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Contexte de la Mission Dans le cadre de sa transition BI et de l’harmonisation de ses outils de pilotage, l’entreprise recherche un Data Analyst Confirmé pour renforcer ses équipes. La mission s'inscrit dans une volonté d'industrialiser, d'uniformiser et d'automatiser les données ainsi que les rapports de suivi, notamment pour le pilotage de la DNV. Durée : 8 mois (de mai à décembre 2026). Équipe : Intégration d'une squad au sein de l'équipe Data Analyst, aux côtés de deux Data Analysts déjà en poste sur ce domaine. Localisation : Poste basé à Antony Télétravail : 1 jour fixe par semaine Missions Principales Le consultant sera chargé de transformer la donnée brute en produits data exploitables pour les directions métiers (Sales/Business) : Architecture de données : Conception de datamarts sur des vues complexes et migration de l’ensemble des datasets/dataflows existants vers ces nouveaux datamarts. Normalisation : Nettoyage et normalisation des données sources, principalement issues de Salesforce, pour garantir la cohérence du catalogue de données. Dataviz & Pilotage : Conception, mise à jour et diffusion de tableaux de bord sous Power BI pour le pilotage de l'activité business. Optimisation : Industrialisation et automatisation de rapports manuels ou existants.

Contexte de la mission Une entité spécialisée dans les technologies de l'information, dédiée aux domaines de la finance, des risques et du recouvrement, est responsable du développement et de la maintenance d’un écosystème applicatif couvrant notamment : La comptabilité La finance La gestion des risques Les provisions Le recouvrement La gestion immobilière Les activités de marché La mission consiste à créer un système d’information moderne, fiable et orienté data, capable de : Répondre aux exigences croissantes des régulateurs en termes de délais et de volumes Contribuer à un plan stratégique à long terme, intégré notamment dans un volet dédié à la finance L’environnement SI est hybride et fortement axé sur la data, comprenant : Un entrepôt de données (Data Warehouse) Des datamarts spécialisés Des outils de visualisation de données (Data Visualization) Ce contexte favorise une approche centrée sur la data et la convergence entre les fonctions Finance et Risques. La mission s’inscrit au sein d’une équipe Agile d’environ 10 personnes, chargée de : La collecte mensuelle des données comptables, activité à forte criticité La production d’indicateurs financiers, comptables et risques La gestion des pistes d’audit La production des états et flux réglementaires Objectifs et livrables Objectifs & responsabilités Dans un cadre Agile, le consultant sera responsable des missions suivantes : Promouvoir et diffuser les valeurs Agile à l’ensemble de l’équipe Animer les rituels et favoriser la cohésion du collectif de travail Partager les meilleures pratiques et collaborer efficacement avec toutes les équipes Définir et suivre des KPI orientés performance et démarche d’amélioration continue Assurer une communication claire sur la stratégie, les indicateurs et les résultats Piloter la performance opérationnelle de l’équipe, en interne comme en externe Veiller au bon fonctionnement du système d’information dans son périmètre Structurer et prioriser les activités en lien avec les interlocuteurs métiers Définir et piloter les trajectoires IT et métier en conformité avec les standards d’architecture Contribuer à l’organisation du staffing en collaboration avec les responsables IT

Contexte de la mission Le consultant spécialisé en automatisation DevOps et gestion des événements IT/Sécurité sera chargé d’optimiser l’efficacité des processus opérationnels liés au suivi des incidents et des alertes. Sa mission consistera à concevoir et à déployer des workflows automatisés pour la création et le suivi des tickets, à industrialiser la génération de tableaux de bord et de rapports, tout en assurant une intégration fluide entre les différentes plateformes (ServiceNow, outils de monitoring, outils BI, etc.). Il interviendra dans un environnement technique diversifié comprenant : Outils & plateformes ITSM : ServiceNow, Jira BI / DataViz : Power BI, Grafana, ELK DevOps : GitHub Actions, GitLab, Azure DevOps, Jenkins Développement & scripting Python (prioritaire), PowerShell, Bash, Go API REST / GraphQL Infrastructure & Cloud Azure, AWS, GCP Terraform, Ansible Docker, Kubernetes, OpenShift Systèmes Linux / Windows Objectifs et livrables La mission du consultant portera principalement sur l’automatisation des processus liés à l’IT et à la cybersécurité, avec pour objectifs : Implémenter des automatisations fiables pour la création et le suivi des tickets dans les outils ITSM Développer et industrialiser l’automatisation du reporting et du tableau de bord (KPIs, incidents, SLA) Assurer la connectivité et l’intégration entre les différentes plateformes IT et Cloud afin de fluidifier la gestion des événements Réduire la charge manuelle des opérations récurrentes et chronophages Améliorer la qualité, la rapidité et la fiabilité du suivi des incidents ainsi que des rapports associés Élaborer une roadmap d’automatisation cohérente avec les priorités business et IT Missions principales Conception et développement de solutions d’automatisation Mise en place de pipelines CI/CD et de chaînes d’intégration automatisées Intégration des outils IT et de sécurité Développement de scripts d’automatisation pour le SOC Production de dashboards et de rapports automatisés Amélioration continue des processus opérationnels Accompagnement des équipes dans l’adoption des solutions Livrables attendus Workflows automatisés (création de tickets, gestion d’incidents) Tableaux de bord et reporting automatisés Scripts et pipelines CI/CD documentés Documentation technique et procédures opérationnelles Roadmap pour l’amélioration continue Rapports de suivi de prestation

Mission Le rôle de l’Asset Manager est de piloter le cycle de vie complet des actifs informatiques au sein de l’organisation. Il/elle intervient comme manager opérationnel avec pour objectif de structurer, fiabiliser et optimiser la gestion du parc IT à grande échelle, couvrant plusieurs sites et un volume important d’utilisateurs. Rôles & Responsabilités Pilotage du parc IT Garantir une utilisation optimale du parc informatique Assurer le suivi du cycle de vie des actifs (entrée, exploitation, sortie, renouvellement) Veiller à la qualité, la fiabilité et la complétude des données liées aux actifs Management & organisation Encadrer une équipe de gestionnaires de parc (environ 2 personnes) Identifier les axes d’amélioration et définir une roadmap annuelle Structurer et améliorer les processus de gestion des assets Gestion des données & outils Exploiter et valoriser les données liées aux actifs (tableaux de bord, analyses, détection d’écarts) Garantir la mise à jour et la cohérence des données dans l’outil ITSM (type ServiceNow) Définir les règles de gestion (nomenclature, tagging, structuration des assets) Processus & conformité Définir, formaliser et déployer les processus et procédures S’assurer de leur bonne compréhension et application par les équipes Organiser et piloter les audits et inventaires (physiques et logiques) Assurer le respect des exigences réglementaires et des bonnes pratiques Gestion des fournisseurs Piloter les prestataires impliqués dans la gestion et l’approvisionnement des assets Garantir leur bonne intégration dans les processus Suivre la qualité des prestations Performance & amélioration continue Définir et suivre des KPI de pilotage Participer à l’évolution des workflows et processus dans les outils ITSM Contribuer aux projets IT en lien avec la gestion des actifs Participer à la gestion de la connaissance (documentation, capitalisation) Interactions Collaboration étroite avec les équipes support utilisateurs (IT Support / Service Desk) Coordination avec les équipes IT, achats et finance Profil recherché Compétences techniques Bonne maîtrise des environnements Windows (Windows 11) et outils bureautiques Excel avancé (TCD, analyses de données) Maîtrise de la gestion et de l’analyse de données (reporting, dashboards) Connaissance des systèmes d’information Maîtrise d’un outil ITSM (idéalement ServiceNow – modules Incident et Asset Management) Connaissance des référentiels ITIL v4 (notamment ITAM) Notions en Software Asset Management (ISO 19770) Connaissances en gestion financière des actifs IT Outils de data visualisation (Power BI ou équivalent) Sensibilité aux enjeux RGPD appliqués aux actifs Connaissance des méthodes Lean (un plus) Compétences comportementales Dynamisme et proactivité Excellentes capacités d’écoute Esprit d’équipe Forte capacité d’apprentissage Capacité à structurer et formaliser des processus Bonnes compétences en communication, présentation et conduite du changement Rigueur et sens de l’organisation

Au sein d’une nouvelle équipe, le consultant participera à l’implémentation d’une nouvelle solution de data visualisation et de suivi en temps réel des indicateurs de risques de marchés et de suivi de P&L pour les desks de dérivés de Credit flows (CDS Single Name & Index, CDS Index options, Bonds). De formation supérieure (école d’ingénieur ou master), spécialisé dans les systèmes d’information et la finance de marchés, le consultant devra maitriser le cycle de développement logiciel et avoir de solides compétences en suivi des indicateurs de marché (grecques et P&L) sur un desk de dérivés de crédit. Doté d'une bonne rigueur et d'une grande réactivité, le consultant aura le sens de la communication. Il saura anticiper et prendre des initiatives. Il est reconnu pour son esprit d’analyse et de synthèse. Son niveau d'anglais est courant (à l'écrit comme à l'oral). La mission se déroulera au sein des équipes d’études et développements IT GMR Pre-Trade Sales & Execution des solutions d’exécution et de suivi d’exposition Pre-Trade pour le métier Global Markets & Risks de la CIB. Qualités et compétences requises :  Ecole d’ingénieur ou Master en finance et informatique  5 à 7 ans d’expérience minimum  Connaissance des dérivés de Crédit  Suivi des risques (Explain/Expected P&L), gestion de la market data en temps réel  Fort intérêt pour la finance de marchés et les dérivés  Intérêt pour les nouvelles technologies et les challenges techniques  Curiosité, autonomie, proactivité

Je cherche pour un de mes clients un Recetteur et Analyst QOD sur Paris Contexte de la mission : Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Polaris), Le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery). La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" en méthode scrum : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI) en utilisant un framework interne : l'ELT HYDRA (s'appuyant sur DBT comme back-end) La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir le socle technique et les données de référence (RCU=Référentiel Client Unique et les clés associées) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs produits data Afin de sécuriser les livrables de chaque Sprint et de pallier le manque de maturité data des systèmes amont, nous créons un poste dédié à la Recette Data et à la Qualité des Données (QoD). Objectifs/Descriptif de mission : Le consultant agira comme le "Bouclier Qualité de la Donnée" de la Core Team et des Squad métier. En support direct des Product Owners et du Scrum Master, la prestation consistera à : 1) Recetter les livrables produits data : Valider que les tables générées dans BigQuery respectent les règles de gestion définies par les PO lors des Sprints. 2) Traquer la dette Data (Data Profiling) : Écrire des requêtes SQL complexes pour profiler les données sources et cibles (détection de doublons, calcul des taux de valeurs nulles, incohérences de formats, ruptures d'intégrité référentielle). 3) Automatiser les contrôles QoD : Traduire ces règles de gestion en scripts/assertions SQL qui seront intégrés dans notre framework d'orchestration ELT (Hydra) pour un contrôle continu (à chaud et à froid). 4) Alerter et documenter : Remonter factuellement les anomalies de données imputables aux systèmes sources B2B (CRM, Facturation) pour forcer les arbitrages métiers. Livrables attendus Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables Data Profiling & Audit Amont : Exploration en SQL avancé des données brutes issues du legacy B2B. L'objectif est d'identifier les anomalies avant la modélisation Requêtes SQL d'audit (Data Profiling) Cartographie des anomalies sources (Identification de la "Dette Data" amont) Recommandations techniques au PO pour adapter les règles de gestion du RCU. En amont et au début de chaque Sprint Ingénierie des tests et implémentation QoD (Framework Hydra) : Traduction des règles de gestion métier et des critères d'acceptation du Product Owner en tests techniques automatisés dans le Framework HYDRA. Scripts SQL de tests de QoD "à chaud" et "à froid" (assertions : unicité, non-nullité, bornes de valeurs, check croisés) Intégration des règles de Qualité (QoD) dans le code ELT (Hydra) Documentation des règles de contrôle dans le Data Catalog (AIDA / ODG). Continu (Pendant le Sprint) Recette Backend & Validation des livrables Core Team Test et validation des tables physiques générées par les Data Engineers à la fin de chaque itération. Cahier de recette technique (Cas de tests documentés dans Jira). Requêtes SQL de validation finale (UAT Backend) Bilan de recette (Go / No-Go technique) autorisant l'exposition de la table aux Squads Métiers. À la fin de chaque Sprint (toutes les 3 sem.) Monitoring de la Dette Data & Exposition (Cockpit QoD): Mise en place d'un suivi de la santé des données. Vues SQL (Cockpit QoD) sur HYDRA monitorant la santé des données par domaine (Parc, Facturation, Client). Création et suivi des tickets d'anomalies (Jira) assignés aux fournisseurs de données (IT B2B) Continu / Sprint Review Compétences requises Compétences et expériences obligatoires : SQL Avancé (Niveau Expert) : Capacité à manipuler des millions de lignes, maîtriser les jointures complexes, les expressions régulières (Regex) et les fonctions analytiques pour traquer les anomalies. Mindset "QA / Testeur" appliqué à la Data : Esprit critique, rigueur extrême, capacité à imaginer les "cas aux limites" (Edge cases) pour faire crasher les modèles. Compréhension Fonctionnelle B2B : Capacité à comprendre une règle métier (ex: le cycle de vie d'un contrat) pour la traduire en test technique. Agilité & Environnement Backend : Habitude de travailler en Sprints courts avec des livraisons fréquentes sur des socles de données Cloud (Architecture dénormalisée, tables Pivots). Compétences souhaitées Connaissance du secteur Télécom : Compréhension des produits et services Telecom (fixe/mobile). Google Cloud Platform (GCP) : Pratique courante de BigQuery (requêtage orienté colonnes, champs imbriqués) et le FINOPS associé Frameworks ELT : Connaissance des transformations "in-database" 100% SQL (type dbt, Dataform) pour une prise en main rapide de notre framework interne (Hydra). Savoir-être : Esprit "Crash-Test" & Rigueur : Posture de traqueur d'anomalies. Ne pas se contenter du cas nominal, chercher systématiquement les cas aux limites (Edge cases). Fermeté & Posture de "Bouclier" : Courage de remonter la dette Data aux systèmes sources (IT B2B) sans chercher à corriger manuellement une donnée corrompue en amont. Esprit de synthèse : Capacité à vulgariser les problèmes techniques de qualité (QoD) pour forcer les arbitrages des Product Owners Métiers. Pragmatisme : Livrer de la valeur incrémentale. Expérience : > 7 ans Localisation : 16 Rue du Général Alain de Boissieu A Exclure : Ce que nous ne cherchons PAS : PAS de Testeurs QA "Logiciel/Web" : Nous ne voulons pas de testeurs d'interfaces graphiques (IHM). ). Le travail se passe à 100% dans la base de données. PAS de profils BI / Dataviz : La recette ne se fait pas visuellement sur Power BI ou Tableau. Elle se fait par le code (SQL). PAS de Scrum Masters ou PMO : Le rôle est opérationnel ("Hands-on"

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement