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

Rattaché au Responsable du Département IT Data au sein de la DSI, le Chef de Projet IT intervient sur la mise en œuvre des use cases data sur la plateforme cible, composée de : • Une plateforme d’intégration (ingestion, DataHub, pipelines xDI), • Une plateforme de stockage et transformation (modélisation, data processing), • Une plateforme de mise à disposition des Data Products (API, datamarts, données raffinées), • Des outils de data visualisation, • Des solutions Machine Learning / Data Science, notamment Dataiku. Il contribue au pilotage global de la roadmap data, en cohérence avec l’organisation cible et les pratiques projet de la DSI. Le département IT Data est organisé en squad représentant chaque composante de la plateforme data. 1. Pilotage de projets Data • Planifier, organiser et piloter des projets data (à titre d’exemple ces projets pourront être : Implémentation de use cases data de la conception à la mise en production, Migration technique, Rationalisation des usages de la datavisualisation). • Coordonner l’ensemble des parties prenantes: BA métier / data, Data Engineers, Tech Leads, iOPS, Testing, Data Office. • Assurer le suivi des charges, coûts, délais, risques et dépendances. • Garantir la qualité des livrables data (mapping, modèles, pipelines, dashboards, modèles ML). 2. Supporter la gouvernance de la roadmap Data • Préparer les comités de pilotage de la roadmap Data en support du responsable du département IT Data. A ce titre, consolider l’avancement de l’ensemble des chantiers de la roadmap data (incluant KPIs, pilotage des plannings, des risques et des dépendances) au près des responsables de chantiers. • Préparer les points de synchronisation hebdo sur l’ensemble des chantiers de la roadmap data (identification des interdépendances entre squads, status d’avancement). • Maintien du master plan (vue macro du planning de l’ensemble des squads). • Participer aux instances de la DSI en relation avec les projets data sous pilotage : instances CIM/CVSIT, points hebdos, Design Authority, ... Compétences requises Techniques • Très bonne compréhension des architectures data modernes : ingestion, transformation, data modeling, API, datamarts. • Bonne compréhension des outils de machine learning type Dataiku (projets ML, orchestrations, data prep). • Bon niveau sur les outils de data visualisation. • Maitrise des différents rôles autour d’une organisation data (ML Ops, Data Eng..) Méthodologiques et fonctionnelles • Pilotage de projets IT (Agile / hybride / Cycle en V selon les périmètres). • Capacité à travailler avec des domaines métiers variés et des organisations matricielles. Comportementales • Leadership transversal, communication claire, capacité d’arbitrage. • Sens de la collaboration : lien étroit avec BA, Data Office, Architecture • Rigueur, autonomie, gestion du stress et des priorités. Livrables attendus • Plan projets, backlog, planning, budgets. • Comptes-rendus comités, KPI et tableaux de bord de suivi.

Chef·fe de Programme Data - Migration Datalake 🚀 Lieu : Paris 📍 * Contrat : Freelance/Assistance technique 🤝 * Démarrage : Jan 2026 ⏱️ * Durée : jusqu'au 31/12/2026 (~218 j) 🗓️ Mission 🎯 Piloter la migration d'un datalake local vers un datalake groupe dans un environnement international (organisation globale basée aux 🇳🇱). Assurer la gouvernance et le pilotage : planning, actions log, risk log, roadmap, tableaux de bord, reporting direction 📊. Garantir l'intégrité des données et la continuité des reportings réglementaires (Finance, Paiements, Transactions, KYC) ✅. Co‑gestion du programme avec un prestataire offshore et un Program Manager au niveau groupe 🤝. Animation des instances (comités projet/direction), coordination équipes métiers & IT, levée d'obstacles, suivi des livrables 🧭. Environnement & périmètre 🔍 Migration lake‑to‑lake avec forte dimension data governance et qualité de données. Publics variés : technique, métier et exécutif (adaptation du discours, synthèse et pédagogie) 🗣️. Cadence structurée : plans d'itération, revues de risques, points d'alignement multi‑stakeholders 📑. Profil recherché 👤 10-15 ans en program management / projets data complexes (banque/assurance idéalement) 🏦. Solides bases en data modeling et architecture data 🧠. Expérience avérée des livrables de gouvernance (plans, dashboards, rapports de direction) 🧾. Outils : ETL (DataStage / pipelines) & Power BI 🛠️. Leadership d'influence, excellente communication (tech ↔ business) et capacité à aligner des équipes pluridisciplinaires 🎛️. Français courant 🇫🇷 & anglais professionnel 🇬🇧 (impératif). Modalités 🧩 🏢 * Pas de déplacements ✈️ * Pas d'astreintes 🌙. Périmètre France avec interface groupe : coordination locale/globale 🔄.

Au sein du Data Lab, nous recherchons un Data Product Manager freelance. Nous avons besoin d'un profil pivot, capable de traduire des besoins métier en solutions concrètes. Le poste est résolument hybride : il ne s'agit pas seulement de suivre un planning, mais bien de comprendre ce qui se passe sous le capot pour fluidifier les échanges entre les métiers et l'équipe technique. Les sujets du Data Lab sont divers, Data Science, Data Modelling, Tableaux de bord, IA générative et automatisation des processus métier. Nous ne cherchons pas un gestionnaire de projet classique, mais un profil également capable de faire, de manipuler la donnée et de réaliser des premiers prototypes. • Hybride & Transverse : Pouvoir comprendre les besoins métiers et les traduire en specs fonctionnelles et techniques. Pouvoir "traduire" le besoin vers les équipes de développement. • Technique : Être capable de manipuler la donnée (SQL) et de créer des dashboards simples (type Looker Studio) pour prototyper. • Pragmatique (Esprit Data Lab) : Pouvoir travailler en mode MVP rapide et testable • Relationnel : savoir créer du lien, fluidifier les blocages et avec une véritable aisance relationnelle. Vos responsabilités Cadrage & Spécifications (Le cœur du réacteur) • Traduire le besoin métier en spécifications fonctionnelles claires. • Rédiger les spécifications techniques pour guider les Data Engineers (modélisation, règles de gestion). • S'assurer que ce qui est demandé est techniquement viable sur notre stack. Pilotage & "Faire" • Gérer le backlog et prioriser selon la valeur business. • Effectuer les recettes techniques et fonctionnelles : vous devez pouvoir requêter la base pour valider les livrables avant de les présenter au métier. • Participer activement à la vie du Data Lab et à l'amélioration des processus.