolutive et pérenne.Au sein des équipes Data, en collaboration étroite avec les équipes Infrastructure et les métiers, vous serez chargé de :Définir, concevoir et faire évoluer l'architecture Data (ingestion, stockage, modélisation et exposition des données). Piloter les activités de Data Engineering et garantir l'application des bonnes pratiques de développement. Encadrer, accompagner et faire monter en compétence les équipes de développement internes et externes. Arbitrer les choix techniques et assurer la cohérence globale de l'écosystème Data. Garantir la qualité, la performance, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Structurer la documentation technique et contribuer à l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des méthodes de travail et des processus Agile. Collaborer avec les différentes parties prenantes afin d'aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Environnement techniqueTechnologies et outilsPython SQL ETL / ELT Orchestration de pipelines de données Data Lake Data Warehouse Environnements Cloud DevOps et CI/CD Méthodologies Agile

Business Analyst –standards de données de santé / cliniques 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Données cliniques et opérationnelles Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire, des user stories et des critères d'acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile. 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Un Business Analyst pour soutenir des initiatives impliquant des données cliniques et opérationnelles (MDM, SSU, CTMS, Site Connect, CRM, supply chain, finance, ERP). Le consultant agira comme interface entre les parties prenantes métier, les équipes cliniques et les équipes data/ingénierie, afin de traduire les besoins métier en exigences data exploitables. Responsabilités principales Recueillir, analyser et documenter les besoins métier liés aux cas d'usage de données cliniques et opérationnelles. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires à destination des équipes data engineering et analytics. Contribuer aux activités de qualité des données, traçabilité (data lineage) et gouvernance (définitions, dictionnaires de données, règles de validation). Animer des ateliers avec les parties prenantes cliniques et opérationnelles et garantir l'alignement entre les équipes. Contribuer à la gestion du backlog et à la planification des sprints via Jira ; documenter les processus dans Confluence.

Business Analyst –Pharmaceutical Global Regulatory Affairs AND Data/standards de données de santé / cliniques 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Données cliniques et opérationnelles Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire, des user stories et des critères d'acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile. 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Un Business Analyst pour soutenir des initiatives impliquant des données cliniques et opérationnelles (MDM, SSU, CTMS, Site Connect, CRM, supply chain, finance, ERP). Le consultant agira comme interface entre les parties prenantes métier, les équipes cliniques et les équipes data/ingénierie, afin de traduire les besoins métier en exigences data exploitables. Responsabilités principales Recueillir, analyser et documenter les besoins métier liés aux cas d'usage de données cliniques et opérationnelles. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires à destination des équipes data engineering et analytics. Contribuer aux activités de qualité des données, traçabilité (data lineage) et gouvernance (définitions, dictionnaires de données, règles de validation). Animer des ateliers avec les parties prenantes cliniques et opérationnelles et garantir l'alignement entre les équipes. Contribuer à la gestion du backlog et à la planification des sprints via Jira ; documenter les processus dans Confluence.

RECHERCHE – DATA ENGINEER SENIOR Je recherche 2 Data Engineers Senior pour intervenir sur un projet Data ambitieux en Île-de-France. 🔹 Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering 🔹 Localisation : IDF 🔹 Télétravail : 3 jours/semaine 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : • Python • Spark • AWS (Glue, EMR, S3…) • Big Data • DBT • Architecture Lakehouse • Modélisation et collecte de données • Terraform • Airflow ⭐ Une expérience sur Iceberg et Starburst/Trino est fortement appréciée. Le poste implique également des sujets de pipelines Data à grande échelle, batch/streaming, industrialisation, qualité et observabilité des données. 📩 Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la construction et à l'évolution d'une plateforme Data alimentant des produits et services à forte volumétrie. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, développeurs, DevOps, Scrum Masters et Product Owners, vous évoluerez dans un environnement Agile / Scrum. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark. Modéliser et faire évoluer des tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en garantissant performance, évolutivité et gouvernance. Fiabiliser et industrialiser les flux de données afin de garantir leur fraîcheur, cohérence et disponibilité. Mettre en place des contrôles de qualité des données : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité. Développer des traitements robustes et résilients : rejouabilité, gestion des erreurs, retries, backfill et gestion des données en retard. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des pipelines : métriques, logs, dashboards et alertes. Participer aux phases de tests : tests unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge. Documenter les pipelines, modèles de données, procédures d'exploitation et choix techniques. Participer aux pratiques de CI/CD et aux revues de code. Environnement techniqueApache Spark – Apache Iceberg – AWS – Amazon S3 – Python et/ou Scala – SQL – Git – CI/CD – Monitoring & Alerting Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data ou ingénierie. Première expérience en Data Engineering. Bonne maîtrise de Spark et SQL. Expérience en Python ou Scala appréciée. Bonne connaissance des architectures Data sur AWS, notamment S3. Connaissance d'Iceberg ou de technologies de tables/stockage analytiques similaires. Sensibilité aux enjeux de qualité des données, résilience et observabilité. Autonomie, curiosité, esprit d'équipe et intérêt pour les environnements techniques modernes.

Missions principales • Définir la stratégie, la roadmap et le modèle opérationnel de la Data Platform. • Garantir disponibilité, performance et fiabilité de la plateforme. • Piloter les évolutions Snowflake et Power BI Cloud. • Mettre en place les standards d'architecture, de gouvernance et de Data Products. • Développer les capacités Self-Service Analytics. • Coordonner les équipes internes et les partenaires externes. • Accompagner la transformation vers un modèle orienté produit. • Assurer la sécurité et la conformité (GDPR, DORA, IAM, RBAC, Data Masking). Compétences clés Snowflake, Power BI Cloud, Azure, dbt, Data Engineering, Data Governance, Data Architecture, Platform Engineering, DevOps Data, Spark, FinOps, Data Products