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Nous changeons d’ ERP comptable + achats indirects + notes de frais pour les remplacer par une solution unique SaaS Workday. L’Analytics Engineer : Sera responsable de la transformation des données des outils legacy pour leur mise à disposition auprès de l’intégrateur chargé de déployer la solution Workday. Analyse et compréhension des systèmes sources / données existantes : Collaborer étroitement avec les PM, BI Engineers, les métiers et les Data Owners afin d’identifier les besoins, exigences et contraintes liées aux données, ainsi que les datasets à transformer et les pipelines de transformation à créer. Documenter les sources, les données et les règles de transformation existantes. Conception et développement de transformation de données sécurisés : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et évolutifs pour transformer, garantir la qualité/intégrité de la donnée et charger la donnée des systèmes sources à destination de notre intégrateur partenaire. Mettre en œuvre des règles de transformation complexes pour adapter les données aux standards / templates définis par l’intégrateur. Mise à disposition des données et contrôles qualités : S'assurer que les données transformées sont conformes aux spécifications de l'intégrateur, respectent les formats, les structures et les règles de validation. Avec le Data Quality manager, mettre en place des mécanismes de contrôle pour garantir la conformité des données. Effectuer/Collaborer sur les tests unitaires, d’intégration, UAT

Descriptif du poste : Chef de projet Infrastructure / Gestion du processus data Au sein d'une entreprise, un processus data et applications management a été mis en place afin de cadrer la gestion des données. L'équipe de GPO (Global Process Owner) GPM (Global Process Manager) doit être renforcée afin de permettre le déploiement du processus dans l'entreprise. Missions principales : Revu et mises à jour du processus et des procédures Suivi des indicateurs du processus Préparation des comités d'axes (AQR Axis Quaterly Review, AMR Axis Monthly Review, AYR Axis Yearly Review) Proposer des actions d'amélioration continu du processus et des indicateurs Mise en conformité du processus vis à vis des règles groupe Participation aux audits ISO, internes et BCE

PROPULSE IT recherche un Lead Data Ingénieur ayant près de 10 ans d'expérience pour un de ses clients En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au cœur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code

Notre client conduit un programme de transformation digitale ambitieux, centré sur le déploiement de SAP S/4HANA sur l’ensemble de ses entités industrielles européennes. Ce programme critique s’inscrit dans un environnement sensible, exigeant rigueur, souveraineté et excellence opérationnelle. Dans ce cadre, le domaine Manufacturing – cœur opérationnel de l'entreprise – doit être renforcé par un profil senior très capé, à même de jouer un rôle stratégique aux côtés du Lead Métier, avec une expertise pointue sur SAP PP (Production Planning). Objectifs de la mission : L’intervenant attendu jouera un rôle stratégique et opérationnel dans le domaine Manufacturing SAP S/4HANA, en appui direct du responsable métier, avec une capacité à piloter, challenger, sécuriser et délivrer : - Appui stratégique au lead Manufacturing, dans un rôle de co-pilotage fonctionnel du stream. - Animation de l’équipe Manufacturing (~15 ETP projet, 100 personnes impliquées en comptant les métiers/ utilisateurs finaux) - Validation fonctionnelle des choix proposés par l’intégrateur SAP. - Expertise forte sur SAP PP (Production Planning) : capacité à challenger, orienter et sécuriser les choix de paramétrage, architecture, FDD. - Interaction transversale avec les chantiers Data, Migration, Change Management, Tests. - Représentation du domaine Manufacturing dans les comités projet (COPROJ, COPIL). - Suivi de la performance, anticipation des risques, reporting.