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Dans le cadre d'un programme de transformation autour de l'IA agentique, notre client recherche un(e) Data IA Architect Senior afin de définir l'architecture de référence d'une couche sémantique groupe. Cette couche devra permettre de traduire les structures techniques existantes — tables, colonnes, jointures, métadonnées et sources hétérogènes — en concepts métiers, définitions, relations et règles compréhensibles par les utilisateurs et exploitables par des agents basés sur des LLM. La mission s'inscrit dans un contexte de grand groupe international, complexe et fédéré, composé de plusieurs entités disposant de niveaux de maturité et de spécificités différents. Définir les capacités fonctionnelles et techniques de la couche sémantique ; Identifier les composants communs, patterns d'intégration et briques réutilisables ; Formaliser les standards de modélisation, ontologies, taxonomies, data products et Data Mesh ; Produire la documentation d'architecture de référence et les guidelines associées ; Analyser les spécificités et niveaux de maturité des différentes entités ; Évaluer les technologies et standards pertinents, notamment autour de Databricks, Microsoft Fabric, knowledge graphs et solutions de gouvernance ; Clarifier le périmètre groupe et entités ; Proposer un modèle de gouvernance fédérée adapté à une organisation multi-entités ; Accompagner la définition des trajectoires d'implémentation et d'intégration avec les cas d'usage IA, LLM et Agentic AI. L'enjeu principal est de construire un socle sémantique fiable, gouverné et industrialisable, capable d'accélérer le déploiement de plusieurs cas d'usage Data et IA à l'échelle du groupe.

Contexte du poste : Nous recherchons un Architecte Solution Databricks pour intégrer l'équipe Socle de la Plateforme Data Groupe de notre client. Au sein de la Data Factory, vous accompagnerez les squads métiers dans la conception, le développement et la mise en production de leurs solutions Data. Vous interviendrez sur une plateforme stratégique reposant notamment sur AWS, Databricks, Power BI, GitLab CI/CD et Okta, dans un environnement Data Mesh et self-service Data. Missions principales : Accompagner les squads projets dès le cadrage jusqu'à la mise en production de leurs solutions Data Challenger les choix techniques et architecturaux et accompagner les Tech Leads dans la conception des solutions Garantir l'application des bonnes pratiques de développement, d'architecture, de performance, de FinOps et d'éco-conception Participer à la conception et à l'évolution des briques du socle Data et contribuer à des POC et études techniques Superviser les activités d'ingestion, d'exposition et de gouvernance des données Participer aux phases de VSR, au support N3, au MCO et à l'analyse des incidents en production Accompagner les équipes à travers des onboardings, formations, démonstrations techniques et retours d'expérience Garantir la qualité des livrables techniques et documentaires : DAT, contrats d'interface, cahiers de tests, dossiers d'exploitation, etc.

Data Engineer Snowflake. TJM Max Confirmé (4ans+) = 430€ TJM Max Senior(7ans+) = 480€ Client : Transport Localisation : Issy les Moulineaux (3j sur site, 2j en TT) Démarrage : ASAP Durée : 3 mois renouvelable Dans le cadre de l'évolution du DataHub vers une architecture Data Lakehouse, le client engage une bascule progressive depuis une architecture BI classique (ETL Talend, DWH centralisé) vers un modèle cible de type Lakehouse. Cette trajectoire inclut la migration des flux existants, la mise en place de nouvelles zones data (Landing Zone, Data Lake, Datamarts, Data Products) et le décommissionnement de Talend. Le/la Data Engineer intervient sous la responsabilité du Responsable de l'équipe technique et en appui du Techlead sur le projet de bascule Lakehouse. Son périmètre couvre à la fois la contribution au projet de décommissionnement Talend et de nouvelle architecture Snowflake, la réalisation de projets et demandes évolutives sur le périmètre data existant, ainsi que le traitement des incidents et le support au Run. Compétences obligatoires : Snowflake : connaissance solide de l'environnement, langages et outils associés : SQL, Snowpipe, Snowpark, RBAC, supervision, Python, SQL avancé … etc Terraform : expérience confirmée Talend : connaissance de l'outil ou à défaut un ETL équivalent dans le cadre de la bascule de l'ETL vers l'ELT ou la gestion de la maintenance évolutive et corrective en parallèle Compétences appréciées : Power BI Expérience Data Lakehouse / Data Mesh AWS (Lambda, services serverless) Livrables attendus Inventaire et documentation des jobs Talend repris Pipelines Snowflake industrialisés issus de la migration Talend Modèles Lakehouse documentés Contribution à la stratégie de migration et de décommissionnement Talend Développements réalisés sur les projets et demandes évolutives traités Suivi et documentation des incidents traités (analyse de cause racine, correctifs)

Contexte : Dans le cadre de la transformation Data et de la modernisation de l'offre BI, l'équipe BI & Analytics déploie Looker sur un Data Hub GCP organisé en Data Mesh. L'objectif est d'accompagner les équipes internes et métiers dans leur montée en compétence sur Looker et de structurer les bonnes pratiques autour de la plateforme. Missions principales : Intégrer et implémenter Looker / LookML dans l'environnement GCP/S3NS. Assurer l'interopérabilité avec le Data Hub / Data Platform S3NS. Industrialiser Looker et LookML : DataOps, CI/CD, versionning, provisioning, templatisation et automatisation. Structurer les couches sémantiques Data Mesh et les dashboards. Mettre en place la supervision : incidents, performances, sécurité et FinOps. Définir les règles de sécurité et gouvernance. Définir les bonnes pratiques Looker : templates, conventions de nommage, organisation des projets, modélisation, gestion des droits et cycle de vie des dashboards. Optimiser les performances : BigQuery, cache Looker, vues matérialisées. Produire les guides internes. Animer du pair programming et des code reviews. Former et rendre autonomes les Data Analysts et autres équipes internes. Compétences impératives 7 ans minimum d'expérience en Business Intelligence / Data Visualisation. Looker / LookML : expertise avancée avec minimum 3 ans d'expérience. BigQuery : maîtrise requise. Google Cloud Platform (GCP) : maîtrise requise. Bonne maîtrise des architectures Data et environnements Cloud Data. Modélisation BI, industrialisation, gouvernance et sécurité. Git / CI-CD / Confluence et pratiques de gestion de code. Capacité à travailler dans un environnement multi-équipes avec différents niveaux de maturité Data. Excellentes qualités pédagogiques et relationnelles.

Dans le cadre d'un projet de transformation Data à grande échelle au sein d'un grand groupe industriel international, nous recherchons un Expert Technique Senior Collibra pour renforcer une équipe Data Office centrale. La mission s'inscrit dans un contexte de passage d'une gouvernance des données décentralisée vers une gouvernance fédérée. L'objectif est d'industrialiser les pratiques Data à l'échelle du groupe, notamment via la mise en place d'une Marketplace des Données et la mise à disposition de Data Products partagés. Rattaché au Tech Lead Collibra, le consultant interviendra sur l'administration, l'exploitation et l'évolution de la plateforme Collibra, en garantissant sa fiabilité, sa sécurité et sa montée en maturité. Principales responsabilités Administration de la plateforme : gestion des utilisateurs, rôles, permissions, métamodèle, communautés et domaines Personnalisation des vues, tableaux de bord et pages d'accueil Collibra (HTML si nécessaire) Supervision des performances, des journaux et des intégrations Support de niveau 2 via Jira, résolution des incidents techniques complexes Maintenance du Data Catalog, des métadonnées et du data lineage de bout en bout Configuration de Collibra Edge, des connecteurs et des flux d'ingestion de métadonnées Intégration avec des plateformes telles que Databricks, AWS S3, Power BI et SAP BW Développement et optimisation des workflows Collibra via l'API Java Collibra Développement de composants API REST et scripts Python pour l'automatisation Accompagnement des montées de version (DEV > TEST > PROD), tests de non-régression, rédaction des runbooks et documentation technique Compétences attendues Collibra (administration, configuration, workflows, API Java Collibra) +++ API REST & Collibra Edge — connecteurs et ingestion de métadonnées Data Catalog, gestion des métadonnées, data lineage Python, SQL, Java Jira, Git, supervision et gestion des releases Connaissance des environnements cloud : Databricks, AWS, Azure, Power BI, SAP BW Connaissance des concepts Data Product et Data Mesh (appréciée) Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités Rigueur et structuration dans la gestion des livrables Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes Bonne communication, pédagogie et sens du reporting Esprit collaboratif et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire

BI Consultant – Dutch / FrenchLocalisation : Bruxelles, Belgique Secteur : Énergie Langue : Néerlandais ou Français ContexteDans le cadre d'un projet dans le secteur de l'énergie, nous recherchons un Consultant BI capable d'accompagner les équipes métier dans l'analyse, la valorisation et l'exploitation des données. Le consultant intégrera une équipe Data & Innovation et contribuera au développement d'une véritable culture data au sein de l'entreprise. Missions principalesComprendre les processus métier et les enjeux liés aux domaines Grid, Finance et Logistique. Recueillir, analyser et challenger les besoins des utilisateurs. Traduire les problématiques métier en analyses de données pertinentes et en recommandations opérationnelles. Concevoir et développer des rapports et dashboards Power BI pour les différentes lignes métier. Concevoir des visualisations claires, intuitives et orientées utilisateurs. Appliquer les principes de Data Storytelling et d'Information Design. Accompagner les utilisateurs dans l'interprétation des résultats et l'adoption des solutions proposées. Contribuer aux initiatives du Data Office autour de la Data Governance, Data Quality et Data Products. Participer à la diffusion d'une culture Data au sein de l'entreprise. Data & InnovationLe profil recherché doit être curieux, ouvert à l'innovation et attentif aux évolutions du marché Data & Analytics. Une bonne connaissance ou un intérêt pour les sujets suivants est apprécié : Data Products Data Mesh Data Governance Data Quality Intelligence artificielle générative et analytique Utilisation de l'IA pour améliorer la productivité et accélérer l'analyse des données. Compétences requisesBusiness & secteurExpérience significative en Data Analysis et accompagnement des métiers. Expérience significative dans le secteur de l'énergie, permettant de comprendre rapidement les enjeux et processus spécifiques du domaine. Capacité à traduire les besoins métier en solutions analytiques à forte valeur ajoutée. Capacité à fournir des analyses permettant d'appuyer la prise de décision. Data & AnalyticsExpérience significative dans un environnement Data Warehouse, Data Platform ou plateforme analytique équivalente. Très bonne compréhension des concepts de : Modélisation des données Intégration des données Valorisation des données SQL : maîtrise indispensable. Capacité à analyser des données complexes et à en extraire des insights exploitables pour le métier. Reporting & VisualisationExpérience significative avec Microsoft Power BI. Maîtrise de la conception de rapports et dashboards orientés métier. Bonne connaissance des principes de : Data Visualization Ergonomie Data Storytelling Information Design AtoutsExpérience avec SAS Visual Analytics. Certification officielle Microsoft Power BI. Profil recherchéNous recherchons un Consultant BI confirmé/senior, orienté métier et data, capable de faire le lien entre les besoins business et les solutions analytiques. Le candidat doit être autonome, analytique, communicatif et capable de transformer des données complexes en recommandations claires et exploitables. Langue : Néerlandais ou Français. ⚠️ Point important : l'expérience dans le secteur de l'énergie et la maîtrise de Power BI sont des critères majeurs pour cette mission.

Nous recherchons pour un de nos clients un Data Engineer Microsoft FabricCompétences obligatoiresMicrosoft Fabric (2 ans d'expérience minimum) PySpark Lakehouse / OneLake Notebooks Fabric Spark dans Fabric Fabric Endpoints Data Engineering sous Fabric Power BI (intégration avec Fabric) Modélisation de données Compétences fonctionnellesGouvernance des données Data Products Data Mesh Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Expérience recherchéeMise en œuvre complète de la chaîne Microsoft Fabric : Ingestion des données Transformation Modélisation Industrialisation Exposition vers Power BI Construction de pipelines de transformation avant restitution dans Power BI. Expérience sur des plateformes Data modernes. Compétences appréciées (plus)Expérience avec dbt (Data Build Tool) pour la transformation et la modélisation des données. Connaissance des bonnes pratiques d'industrialisation et de versionning des modèles de données. Expérience sur Azure Data Platform (Synapse, Data Factory, Databricks) dans un contexte Microsoft Fabric. Le candidat devra maîtriserOneLake Lakehouse Notebooks PySpark Data Engineering Fabric Data Factory / Pipelines Fabric Endpoints Semantic Models Power BI Ce qui est attenduLe consultant devra être capable d'intervenir immédiatement sur une plateforme Microsoft Fabric en production et maîtriser l'ensemble de la chaîne Data, de l'ingestion à la transformation des données, jusqu'à leur exposition dans Power BI. Le besoin porte sur un profil très opérationnel, autonome et rapidement productif. Une expérience avec dbt (Data Build Tool) constituera un atout supplémentaire.

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL