Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data governance à Paris

Data Engineer (spécialisation Snowflake) Contexte du poste Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, le Data Engineer rejoint l’équipe Data, responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance des solutions d’exploitation et de valorisation des données. Dans un contexte de modernisation du SI et de structuration des usages data, l’entreprise déploie la plateforme Snowflake , solution cloud de référence pour unifier le stockage, le traitement et le partage des données. Missions principales Le Data Engineer interviendra sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée : 1. Conception et développement Concevoir, développer et orchestrer les flux de données sur Snowflake (Snowpipe, Streams, Tasks, Snowflake Pipelines). Définir et maintenir les modèles de données (zones Raw, Staging, Core, Data Marts). Développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données (batch, near real-time). Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements. 2. Intégration et industrialisation Optimiser les coûts, la gouvernance et les performances de la plateforme Snowflake. Documenter les architectures, flux, schémas et traitements. Participer à l’industrialisation des processus Data Engineering (DataOps). 3. Gouvernance et sécurité des données Collaborer avec le Head of Data et le Data Architect pour concevoir une plateforme data conforme aux standards. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (RBAC, gestion des rôles et privilèges), de catalogage et de gestion des métadonnées. Contribuer à l’amélioration continue des normes de gouvernance data. 4. Support et amélioration continue Assurer le support technique des environnements Snowflake. Identifier les axes d’amélioration et accompagner les évolutions de la plateforme data. Former et accompagner les utilisateurs métiers, analystes et équipes BI.

Missions principales INGÉNIERIE DATA / PIPELINES Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT robustes et scalables. Industrialiser l’ingestion de données (batch et streaming si pertinent). Modéliser les données selon des standards modernes (ex : Medallion Architecture : Bronze / Silver / Gold ). Garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données. SNOWFLAKE / MODÉLISATION Concevoir et optimiser des modèles de données dans Snowflake . Mettre en place des bonnes pratiques de partitionnement, clustering et performance. Optimiser les requêtes SQL et les coûts de consommation Snowflake (warehouses). Gérer les rôles, accès et sécurité des données (RBAC, masking, row-level security). AUTOMATISATION / INDUSTRIALISATION Mettre en place des pipelines CI/CD pour les transformations data (dbt, Git, etc.). Utiliser des outils d’orchestration (Airflow, Prefect, Dagster ou équivalent). Déployer l’Infrastructure as Code pour les environnements data (Terraform apprécié). QUALITÉ / OBSERVABILITÉ DES DONNÉES Mettre en place des contrôles de qualité des données (tests, anomalies, SLA data). Implémenter une observabilité data (alerting, monitoring des pipelines, fraîcheur des données). Documenter les jeux de données et leurs usages (Data Catalog / Data Governance). COLLABORATION / PRODUITS DATA Travailler avec les Data Analysts, BI et Data Scientists. Collaborer avec les équipes Cloud/DevOps sur l’infrastructure data. Participer aux rituels Agile (Daily, Sprint, Retro, etc.). Contribuer à la documentation et au partage de connaissances.

Business Analyst Data - Spécifications Fonctionnelles & Support Opérationnel Contexte Un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Business Analyst spécialisé en Data pour intervenir sur la conception des spécifications fonctionnelles et le support opérationnel (Business As Usual) dans un environnement complexe lié aux paiements, clients, transactions et finance . Missions principales Recueillir et analyser les besoins métiers, proposer des simplifications et optimisations. Identifier les processus à créer ou à modifier pour répondre aux enjeux business. Rédiger des spécifications fonctionnelles détaillées . Émettre des recommandations sur la faisabilité et l'implémentation des demandes. Assurer le support des équipes techniques (PO, squads DevOps) en apportant le contexte métier. Participer à la validation des développements pour garantir la conformité avec les attentes. Intervenir sur les phases de développement, test, déploiement et post-production. Collaborer avec des interlocuteurs transverses (autres domaines et entités). Compétences métiers recherchées Paiements : flux SEPA, virements, prélèvements, gestion des moyens de paiement. Clients : gestion des données clients (KYC, onboarding, segmentation). Transactions : suivi des opérations bancaires, reporting, conformité réglementaire. Finance : notions de comptabilité bancaire, rapprochements, indicateurs financiers. Data Governance : qualité des données, intégrité, respect des standards. Compétences IT recherchées SQL : niveau confirmé (requêtes complexes, optimisation). Modélisation de données : conception et validation de modèles relationnels. Outils de gestion de données : connaissance des environnements Data Warehouse / ETL. Tests fonctionnels : validation des développements et des flux. Connaissance des architectures bancaires : systèmes transactionnels, intégration des données. Séniorité attendue Niveau : Senior / Confirmé (Business Analyst Data - Niveau 4 Proficient) Expérience : 5 à 8 ans minimum en analyse fonctionnelle et data dans des environnements complexes. Capacité à travailler en autonomie, à challenger les besoins métiers et à interagir avec des équipes techniques. Maîtrise des outils et concepts (SQL, modélisation de données, gouvernance data). Anglais professionnel (échanges à l'international) et français courant

Le succès sur ce poste se mesure par : • la qualité et l’exploitabilité des référentiels (cartographies à jour, utilisables en audit et en crise), • la réduction de la complexité (rationalisation du portefeuille), • la robustesse des architectures livrées (résilience, sécurité, performance), • la maîtrise des risques (dont la conformité aux exigences DORA). 1 2) Missions principales A. Stratégie d’architecture d’entreprise • Définir et maintenir la cible d’architecture (Target Architecture) et la trajectoire (roadmap) en cohérence avec la stratégie de BEA International Bank (croissance, digital, conformité, maîtrise des risques). • Construire/maintenir la Business Architecture : modèle de capacités, cartographie processus/fonctions, et analyses de maturité. • Réaliser les analyses d’impact (métier, data, applicatif, technique, sécurité, exploitation) pour cadrer les évolutions et arbitrages. B. Gouvernance, standards et revues d’architecture • Mettre en place et animer la gouvernance d’architecture : principes, standards, patterns (API, intégration, data, IAM, cloud, observabilité, sécurité), gestion patrimoniale des actifs. • Conduire les revues d’architecture des initiatives majeures (projets, releases, changements majeurs) : o conformité aux standards, o conformité aux principes architecturaux, o maîtrise du risque (sécurité, résilience, continuité), o conformité (RGPD, LCB-FT/KYC/sanctions si impacts data/process). • Émettre des avis d’architecture tracés (Go/No-Go/Go sous conditions) et suivre les dérogations avec plan de remédiation. C. Référentiels, cartographies et exigences DORA • Définir et maintenir un dispositif « audit-ready » d’inventaires et cartographies : o cartographie applicative et technique, o cartographie des flux et échanges de données, o dépendances (internes/tiers, infra/cloud, composants). • Mettre en œuvre (ou renforcer) l’outillage et la méthode permettant : o L’identification et la documentation des fonctions supportées par des actifs TIC, des rôles/responsabilités et des ressources associées, 2 o L’identification et la cartographie des actifs TIC critiques, de leurs configurations et interdépendances (y compris dépendances vers tiers). • Assurer l’alignement avec les notions de Fonctions Critiques ou Importantes et les besoins PRA/PCA (RTO/RPO), en cohérence avec la gestion de crise. D. Rationalisation et modernisation du portefeuille • Piloter (avec les domaines) l’évaluation du portefeuille applicatif : consolidation, retrait, upgrade, standardisation. • Promouvoir des trajectoires de modernisation : cloud/hybride, architectures événementielles, API management, data platform, observabilité, Zero Trust (selon la stratégie de la DSI de la BEA International Bank). E. Innovation et amélioration continue • Faire de la veille sur les technologies et méthodologies pertinentes pour les services financiers de la banque. • Proposer des POC/POT cadrés (hypothèses, critères de succès, risques, coûts, sécurité/conformité). • Animer des ateliers de cadrage avec parties prenantes pour aligner besoins, risques, architecture et planning. 3) Livrables attendus • Cartographie SI à jour (applications, données, flux, intégrations, infra/cloud, tiers). • Modèle de capacités (capability map métier et IT) et trajectoire pluriannuelle. • Dossiers d’architecture (HLD/LLD selon standard), patterns & standards. • Avis d’architecture + registre des dérogations et plans de remédiation. • “Architecture Run Readiness” : exigences d’exploitabilité (monitoring, logs, SLA). • Référentiel DORA Art. 8 : inventaires, actifs critiques, interdépendances, configurations critiques. 3 4) Indicateurs de performance (KPI/KRI) KPI • Taux de couverture des cartographies (applications/flux/tiers) et délai de mise à jour post-change. • % projets majeurs passés en revue d’architecture avant Go-Live. • Réduction de redondance applicative (consolidation) / baisse complexité. KRI • Zones non cartographiées du S.I sur les périmètres critiques. • Nombre de dépendances critiques non maîtrisées (tiers, composants obsolètes). • Nombre de dérogations sans plan de remédiation ou “exceptions permanentes”. 5) Compétences requises Compétences techniques • Vision transverse : business, data, applicatif, intégration, infrastructure, cloud/hybride. • Urbanisation SI, architecture API/événementielle, data flows & data governance. • Concepts de résilience : PRA/PCA, RTO/RPO, observabilité, SRE (au moins les fondamentaux). • Gouvernance de standards/patterns et revues d’architecture. • Capacité à traduire exigences réglementaires en exigences d’architecture (notamment DORA Art. 8). Compétences comportementales • Excellente communication (orale, écrite, schémas), capacité de synthèse. • Leadership d’influence (sans lien hiérarchique), posture de challenge constructive. • Rigueur, sens du risque, exigence de traçabilité “audit-proof”. • Capacité à arbitrer : valeur vs risque vs coût vs délai.

Contexte de la mission Un groupe du retail spécialisé dans la distribution omnicanale accélère sa transformation digitale. Dans un contexte de croissance et d’harmonisation des systèmes, le Data Office souhaite structurer sa gouvernance, renforcer la qualité des données et professionnaliser l’ensemble de la chaîne analytique. Dans ce cadre, le groupe recherche un Head of Data expérimenté pour accompagner la montée en maturité et piloter la stratégie data globale. Responsabilités principales • Élaborer et piloter la stratégie data à l’échelle du groupe. • Superviser les équipes Data Engineering, Data Analytics et Data Governance. • Définir la roadmap Data et arbitrer les priorités techniques et métier. • Encadrer la mise en place ou l’évolution de la plateforme data (cloud). • Structurer la gouvernance : qualité, catalogage, MDM, sécurité. • Acculturer les directions métier (Marketing, Supply, E-commerce, Finance) aux usages data et IA. • Piloter les budgets data, suivre les KPI de performance et garantir la cohérence des initiatives. • Interagir avec les comités de direction et assurer un reporting stratégique. Compétences et profil recherché • +10 ans d’expérience dans la data, dont plusieurs années en management d’équipes. • Expérience confirmée en environnements retail ou B2C à forte volumétrie. • Vision globale data : architecture, gouvernance, analytics, IA. • Maîtrise d’un environnement cloud moderne (Azure, AWS ou GCP). • Solides compétences en pilotage transverse, communication et conduite du changement. • Capacité à structurer un Data Office et à faire monter en maturité des équipes pluridisciplinaires. • Leadership, esprit analytique et forte orientation business. Environnement de travail • Groupe international du retail en pleine transformation digitale. • Collaboration directe avec la DSI, la direction e-commerce et les équipes omnicanales. • Contexte hybride : 2 à 3 jours sur site selon les phases du projet. • Mission longue (6 à 12 mois renouvelables).