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Nous recherchons un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. ! Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Pour l’un de nos clients grands comptes, nous recherchons 1 Data Engineer / Data Analyst – Azure & Power BI , pour intervenir au sein de la Direction Achats sur une plateforme BI stratégique dédiée à l’aide à la décision. Nous recherchons un profil expert capable de couvrir l’ensemble de la chaîne data (data engineering, data modeling, BI, gestion de projet), en interaction directe avec les métiers et les équipes techniques. Contexte de la mission La Direction Achats a déployé une solution décisionnelle basée sur Microsoft Azure & Power BI afin de piloter la performance achats et les activités associées. La plateforme s’appuie sur : • Un data lake Azure alimenté par les outils de sourcing et +15 ERP • Environ 30 dashboards utilisés par plus de 2000 utilisateurs • Des thématiques variées : Performance achats Performance financière Impact carbone Risques fournisseurs Audits et conformité Aide à la négociation Le produit évolue en continu avec 4 releases annuelles en méthode Agile . Dans ce contexte, le consultant interviendra en autonomie complète sur des projets de bout en bout, depuis la compréhension du besoin jusqu’à la mise en production. Missions principales Développement & Data Engineering • Construction des pipelines ETL (Azure Data Factory) • Mapping et intégration de nouvelles sources de données (ERP, applications) • Structuration et évolution du data model harmonisé • Optimisation des performances et des coûts Data Analyse & Data Visualization • Développement de dashboards Power BI à partir de maquettes (UX + métier) • Implémentation des mesures (DAX) et transformations (M) • Proposition de restitutions pertinentes orientées métier Gestion de projet & delivery • Prise en charge complète des évolutions en autonomie • Animation des workshops et échanges métiers • Pilotage des phases de test utilisateurs (recettes) • Organisation des démos et validation métier • Mise en production dans le respect des délais • Rédaction de la documentation fonctionnelle et utilisateur Support & amélioration continue • Support aux utilisateurs • Participation aux cérémonies Agile (daily, retro, refinement) • Amélioration continue du produit BI Responsabilités clés • Gestion de bout en bout des projets BI (sans découpage des rôles) • Capacité à travailler sur des données peu documentées • Interprétation autonome des datasets complexes • Garantie du respect des délais de delivery • Force de proposition sur les innovations Microsoft Livrables • Dashboards Power BI opérationnels • Data models et mappings documentés • Pipelines de traitement automatisés • Documentation utilisateurs et technique • Planning et suivi des livrables

🔎 Tech Lead Data (Snowflake / dbt) & Power BI Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & Analytics, nous recherchons un Tech Lead Data & BI pour piloter la delivery technique de produits data et solutions de visualisation, dans un environnement moderne et industrialisé. 🎯 Vos missions • Piloter la chaîne data de bout en bout : Snowflake → dbt → modèle sémantique → Power BI • Définir et faire appliquer les standards techniques (modélisation, qualité, performance, gouvernance) • Encadrer la revue de code , les pratiques CI/CD et l’industrialisation des pipelines • Concevoir et maintenir les modèles data et datamarts sous Snowflake • Développer et structurer les projets dbt (modèles, tests, documentation) • Mettre en place des pipelines robustes (orchestration, contrôles qualité, runbooks) • Définir les bonnes pratiques Power BI (modèle sémantique, performance, RLS, templates) • Participer au run : gestion des incidents, post-mortems, amélioration continue • Accompagner et faire monter en compétences les équipes (France & offshore) 🧩 Profil recherché • Expérience confirmée en tant que Tech Lead Data / BI • Excellente maîtrise de Snowflake et du data modeling • Expertise avancée sur dbt (modélisation, tests, documentation) • Solide expérience sur Power BI (modélisation, performance, gouvernance, RLS) • Bonne connaissance des environnements Azure Data Factory • Capacité à définir des standards et à structurer une équipe • Excellentes compétences en communication 🛠 Compétences clés • Snowflake (expert) • Data Modeling / BI Modeling (expert) • dbt (avancé) • Power BI (confirmé) • Azure Data Factory • CI/CD, data quality, gouvernance data

Nous recherchons un Business Analyste Data Profil recherché : Bac +5 (école d’ingénieur ou équivalent) – obligatoire Minimum 5 ans d’expérience en tant que Business Analyste, idéalement au sein d’équipes IT Maîtrise des fondamentaux du métier de BA : recueil des besoins, rédaction des spécifications, stratégie de tests (y compris automatisation), animation d’ateliers Solide expérience sur des projets data : modélisation de données (data modeling), SQL, architecture data, analyse approfondie des données Expérience sur des plateformes décisionnelles (reporting, analytics) Compétences clés : Très bonne maîtrise de SQL et d’Excel Bonne connaissance de la suite Microsoft Office Anglais professionnel requis Soft skills : Dynamisme et proactivité Esprit structuré et analytique Excellente communication orale Capacité à travailler dans un environnement international et multi-équipes (contexte de transformation multi-pays)

Contexte Dans le cadre d’une stratégie Data, mise en place d’un système MDM (Master Data Management) basé sur une Data Platform pour centraliser et exposer les référentiels via APIs. Mission Intégré à l’équipe Data Referential, le Data Analyst intervient en lien avec les équipes Data & Analytics pour : Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger user stories, critères de tests Réaliser des analyses de données et scripts ponctuels (SQL/Python) Concevoir et faire évoluer des datasets référentiels Contribuer à la qualité des données et à la modélisation Participer aux sujets de data catalog & metadata Documenter et accompagner la mise en production Environnement MDM (Neoxam DataHub), Data Platform Données utilisées pour : ESG, reporting, finance, front office Contexte international avec projets de migration Profil Data Analyst (3–6 ans d’expérience) SQL requis, Python apprécié Bonne maîtrise data modeling / data quality Capacité à faire le lien entre métier et technique Conditions Localisation : Paris Télétravail : jusqu’à 3 jours/semaine Durée : ~12 mois (2026–2027)

Voici une proposition d’annonce structurée dans le même format et le même niveau de lisibilité que tes précédents modèles. Data Engineer / Data Modeler Senior – Snowflake (F/H) Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer / Data Modeler Senior pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier / asset management. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la construction et de l’industrialisation de la couche Gold, avec un enjeu fort de mise à disposition de données fiables, modélisées et directement exploitables par les équipes BI et reporting. L’objectif de la mission est de consolider un socle data robuste, cohérent et documenté, au service des usages décisionnels du Groupe. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer / Data Modeler, vous intervenez sur la conception, la structuration et l’industrialisation de la couche Gold de la plateforme data. Votre rôle consiste à transformer des données brutes et intermédiaires en datasets métiers exploitables, standardisés et alignés avec les besoins de reporting et de pilotage. Vous êtes garant.e de la cohérence des modèles de données, de la qualité des datamarts et de la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et de documentation. Vos missions : 🧱 Modélisation et construction de la couche Gold Vous êtes responsable de la structuration du modèle de données métier : Concevoir et implémenter les modèles de données de la couche Gold Structurer les datamarts à destination des équipes BI et reporting Définir les règles de transformation et d’agrégation des données Garantir la cohérence entre les différentes sources et domaines métiers Optimiser les modèles pour les usages analytiques et décisionnels 📊 KPI, métriques et standardisation des données Vous contribuez à la définition des indicateurs de référence : Définir les KPI et métriques standard à l’échelle des domaines métiers Mettre en place les règles d’agrégation et de calcul des indicateurs Garantir l’homogénéité des définitions entre les différents usages Participer à la rationalisation des indicateurs existants Assurer la cohérence des données entre reporting et référentiels 🛠 Industrialisation, qualité et performance Vous participez à la fiabilisation et à la structuration de la plateforme : Mettre en place les bonnes pratiques de qualité des données Optimiser les performances des traitements et requêtes Snowflake Participer à la structuration des pipelines de transformation Assurer la robustesse et la maintenabilité des modèles Contribuer aux pratiques de versioning et d’industrialisation 📚 Documentation et gouvernance data Vous jouez un rôle clé dans la structuration et la traçabilité des données : Documenter les datasets, modèles et transformations Maintenir la documentation technique et fonctionnelle des pipelines Décrire les règles de gestion et de transformation des données Mettre en place les bonnes pratiques de tagging et de lineage Contribuer à la gouvernance globale de la plateforme data 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data platform enterprise Data Warehouse / Data Lake BI et reporting Modélisation décisionnelle Asset management / environnement financier 🛠 Technologies & outils Snowflake SQL avancé Python (apprécié) Data modeling (Kimball / approche décisionnelle) Datamarts BI (Power BI, Tableau, Qlik selon contexte) Data lineage / catalogues de données Outils de transformation data (ETL / ELT)

Dans le cadre du renforcement de notre pôle Data, nous recherchons un Développeur QlikSense / DataViz afin d’accompagner nos clients dans la valorisation de leurs données. Au sein d’une équipe data dynamique, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne décisionnelle, de la collecte à la visualisation. Vos missions principales : Concevoir et développer des applications sous Qlik Sense Modéliser les données (data modeling, scripting Qlik) Développer des dashboards interactifs et ergonomiques Recueillir les besoins métiers et les traduire en solutions BI Optimiser les performances des applications Qlik Participer à la gouvernance et à la qualité des données Assurer la maintenance et les évolutions des applications existantes

Contexte de la mission Entreprise innovante développant des solutions SaaS autour de l’automatisation intelligente, des workflows conversationnels et des systèmes IA avancés. Dans le cadre du renforcement d’une squad dédiée aux produits IA, elle recherche trois profils Senior Full Stack AI Engineer afin d’accélérer le développement de ses nouvelles fonctionnalités orientées intelligence artificielle. Vous rejoindrez une équipe produit et engineering travaillant sur des sujets mêlant IA générative, agents intelligents, workflows conversationnels et outils internes dans un environnement très orienté produit et expérimentation. La squad intervient notamment sur : - des systèmes agentiques, - des workflows conversationnels, - des systèmes d’automatisation pilotés par LLM, - des outils IA internes, - ainsi que des sujets de fiabilité, monitoring et qualité des systèmes IA en production. Missions principales Développement Full Stack orienté IA - Concevoir et développer des fonctionnalités produit end-to-end. - Intervenir aussi bien sur le frontend que sur le backend des applications. - Développer des interfaces et workflows conversationnels en TypeScript / Node.js. - Participer à la mise en place de systèmes agentiques et d’agents IA. - Collaborer étroitement avec les équipes produit et engineering afin d’itérer rapidement sur les fonctionnalités. Conception de systèmes IA & workflows intelligents - Contribuer à la création d’agents autonomes et de systèmes multi-agents. - Participer à l’intégration de LLMs, LangChain et outils IA dans les produits. - Travailler sur des problématiques de qualité, fiabilité et monitoring des systèmes IA. - Participer à la conception de pipelines d’évaluation et de contrôle qualité des agents IA. - Contribuer à des projets IA ayant un réel usage métier et une mise en production à échelle réelle. Architecture & backend - Participer aux discussions techniques et architecturales. - Concevoir et maintenir des APIs et services backend. - Travailler sur les bases de données et la modélisation des données. - Participer à l’amélioration de la scalabilité et de la robustesse de la plateforme. - Intervenir ponctuellement sur des sujets infrastructure et cloud. Collaboration & environnement produit - Évoluer dans un environnement startup orienté rapidité d’exécution et ownership. - Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires dans une logique produit. - Être force de proposition sur les choix techniques et les évolutions produit. - Participer à l’amélioration des outils internes et des workflows engineering. Stack technique - React - TypeScript - Node.js - APIs & services backend - Bases de données & data modeling - LangChain - Langfuse - LLMs & outils IA - AWS (nice to have) - Infrastructure / DevOps (bonus)