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Le consultant décisionnel BI intervient autour de 3 axes : o Analyser les besoins fonctionnels et techniques pour mettre en place une architecture de données pertinente et performante o Modéliser et enrichir datawarehouses et datamarts o Produire des rapports à destination des métiers et les accompagner ou former dans leur exploitation Il s’appuie si nécessaire sur les référents techniques des diverses briques si ces dernières sortent d’un cadre BI classique (cluster Big data noSQL, absence d’ETL pour l’intégration de données…). Il met en avant ses qualités pour mener à bien ses missions : o Autonomie, rigueur et force de proposition o Adaptation, esprit d'équipe. o Capacités d'analyse et de synthèse. Il est spécialisé sur la partie datavisualisation (création de dashboards, amélioration de dashboard existant, échange avec le métier pour affiner le besoin). Au moins 5 ans d'expérience sont attendus sur le rôle La maitrise de Tableau serait un plus. o Analyser les besoins fonctionnels et techniques o Localiser les données de production permettant de répondre au besoin o Développer les processus d’intégration de données o Modéliser et enrichir les datawarehouse (entrepôts de données) et les datamarts (magasins de données), o Produire des rapports ou tableaux de bords lisibles et compréhensibles par le métier, et répondant à leur besoin o Tester la qualité et la performance de ses livrables o Participer aux activités et cérémonies de l’équipe de développement organisées en mode Agile

Mission générale : Renforcer le groupe en assurant la conception, le développement et l’industrialisation de solutions Data, IA et Dataviz, au service des équipes de développement et DevSecOps. Le consultant contribue également à l’intégration d’usages IA dans les outils du développeur augmenté, ainsi qu’à l’accompagnement des équipes internes. Responsabilités principales 1. Développement & industrialisation Data / IA (activité dominante) Concevoir et développer des composants logiciels Python : scripts, services, APIs, traitements batch. Mettre en œuvre des chaînes de traitement de données (ingestion, qualité, traçabilité, performance). Développer et industrialiser des solutions Data et IA destinées aux équipes de développement Enedis. Contribuer à l’intégration des usages IA dans l’outillage du développeur augmenté (assistants de code, automatisation, analyse, observabilité). 2. Dataviz & reporting décisionnel Concevoir des tableaux de bord Power BI et autres outils de visualisation. Produire des visualisations utiles au pilotage, à l’observabilité et à l’aide à la décision. 3. Documentation, capitalisation et qualité Structurer et maintenir la documentation technique. Contribuer aux référentiels de connaissances (Confluence). Participer à la capitalisation des bonnes pratiques Data/IA. 4. Accompagnement et formation des équipes internes Appuyer les équipes dans la prise en main des solutions. Animer des sessions de formation ou démonstrations (ex : GitHub Copilot). Participer au transfert de compétences et à la montée en maturité des équipes Enedis. 5. Pilotage et coordination opérationnelle Suivre le backlog, collaborer avec les équipes projets / produits / outillage. Produire un reporting régulier d’avancement et d’activité.

Renforcer le groupe en assurant la conception, le développement et l’industrialisation de solutions Data, IA et Dataviz destinées aux équipes de développement et DevSecOps. Le consultant contribuera également à : l’intégration d’usages IA dans les outils du développeur augmenté , l'accompagnement et la montée en compétences des équipes internes Responsabilités principales 1. Développement & Industrialisation Data / IA (activité dominante) Développer des composants logiciels Python : scripts, services, APIs, traitements batch. Construire et optimiser des chaînes de traitement de données (ingestion, qualité, traçabilité, performance). Concevoir, industrialiser et maintenir des solutions Data & IA au service des équipes de développement Contribuer à l’intégration d’usages IA dans l’outillage du développeur augmenté (assistants de code, automatisation, observabilité, analyse). 2. Dataviz & reporting décisionnel Concevoir des tableaux de bord Power BI et autres outils de visualisation. Produire des visualisations destinées au pilotage, à l’observabilité et à l’aide à la décision. 3. Documentation, capitalisation & qualité Rédiger et maintenir la documentation technique. Alimenter les référentiels de connaissances (Confluence). Contribuer à la capitalisation des bonnes pratiques Data/IA. 4. Accompagnement & formation des équipes internes Appuyer les équipes internes lors de la prise en main des solutions développées. Animer des formations, démonstrations et sessions d’acculturation (ex. : GitHub Copilot). Participer au transfert de compétences et à la montée en maturité Data/IA. 5. Pilotage & coordination opérationnelle Suivre le backlog et collaborer avec les équipes projets, produits et outillage. Produire un reporting régulier d’avancement, d’activité et de difficultés éventuelles.

Je recherche pour un client basé à Lyon un Freelance Data Engineer / Data Platform Consultant pour intervenir au cœur d’un environnement Data stratégique basé sur Databricks . 🎯 Contexte de la mission Vous jouerez un rôle clé à l’interface entre les métiers (Qualité, Usines, Finance, Opérations…) et la plateforme Data. Votre objectif : faciliter l’exploitation de la donnée en traduisant les enjeux métiers en solutions analytiques concrètes. 🚀 Vos responsabilités ✅ Recueil & traduction des besoins métiers Comprendre les problématiques opérationnelles Transformer les besoins en cas d’usage analytiques ✅ Data Engineering & Gouvernance Identification des sources (SAP ERP, MES Apriso, CRM…) Nettoyage, transformation et structuration des données Garantie de la qualité et de la cohérence Respect des process de gouvernance ✅ Analyse & Valorisation Analyses descriptives, exploratoires, prédictives SQL, Python, R… Identification de leviers d’optimisation ✅ DataViz & Storytelling Création de dashboards (Power BI, Tableau, Qlik…) Restitution claire et orientée décision Construction de véritables “data stories” ✅ Accompagnement à la décision Recommandations opérationnelles Définition & suivi des KPIs Mesure d’impact

Je suis à la recherche de ce profil pour l'un de nos clients en région lyonnaise : Je suis en recherche d’une prestation sur un profil confirmé de Chef de projet/Business Analyst Data BI . Pour rappel, notre équipe Data Consumer Solutions travaille principalement sur des sujets marketing/CRM/e-commerce/services liés à nos données Consommateurs (collectés à travers des touchpoints digitaux : Apps, Site Webs, Produits connectés, Advertising platforms…). Pour cet appel à compétence nous recherchons un profil connaissant le e-commerce. Ce profil rejoindrait une équipe projet mixte composée d'experts data IT et des équipes e-commerce (D2C) collaborant sur la collecte et l’exploitation de données de nos sites web : Ventes & Tracking Analytics Il aurait un focus fort sur la partie collecte de données depuis des sources tierces. Les tâches principales seront : · Analyser les besoins exprimés par le Business Owner pour identifier les champs (API/Autres sources) à récupérer pour y répondre et proposer des solutions en collaboration avec nos experts Data. · Coordonner les tâches de setup d’outil de collecte et de build de nos Data Engineers / Experts Dataviz pour récupérer la donnée dans notre Datalake, la préparer et la transformer afin d’alimenter nos Dashboards Qlik ou des Datasets mis à disposition de Data Analysts. · Faire des analyses/requêtes Data pour tester et valider les solutions mises en place, ou répondre à des questions métiers. · Rédiger la documentation technico-fonctionnelle au fil de l'avancement du projet pour en assurer la continuité et l'évolutivité · Former et accompagner les key users sur les applications. Les compétences clés recherchées sont : · Business Analyse (expertise fonctionnelle) · Gestion de projet en environnement agile · Expérience en projets Data/BI sur des périmètres liés au e-commerce/D2C (ce critère sera clé pour notre choix, afin de permettre une montée en puissance rapide sur ce périmètre métier) · Anglais car les solutions sont déployées à l’international et les sources de données sont worldwide La mission serait de plusieurs mois (avec une fin liée à un retour de congé maternité) et en temps plein, avec chaque semaine 2 jours home office et 3 jours dans nos locaux (accessible en TCL). Notre objectif est d’avoir sélectionné et positionné une personne sur ce poste dès que possible en mars.

Mission principale Leader technique et fonctionnel chargé de concevoir, déployer et industrialiser des solutions AI/ML utilisant des algorithmes avancés Identifier les opportunités d’amélioration data et piloter leur mise en œuvre dans des environnements cross-fonctionnels Encadrer et faire monter en compétences une équipe de Data Scientists et Data Analysts Garantir le cycle de vie complet des modèles (développement, déploiement, monitoring, amélioration continue) Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour transformer les besoins business en solutions data Expérience requise 8 à 10+ ans d’expérience en Data Science Expérience confirmée en développement de code déployable et mise en production de modèles Expérience en développement logiciel production-ready et en environnement agile Expérience de management d’équipe Data Expérience en environnement healthcare ou manufacturing appréciée Compétences techniques Maîtrise des langages Data Science : Python, R, C++ Connaissance des bases de données SQL / NoSQL / Graph / Time series Expertise en AI/ML : Supervised & Unsupervised Learning Deep Learning LLMs Reinforcement Learning Federated Learning Time series forecasting Bayesian statistics et optimisation Expérience cloud et HPC : AWS, Azure, Spark CI/CD, orchestration et industrialisation des modèles Data visualization & storytelling (Tableau, Power BI, Streamlit) Expérience APIs enterprise et big data mining Connaissance des réglementations Data & AI Compétences comportementales Leadership et management d’équipe Communication écrite et orale excellente Capacité à aligner plusieurs équipes et parties prenantes Esprit analytique et résolution de problèmes Autonomie, proactivité et esprit d’équipe Formation Master ou PhD en mathématiques, informatique, ingénierie, statistiques ou domaine quantitatif équivalent