Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data Mesh

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data au sein d'un grand établissement financier, nous recherchons un consultant AMOA Senior / Expert spécialisés en Data Foundation et Finance de Marché. Vous interviendrez sur des projets à forte visibilité autour de la modernisation des plateformes décisionnelles, de la gouvernance des données et de la construction d'un DataHub Finance de Marché basé sur des architectures Big Data modernes. L'environnement couvre notamment les activités de gestion d'actifs, ALM, reporting financier, ESG et innovation IA/Data. Vos missions : Au sein des équipes projet Data & Finance, vous contribuerez notamment à : DataHub & Data Foundation Étudier les impacts des nouveaux modèles de données sur les usages existants Concevoir et faire évoluer les DataMarts décisionnels Participer à la modélisation Data Vault et Business Views Rédiger les spécifications fonctionnelles et les mappings de données Concevoir et piloter les recettes fonctionnelles Accompagner les équipes métiers dans l'évolution des usages Data Reporting & Gouvernance des données Analyser les besoins de reporting et de pilotage métier Participer à la mise en qualité et à la gouvernance des données Contribuer à l'industrialisation des usages Tableau / Alteryx / Big Data Être force de proposition sur les pratiques Data Management Innovation & IA Participer à des initiatives IA / IA Générative autour de l'exploitation des données Accompagner les métiers dans la définition de cas d'usage innovants Contribuer aux POCs et à l'acculturation des équipes Environnement technique & fonctionnel : Data & BI DataHub / DataLake / Big Data Data Vault Tableau Software Alteryx Informatica (Axon, EDC, IDQ) Architecture décisionnelle & gouvernance des données Finance Gestion d'actifs Finance de marché Reporting réglementaire & ESG ALM / Pilotage de bilan Connaissance de Murex MX.3 appréciée Méthodologie Agile / Scrum Approche Produit AMOA SI / Data

📋 RÉSUMÉ En tant que Consultant Data Platform, vous accompagnerez nos clients dans la conception, l'implémentation et l'optimisation de leurs architectures et solutions de plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle. 🎯 MISSIONS Analyser les besoins métiers et techniques des clients pour définir des architectures de plateforme de données adaptées. Concevoir et implémenter des solutions de stockage, traitement et analyse de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh). Migrer des infrastructures de données existantes vers des environnements cloud (AWS, Azure, GCP). Optimiser les performances des plateformes de données et des pipelines ETL/ELT. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle des solutions mises en œuvre. Assurer le support technique et la formation des équipes clientes. 📦 LIVRABLES Architectures de plateforme de données validées. Solutions de stockage et traitement de données implémentées et fonctionnelles. Pipelines de données (ETL/ELT) opérationnels. Documentation technique et manuels d'utilisation. Rapports d'optimisation et de performance.

Appel d’Offre – Directeur de stratégie Data / IA & Cloud 1. Contexte Dans un contexte de transformation accélérée autour de la donnée et de l’intelligence artificielle, l’organisation souhaite définir et structurer une vision stratégique Data / AI à horizon 2027–2030. Cette trajectoire doit s’inscrire dans un cadre de cloud policy strict , intégrant les enjeux de conformité, de sécurité, de souveraineté des données et d’optimisation des coûts. L’environnement technologique repose sur des architectures cloud hybride et multi-cloud , nécessitant une forte capacité d’arbitrage et de cohérence globale. 2. Objectifs de la mission Le Directeur de stratégie Data / IA aura pour objectif de : Définir une vision cible Data & Intelligence Artificielle à 3–5 ans Aligner cette vision avec la stratégie cloud (cloud policy groupe) Structurer une trajectoire de transformation pragmatique et industrialisable Garantir la cohérence entre les initiatives Data, IA et les choix d’architecture cloud Apporter une vision d’architecte stratégique sur les modèles cloud hybrides et multi-cloud 3. Périmètre de la mission 3.1 Architecture & Cloud Strategy Définition de principes d’architecture cloud (cloud governance, cloud policy, standards) Arbitrage des modèles multi-cloud vs hybride cloud selon les cas d’usage Définition des patterns d’architecture Data/IA sur cloud (lakehouse, data mesh, etc.) Contribution aux décisions d’urbanisation du SI

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data Analytics, nous recherchons un Tech Lead Data / BI capable de piloter l’ensemble de la chaîne de valorisation de la donnée, de l’ingestion jusqu’à la restitution décisionnelle. Le consultant interviendra sur un environnement moderne orienté data industrialisée autour de Snowflake, dbt et Power BI, avec une forte dimension de leadership technique, d’industrialisation et d’accompagnement des équipes. Missions principales Piloter et superviser la chaîne data de bout en bout : Snowflake → dbt → modèle sémantique → Power BI Définir et faire appliquer les standards techniques : revue de code CI/CD qualité et performance gouvernance et sécurité des accès (RLS) Assurer le suivi du run et la gestion des incidents Animer les post-mortems et contribuer à l’amélioration continue Cadrer techniquement les nouvelles initiatives Data / BI Structurer et diffuser les bonnes pratiques Power BI Concevoir et maintenir des templates et standards de reporting Accompagner et faire monter en compétences les membres de l’équipe, y compris des profils offshore Compétences requisesExpertise incontournable Snowflake Data Modeling BI Modeling Compétences confirmées Power BI Leadership technique et communication Industrialisation des environnements data Compétences appréciées Azure Data Factory CI/CD Data Gouvernance Data & sécurité Expérience en environnement Data Mesh ou Data Platform

Architecte Data / Data Product – Gouvernance & Architecture d’Entreprise Dans le cadre de la structuration de son approche Data Product, notre client recherche un Architecte Data senior capable d’accompagner la mise en place d’une gouvernance data solide et d’un modèle cohérent à l’échelle de plusieurs Business Units. Objectifs de la mission Structurer l’approche Data Product de l’entreprise Définir les standards, responsabilités et modèles de gouvernance associés Accompagner les métiers dans l’identification et le découpage des Data Products Assurer la cohérence transverse entre les différentes BU Garantir l’alignement entre Data Products, architecture d’entreprise et enjeux métier Participer à la définition des KPI, modèles de données et règles de qualité Contribuer à la valorisation métier de la donnée et à son adoption Profil recherché Expérience confirmée en Architecture Data et/ou Data Product Forte sensibilité Gouvernance Data, ownership et organisation transverse Expérience concrète sur des approches Data Mesh / Data Products / Domain-driven Capacité à travailler avec des équipes métiers, architecture d’entreprise et directions data Vision end-to-end : KPI → Data → Produit → Usage métier Expérience sur des environnements complexes multi-BU / grands groupes Environnement technique Azure / Microsoft Fabric Azure Data Factory Synapse / Data Lake / Power BI Gouvernance Data / Catalogues / Qualité de données Soft skills attendues Forte capacité de structuration Communication et posture conseil Vision stratégique avec approche pragmatique Capacité à fédérer différents acteurs autour d’un modèle commun Mission basée en région parisienne.

Enterprise Data & AI Architect - Contract - £900 Per day - Inside IR35 - Remote About the role A global manufacturing and retail business is hiring a Lead Enterprise Architect for Data & AI to own its enterprise-wide data and AI architecture strategy. This is a senior, internal-facing role replacing a vendor-held position — we need someone who will represent the organisation strongly in the room with major platform partners (Microsoft, Databricks, Informatica, Collibra and others), not defer to them. You'll define the target-state architecture across the data platforms (Azure Synapse, Databricks, Power BI, Informatica), set the standards for governance, MDM, metadata and lineage, and shape how AI and advanced analytics scale across Commercial, Finance, Supply Chain, Product and Regulatory. What you'll do Define and drive the enterprise data and AI architecture strategy, aligned to business priorities and regulatory obligations Lead architectural decisions across major data and AI programmes — lakehouse vs warehouse, centralised vs federated ownership, GenAI adoption Hold the line with platform vendors and SIs — challenge, push back, and make sure decisions serve the business first Establish enterprise standards for data access, security, quality and lifecycle Engage C-suite and business function leaders to translate strategy into delivery Coach domain architects and embed architectural thinking across the organisation What we're looking for Extensive enterprise architecture experience with a data, information or AI specialism Proven track record delivering AI strategies sponsored at C-suite level in recent roles A clear, current point of view on where the AI industry is heading and what it means for large enterprises Experience in a multinational environment — manufacturing, FMCG or retail strongly preferred Deep expertise across Azure data platforms, Databricks, Power BI, and modern patterns (data mesh, lakehouse, GenAI) Strong grounding in data governance, MDM, GDPR/CCPA The presence and diplomacy to challenge vendors and senior stakeholders constructively TOGAF or equivalent EA certification desirable; familiarity with LeanIX a plus Why this role A genuinely global business going through serious digital and data transformation, with the scale and complexity to make this role meaningful. You'll set direction, not follow it.

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Ingénieur DevOps / AWS sur Plaisir. Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d’une dataplateforme d’entreprise, la DSI du client souhaite intégrer un expert Data Ingénieur & DevOps AWS afin de : Mettre en place l’ingestion de différents types de données (structurées, semi?structurées, non structurées) Industrialiser l’ingestion des données depuis un datalake existant vers la nouvelle dataplateforme Automatiser l’intégration des données dans la couche standardisée AWS (RAW DATA vers STANDARDIZED) Réaliser la documentation et assurer le transfert de connaissances L’objectif principal est de finaliser un premier use case incluant l’ingestion de plus de 100 tables issues d’un ERP, tout en accompagnant la montée en compétences des équipes internes (équipe data et Data Engineer). Environnement Technique Data Engineering & Cloud AWS Services AWS Data : S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lambda Pipelines et orchestration : Step Functions, Airflow, Lambda Python Patterns d’architecture data : Data Lake, ETL / ELT, Data Mesh Transformation data : dbt DevOps & Industrialisation Infrastructure as Code : Terraform CI/CD : GitLab CI/CD Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD Versionning du code et de la data : Git, DVC, LakeFS Sécurité & Gouvernance IAM, gestion des accès, chiffrement Gouvernance et catalogage : Glue Data Catalog, Collibra ou équivalent

Responsabilités principales : Pilotage Technique : - Définir et faire respecter les bonnes pratiques de développements, de versioning et d'industrialisation des flux data - Réaliser les revues de code, assurer la cohérence et la robustesse technique des traitements - Participer à la conception des architectures cibles en lien avec les architectes data et les équipes DSI. - Contribuer à l'amélioration continue des performances et de la stabilité des pipelines Conception et industrialisation : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, de transformation et de diffusion des données (ETL/ELT) - Mettre en œuvre les solutions d'orchestration et d'automatisation - Participer à la migration des flux SAS vers des solutions modernes (ex : Snowflake) - Veiller à la documentation, à la supervision et au monitoring des traitements Encadrement et accompagnement : - Accompagner techniquement les data engineers dans leurs développements et leur montée en compétence - Promouvoir les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, test, observabilité, monitoring) - Faciliter les échanges entre les équipes data, architecture, sécurité et métier Gouvernance et qualité : - Contribuer à la mise en place des standards de qualité, de traçabilité et de sécurité des données - Collaborer avec le Data Quality Officer sur les sujets de contrôle d'alerting - Participer à la mise en place de mécanismes de data lineage et de gestion des metadonnées Expérience : Expérience sur des architectures cloud data (idéalement GCP) Expérience confirmée dans l'industrialisation et la mise en production des pipelines data Langages et outils : - Obligatoires : Python, SQL, Spring Batch - Data platform : GCP, Snowflake (bonne connaissance apprécié) - ETL/ELT : XDI - CI/CD & Infra : Gitlab, Docker, Terraform, Kubernetes Architectures : - Architecture Data Moderne (Data Lake/House, Data Mesh, ELT Cloud etc) - Performance et optimisation des flux - Sécurité, gouvernance et qualité des données - Supervision et observabilité