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We are looking for a Senior Full Stack Developer with strong AI expertise to build and deploy AI solutions in production. Backend and AI integration end to end, in an Agile Scrum team alongside data scientists, AI engineers and frontend developers. Deliverable: working software. Main Responsibilities & Key Activities: - Develop scalable backend systems and APIs on Azure to support AI solutions. - Integrate advanced AI functionalities into production: RAG, speech-to-text and other AI models. - Leverage Azure Functions, App Services, Cosmos DB and Key Vault for performance, security and efficiency. - Monitor, troubleshoot and resolve issues on backend services and AI model deployments. - Stay current on Generative AI trends, particularly LLMs and prompt engineering. - Desired: design and implement Intelligent Document Processing (IDP) solutions using LLMs.

📍 Fiche de Poste : Senior Functional Data ArchitectInformations sur la missionIntitulé du poste : Senior Functional Data Architect Localisation : Paris (2 jours de télétravail par semaine) TJM : 600 € Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 21/10/2027 (longue mission) 🎯 Contexte de la missionAu sein de la Direction Gouvernance des Données d'un grand groupe international, vous rejoignez un programme ambitieux visant à valoriser les données et à maximiser leur impact métier à l'échelle de l'entreprise. Votre rôle est de soutenir et promouvoir les meilleures pratiques d'architecture de données fonctionnelle sur des cas d'usage avancés (Analytics, IA, Master Data Management / MDM). Vous interviendrez avec un accent particulier sur la structuration des données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures…), en étroite collaboration avec les experts métiers, architectes techniques, ingénieurs data et data scientists. 📌 Objectifs & Livrables clés Architecture & Ontologies d'entreprise : Comprendre les processus métiers globaux et la cartographie fonctionnelle de l'architecture de données existante. Contribuer à l'enrichissement des ontologies d'entreprise et des modèles de données globaux. Cartographier, prioriser et standardiser les actifs de données stratégiques. Modélisation & Valorisation des Données : Analyser et identifier les besoins structurels des bases de données pour garantir leur exploitabilité. Modéliser des jeux de données réutilisables, fiables et standardisés. Cartographier et documenter les processus métiers clés en BPMN. Gouvernance, MDM & Qualité : Définir et optimiser le positionnement des flux MDM au sein du paysage SI. Assurer la gestion du cycle de vie des métadonnées ainsi que le partage de la documentation relative à la qualité et la fraîcheur des données. Appliquer et faire respecter le cadre global de gouvernance des données. Évaluer, certifier la conformité des datasets et accompagner les équipes IT et Métier dans le déploiement des contrôles de qualité. Innovation & IA : Exploiter les technologies d'Intelligence Artificielle (IA / GenAI) pour accélérer le delivery et optimiser l'efficience opérationnelle de l'architecture.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Business Analyst H/F Description de la mission : Dans le cadre de la mise en place d'une solution RAG, la mission porte principalement sur la spécification fonctionnelle et la coordination entre les équipes métiers, les interlocuteurs data et les équipes IT. Mission Le Business Analyst intervient sur le recueil, la formalisation et la traduction des besoins fonctionnels liés à une solution RAG. Il assure également l'interface entre les utilisateurs, les équipes techniques et les interlocuteurs data, tout en contribuant à la qualité et à la continuité des travaux. Principales responsabilités Formaliser les besoins fonctionnels Préparer et animer les ateliers de travail avec les équipes métiers Rédiger les spécifications fonctionnelles Assurer l'interface entre les utilisateurs, le Data Scientist et les équipes IT Contribuer aux tests et à la recette fonctionnelle de la solution Documenter les travaux afin de faciliter leur reprise et leur continuité Livrables attendus Expressions de besoins formalisées Comptes rendus et supports d'ateliers de travail Spécifications fonctionnelles Éléments de tests et de recette fonctionnelle Documentation de continuité et de reprise des travaux Profil recherché Compétences techniques Bonne connaissance des solutions RAG Bonne connaissance de l'intelligence artificielle générative Maîtrise de la spécification fonctionnelle Contribution aux tests et à la recette fonctionnelle Compétences personnelles Autonomie Rigueur Bonnes capacités d'analyse Capacités de synthèse Bonnes capacités de communication Langues Anglais courant Compétences / Qualités indispensables : Spécifications fonctionnelles, Animation d'ateliers métiers, Solutions RAG, Intelligence artificielle générative, Recette fonctionnelle, Anglais courant Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience dans le secteur bancaire ou les activités de risqueInformations concernant le télétravail : Télétravail : 50%

Dans le cadre du développement et de la modernisation de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data disposant d'une expertise forte sur Snowflake et dbt. Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir, développer et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, structurer et valoriser les données de l'entreprise. En tant que Tech Lead, vous serez à la fois référent(e) technique, contributeur(trice) sur les sujets complexes et garant(e) des bonnes pratiques d'architecture, de développement et de qualité des données. Vos principales responsabilités seront : Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme Data autour de Snowflake et dbt. Concevoir des modèles de données robustes, performants et maintenables. Développer et industrialiser les transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser les traitements et structures de données dans Snowflake. Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : Git, code review, CI/CD, tests automatisés, documentation et gestion des versions. Définir les standards de modélisation et de développement Data au sein de l'équipe. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la performance des données. Identifier les problématiques de performance et proposer des solutions d'optimisation, notamment sur Snowflake. Accompagner les développeurs Data dans la résolution des problématiques techniques complexes. Participer aux choix technologiques et aux décisions d'architecture. Contribuer à la mise en place d'une démarche DataOps / CI-CD. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et métiers. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème Data Cloud. Le Tech Lead pourra également être amené(e) à intervenir directement dans le développement des composants critiques de la plateforme et à accompagner les équipes dans la montée en compétence sur Snowflake et dbt.

Nous recherchons un(e) Data Engineer pour rejoindre nos équipes et intervenir sur des projets Data & BI à fort enjeu. Tu travailleras au cœur de la stack data, de la transformation et modélisation des données jusqu'à leur valorisation dans Power BI, avec notamment dbt et Snowflake. Ton rôleEn tant que Data Engineer, tu seras amené(e) à : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables Transformer, nettoyer et modéliser les données avec DBT Concevoir et optimiser des environnements data sur Snowflake Développer et maintenir des modèles de données fiables, performants et documentés Préparer et structurer les données pour les besoins de reporting et d'analyse Concevoir et développer des dashboards et reportings avec Power BI Créer des modèles sémantiques adaptés aux besoins métiers Optimiser les performances des datasets et rapports Power BI Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données Automatiser et industrialiser les workflows data Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, Software Engineers et équipes métiers Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques Data & BI Contribuer à la documentation et à l'amélioration continue de la plateforme data La stackMust-have : Expérience en Data Engineering / BI Très bonne maîtrise de SQL Expérience significative avec dbt Expérience avec Snowflake Bonne maîtrise de Power BI Maîtrise de la modélisation de données et des concepts Data Warehouse / ELT Expérience dans la conception de pipelines de données Nice-to-have : Python DAX Power Query / M Airflow / Dagster Git CI/CD AWS / Azure / GCP Terraform Kafka ou technologies de streaming

Contexte : Dans le cadre de ses activités de gestion et de traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst confirmé pour garantir la qualité, l'intégration et la bonne exploitation des données provenant de sources multiples. Le consultant interviendra notamment sur la qualification des données, leur référencement, leur normalisation et leur intégration au sein du Data Lake. Missions principales : · Garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de gestion de la donnée et à la structuration de son cycle de vie. · Superviser et intégrer des données provenant de sources multiples et de différentes natures. · Contrôler la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser les recettes et contrôles de données. · Identifier et supprimer les doublons. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. · Livrables attendus : · Données intégrées et contrôlées dans le Data Lake. · Résultats des contrôles et recettes de données. · Données qualifiées, normalisées et référencées. · Identification et traitement des anomalies et doublons. · Contribution à la documentation du cycle de vie et de la qualité des données.

Dans le cadre du développement de ses produits data et IA, un grand compte recherche un Product Owner expérimenté pour piloter des produits basés sur le machine learning et l'IA générative dans un environnement agile exigeant. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La gestion du backlog produit : recueil des besoins, rédaction des user stories, priorisation par la valeur ▪ Le cadrage des cas d'usage IA avec les métiers et l'évaluation de leur faisabilité avec les équipes techniques ▪ La coordination des équipes pluridisciplinaires : métiers, data scientists, développeurs, IT ▪ L'animation des ateliers et des rituels agiles ▪ Le suivi de la delivery et la garantie de la qualité des livrables ▪ La définition et le suivi des KPI produit : adoption, valeur métier, performance des modèles, coûts ▪ La gestion du cycle de vie spécifique aux produits IA : phases d'expérimentation, critères de passage en production, amélioration continue des modèles

Contexte : Dans le cadre de ses activités liées à la gestion et au traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst capable de garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. Le consultant interviendra sur les systèmes applicatifs dédiés à la gestion et au traitement des données, avec un rôle central dans leur intégration, leur qualification et leur exploitation. Missions principales : · Garantir la qualité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer la maîtrise et la qualité d'utilisation des données, notamment en matière de référencement, normalisation et qualification. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie, dans le respect des réglementations en vigueur. · Superviser et intégrer des données de différentes natures provenant de sources multiples. · Vérifier la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser la recette des données. · Contrôler et traiter les problématiques de doublons et de qualité des données. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. Livrables attendus : · Données intégrées et qualifiées conformément aux exigences de qualité. · Résultats de recette et contrôles qualité des données. · Analyses et actions de correction liées aux anomalies et doublons. · Éléments de suivi du référencement, de la normalisation et de la qualification des données. · Contributions à la politique de gestion et au cycle de vie des données. · Reporting et documentation relatifs à la qualité des données.

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

ContexteDans le cadre de projets de transformation Data auprès de grands comptes, notamment dans le secteur bancaire et financier, nous recherchons un(e) Business Analyst Data disposant d'une expérience de l'environnement Dataiku. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers, Data et IT afin de contribuer à la conception et au déploiement de solutions permettant d'exploiter et de valoriser les données. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la Data. Animer des ateliers avec les métiers, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et équipes IT. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et exigences Data. Identifier et analyser les différentes sources de données. Participer à la définition des règles de gestion et de transformation des données. Réaliser des analyses de données afin de valider les besoins et identifier les écarts. Contribuer à la conception et à l'évolution de workflows Dataiku. Participer à la préparation, transformation et exploitation des données dans Dataiku DSS. Contrôler la qualité, la cohérence et la complétude des données. Participer à la définition des règles de Data Quality. Réaliser des requêtes et analyses SQL. Définir les scénarios et cas de tests. Piloter ou réaliser la recette fonctionnelle des solutions Data. Identifier et suivre les anomalies de données. Participer à la documentation des flux, traitements, règles de gestion et Data Lineage. Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions.

POSTE EN PRÉSENTIEL AU LUXEMBOURG Dans le cadre de l'accélération de notre stratégie d'Intelligence Artificielle, notre client recherche un(e) Ingénieur(e) IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA générative à fort impact métier. Au sein d'un environnement mêlant Data, IA, Cloud et métiers, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur : de l'identification des cas d'usage jusqu'au déploiement en production et à l'amélioration continue des solutions. Vous serez notamment amené(e) à travailler sur des technologies telles que les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations intelligentes, avec un objectif constant : transformer les possibilités offertes par l'IA en solutions fiables, sécurisées, mesurables et réellement utilisées par les métiers. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI Concevoir, développer et déployer des solutions basées sur les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations IA. Développer en Python des applications et services IA robustes, performants et conçus pour la production. Expérimenter et sélectionner les modèles, frameworks et architectures les plus adaptés aux besoins. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de supervision, d'optimisation et d'amélioration continue des solutions. Intégrer l'IA dans le système d'information Intégrer les modèles IA aux systèmes internes via API, connecteurs, bases de données et applications métiers. Développer, consommer et documenter des API Data / IA. Travailler avec des environnements SQL / NoSQL et distribués. Contribuer à la conception d'architectures permettant de passer efficacement du prototype à la production. Industrialiser et déployer Collaborer avec les Data Scientists, Data Engineers et équipes plateforme afin d'industrialiser et de déployer les modèles. Utiliser et maintenir un registre de modèles (MLflow ou équivalent) pour garantir la traçabilité, le versioning et le monitoring. Participer à la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps et des pipelines de déploiement. Contribuer à la fiabilité, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des solutions IA. Sécurité, gouvernance et conformité Veiller au respect des standards de sécurité informatique, de gouvernance des données et des bonnes pratiques IA. Intégrer les exigences de conformité applicables, notamment celles liées à l'AI Act. Contribuer à la mise en place de solutions IA explicables, traçables et maîtrisées. Accompagner les métiers Co-construire avec les équipes métiers des cas d'usage IA concrets, réalistes et mesurables, alignés avec les priorités stratégiques du Groupe. Transformer les besoins métiers en solutions techniques pertinentes et industrialisables. Vulgariser les concepts liés à l'IA et accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions. Assurer une veille technologique active sur les évolutions de l'IA générative et identifier les opportunités pertinentes pour le Groupe.

Nous recherchons un consultant en Data, avec une solide expérience autour de l'outil Datastage. Le consultant intégrera l'équipe Data provisioning (DPR), qui a en charge la mise à disposition des données pour les différents consommateurs Data (BI, Data Scientists, équipes métiers, etc.) ; Tout en respectant les normes règlementaires et la gouvernance des données. Au sein de cette équipe le consultant interviendra principalement sur : L'implémentation du projet « Bâle IV » qui vise à mettre en œuvre les nouvelles exigences réglementaires imposées aux institutions bancaires et de crédit. La participation aux travaux d'enrichissement et livraison des données pour les différents Data Customers selon les normes et standards Vos tâches : Analyser les besoins des équipes métiers Concevoir des solutions robustes et optimisées et rédiger les spécifications techniques Proposer une planification réaliste des travaux et livraisons Développer les flux Datastage selon les standards Assurer la partie testing et support des métiers lors de la qualification Documenter et déployer les solutions selon les normes Assurer la maintenance, la qualité et les performances des solutions livrées Travailler en étroite collaboration avec l'équipe projet (Data Engineer, équipes métiers, Chef de projet IT, Chef de projet Métier) Assurer un reporting régulier sur l'état d'avancement des projets et tâches confiées Identifier les risques et proposer des solutions pour respecter les délais et objectifs Vos qualifications Expérience d'au moins 5 ans dans le domaine de la Data Maitrise avancée d'IBM Datastage (5 ans d'exp. minimum) Fortes capacités analytiques et de résolution de problèmes Solides connaissances en bases de données (Oracle, SQL Server, DB2) Maitrise des techniques de modélisation des données (relationnelles, multi-dimensionnelles) Expérience avec des Framework CI/CD est un avantage Une expérience dans le domaine bancaire, principalement la réglementation Bâle 4. Aisance de communication Facilité d'intégration et esprit d'équipe Rigueur, autonomie et gestion des priorités Expérience avec les outils (Webfocus, Denodo, Dataiku, Power BI) est considérée comme un avantage

AI engineer Senior (H/F) — CDI — Luxembourg Banque/assurance Pour un poste en cdi sur Luxembourg, nous recherchons de AI engineer senior dans le secteur de la banque et de l'assurance Vous rejoignez une équipe chargée de faire passer l'intelligence artificielle du prototype à l'usage réel, à l'échelle du Groupe. Le poste est résolument tourné vers le build et la mise en production : LLM, copilotes, agents et automatisations qui répondent à des besoins métier identifiés. Salaire enttre 80 000 et 105 000 euros Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Ce que vous ferez au quotidien Vous construisez des solutions d'IA générative de bout en bout — architectures RAG, agents, assistants conversationnels, chaînes d'automatisation — et vous les amenez jusqu'en production. Le code est votre terrain principal : vous développez en Python des services et applications pensés pour tenir la charge, être maintenus et évoluer. Vous branchez les modèles sur l'existant via API, connecteurs, bases de données et applications métiers, et vous concevez, exposez et documentez les API Data/IA que d'autres équipes viendront consommer. Côté cycle de vie, vous vous appuyez sur un registre de modèles (MLflow ou outil équivalent) pour garder la traçabilité, gérer les versions et suivre le comportement des solutions déployées. Vous mettez en place ce qu'il faut de supervision et d'instrumentation pour détecter les écarts, optimiser et itérer. Vous avancez avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes plateforme sur l'industrialisation. Et vous travaillez directement avec les métiers pour cadrer des cas d'usage réalistes, mesurables et alignés sur les priorités du Groupe. L'environnement étant régulé, la sécurité, la gouvernance des données et les obligations issues de l'AI Act structurent votre manière de concevoir dès le départ. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

Rejoignez une grande maison du secteur du luxe en tant que Data Engineer GCP. Vous intégrerez une équipe moderne et ambitieuse travaillant sur l'infrastructure et l'orchestration de données critiques, dans un environnement cloud-natif structuré autour de Google Cloud Platform. Vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Votre expertise en BigQuery, Terraform et DBT sera centrale pour garantir la qualité, la scalabilité et l'efficacité des solutions d'ingestion et de transformation de données. Vous collaborerez étroitement avec les équipes data science et analytics pour fournir des données fiables et bien structurées, tout en contribuant à l'évolution de l'architecture technique et des bonnes pratiques au sein de l'équipe. Le projet s'inscrit dans une démarche d'optimisation et de modernisation de la plateforme de données, en suivant une méthodologie Agile. Vous participerez à des sprints réguliers, contribuerez à la documentation technique et serez impliqué dans les revues de code et les améliorations continues de la base de code. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT haute performance en DBT, optimisés pour BigQuery - Gérer l'infrastructure cloud (GCP) en tant que code via Terraform, en respectant les principes d'Infrastructure as Code - Optimiser les requêtes BigQuery et les modèles de données pour performance et coût - Assurer la qualité et la fiabilité des données ingérées et transformées - Documenter les architectures, les processus et les solutions mises en place - Collaborer avec les data analysts et data scientists pour comprendre les besoins métier - Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'équipe - Maintenir et monitorer les pipelines en production, gérer les incidents et les améliorations Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

Au sein de la gouvernance des données du groupe, vous contribuez à un programme ambitieux visant à valoriser la donnée et à maximiser son impact sur nos solutions. En tant que Senior Functional Data Architect, vous garantissez l'application des meilleures pratiques d'architecture fonctionnelle des données pour les cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management (MDM). Votre périmètre se concentre particulièrement sur les données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures...). Vous travaillez en étroite collaboration avec des communautés variées (experts métier, architectes techniques, data engineers/développeurs, data scientists) et veillez à la structuration optimale des plateformes de données avec une vision à moyen/long terme. Objectifs et livrablesOntologie et modélisation d'entreprise : Comprendre les processus métier de haut niveau et l'architecture de données du système d'information à travers les différentes BUs (ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT/métier, plateformes BI/IA). Enrichir l'ontologie d'entreprise et le modèle de données global. Cartographier les actifs existants sur les plateformes de données pour prioriser leur standardisation. Besoins structurels et self-service : Identifier les besoins structurels des bases de données pour offrir des capacités d'auto-service grâce à une agrégation/consolidation cohérente, la normalisation/dénormalisation, la rationalisation et la gestion de la qualité des données. Positionnement MDM : Définir le positionnement des flux MDM dans le SI à travers les domaines fonctionnels et BUs pour soutenir les processus métier avec le niveau de qualité requis. Modélisation et documentation des jeux de données : Modéliser des datasets standardisés et réutilisables (diffusés via le Data Marketplace). Documenter les processus métier clés producteurs et consommateurs de données en BPMN. Gérer les métadonnées (couverture, fraîcheur). Gouvernance et conformité : Appliquer la politique d'architecture de données du groupe. Veiller au respect de la gestion des risques (classification de la donnée, confidentialité, RGPD/conformité, gestion des accès et rétention). Qualité des données : Guider les experts métier et les équipes IT sur le déploiement des contrôles de qualité des données. Certification et IA : Évaluer et certifier la conformité des jeux de données logiques. Utiliser l'IA de façon optimale pour accélérer la livraison et gagner en efficacité.