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

Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal , qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.). Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles , issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS. Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT. Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data , chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable. Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout , maintient le catalogue de données , définit et pilote les règles de qualité des données , et gère le backlog du produit data . Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance. Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue. Responsabilités clésVision et roadmap du produit data Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés. Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée. Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles. Besoins BI & analytique Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel). Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour. Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte : de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel), de la performance et de l’ergonomie, de la sécurité des données et des droits d’accès. Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs. Compréhension et documentation des flux de données Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal. Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI. Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance. Catalogue de données & modèle de données Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée : définition et signification métier, système source, classification (master data / transactionnelle), niveau de confidentialité, responsabilités (propriétaires métier et IT). S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue. Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données. Qualité des données & gouvernance Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité : KPI et seuils de qualité, règles de contrôle et de surveillance, processus de gestion des anomalies, rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade). Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction). Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data. Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data (nouvelles sources, tables, métriques, vues). Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation. Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs. Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications. Préparation des déploiements & support Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data : planification des chargements et migrations, coordination avec les équipes métiers, régionales et IT, validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production. Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes. CompétencesCompétences data & techniques Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données). Expérience en catalogage et documentation des données. Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données. Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus. Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent). Compétences produit & métier Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement. Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes. Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques. Soft skills Esprit analytique, rigueur et sens du détail. Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes. Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation. Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.

Dans le cadre d'un renfort d'équipe au sein du pôle décisionnel d'un acteur majeur en France, nous recherchons un développeur décisionnel Datastage/ Power BI pour une mission d'un an renouvelable. La mission se fera sur le site de Lyon (69). Nous recherchons quelqu'un qui maitrise déjà la partie alimentation (ODS, DWH, DATAMART) et la partie restitution (POWER BI) afin d'être rapidement opérationnel et soulager l'équipe en place. Cette dernière fonctionne selon une méthode agile (SCRUM) . Rattaché au responsable SI décisionnel vos missions consistent à : Développer de programme Dataware, Datamart (Datastage et SQL) Développer des dataset, dataflow et rapports sous PowerBI Réaliser des tests unitaires et assurer la livraison Optimiser les requêtes SQL Prendre en compte les anomalies et les évolutions en lien avec le BE et la qualification Respecter les normes et bonnes pratiques du SI Décisionnel

Nous recherchons pour notre client un Architecte Data dans le cadre d’un programme de transformation Data. Sous la responsabilité du responsable de centre d'expertise Data, il aura en charge de : Valider, sécuriser et faire évoluer l’architecture technique de la plateforme Data (Data Lake, Data Mesh, Data Warehouse) en intégrant les exigences de sécurité Garantir la cohérence, la robustesse et la sécurité des flux de données entre les différents systèmes. Accompagner les équipes projets dans le choix et l’implémentation des solutions techniques. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues. Collaborer avec les architectes, le RSSI, DPO et équipes cybersécurité pour intégrer les contrôles nécessaires. Assurer la traçabilité des décisions et la documentation des choix techniques. Partager avec Apicil les REX sur des solutions et architectures mises en oeuvre chez d'autres clients. Assurer la veille technologique et proposer des améliorations continues.

Contexte Experience : 10 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Chef de projet Senior Spécialités technologiques : Transformation digitale Mission L’organisation souhaite structurer et mettre en œuvre une gouvernance de la donnée pour soutenir sa transformation digitale, améliorer son excellence opérationnelle et piloter ses activités à partir de données fiables, accessibles et sécurisées. Nous recherchons un chef de projet senior spécialisé en data pour poursuivre la construction de la gouvernance de la donnée et garantir son intégration dans les outils, les méthodes et l’architecture fonctionnelle et technique en cours d’urbanisation. MISSION : Le consultant devra notamment : - Structurer et déployer une gouvernance de la donnée adaptée au contexte. - Diffuser les concepts fondamentaux de la data dans les méthodes et projets existants - Veiller à la bonne prise en compte des exigences data dans les systèmes techniques et métiers, ainsi qu’à la mise à disposition autonome des données via des outils de data visualisation - Challenger la démarche existante, les actions et les ressources au regard de la feuille de route et des ambitions - Sécuriser la méthode et les étapes pour accompagner la montée en maturité data Le consultant collaborera étroitement avec : - Un chef de projet data déjà en poste, notamment sur les problématiques liées à la dématérialisation - La direction numérique, la DSI et les directions métiers Expertise souhaitée - Expérience confirmée en gouvernance de la donnée et projets data - Maîtrise des enjeux réglementaires (ex. : RGPD) - Connaissance des architectures data (data lake, data warehouse, MDM) - Compétences en pilotage de projets complexes et conduite du changement - Capacité à vulgariser les concepts data et à mobiliser les parties prenantes

Descriptif du poste Mission dans une équipe en charge du contrôle et monitoring à partir d'un datawarehouse post trade. L'expertise devra apporter une expertise technique sur la base de données Oracle et son eco-système. Mettre en place et maintenir les outils et infrastructure adéquat à l'analyse de données. Une expertise sur les technologies BI est nécessaire ainsi qu'une expertise pointue sur les langages SQL et Python. Veiller aux déploiements des pipelines de données et en assurer la sécurisation technique. Enfin, être force de proposition sur les solutions techniques à mettre en place. L'automatisation des processus d'alimentation des données sera un objectif également. Cette mission recouvre une forte composante technique à la fois sur l'architecture des données et sur la mise à disposition des informations pour les data analyst/scientist de l'équipe tout comme un besoin de comprendre les données sous-jacentes liées à l'environnement.

Dans le cadre de l’évolution de ses systèmes décisionnels, nous recherchons un Chef de Projet Technique confirmé. Vous rejoindrez une équipe Data engagée dans l’optimisation des flux décisionnels et la maîtrise des impacts transverses. Votre rôle Vous structurez et coordonnez les analyses d’impacts, pilotez les adaptations nécessaires et sécurisez l’avancement opérationnel. Vos responsabilités • Centraliser et analyser les impacts sur les flux, référentiels et composants Data. • Piloter les ateliers techniques et les échanges avec les équipes Data, IT, et Métiers. • Construire une vision consolidée des risques, dépendances et actions à engager. • Maintenir le planning et coordonner les contributeurs internes. • Préparer les livrables de reporting et les comités projet. • Garantir la qualité des analyses produites et la fiabilité des éléments de décision.

Localisation : Maisons-Alfort (94) Rythme : 2 jours sur site (lundi & jeudi) / 3 jours télétravail Expérience : +8 ans Démarrage : ASAP Mission longue Expérience en banque obligatoire. Python / Spark / Entrepôts de données / Data Warehouse 1. Description du poste Dans un contexte de transformation globale du SI et d'accélération autour des technologies Data & Cloud, nous recherchons un Data Engineer senior expert en Python , PySpark , traitement de données Spark et parfaitement à l’aise avec l’écosystème AWS . Le rôle implique une forte dimension d’ingénierie logicielle : développement Python , tests unitaires (pytest), participation aux tests fonctionnels automatisés, mise en place de code modulaire , robuste et industrialisé. Au quotidien, le Data Engineer devra concevoir et développer des jobs de traitement de données (notamment via AWS Glue), maîtriser l’ensemble de la stack AWS Data (S3, Athena, Secret Manager…), intervenir ponctuellement sur des instances EC2, et collaborer étroitement avec le Tech Lead afin de respecter les design patterns applicatifs et les standards d'architecture. L’objectif majeur de la mission est de modulariser et architecturer les process Data pour construire des solutions évolutives, intégrées et orientées métier. Le poste nécessite une posture proactive, autonome, dynamique, ainsi qu’un excellent relationnel avec les PM et les équipes métiers, dans un environnement Agile SAFe .

Nous recherchons un Business Analyst Data expérimenté pour accompagner un Asset Manager dans la structuration et l’évolution de son écosystème Data. Vos missions : Recueillir et formaliser les besoins Data des équipes métier (Front, Risk, Reporting, Compliance). Contribuer à la conception du modèle de données et à la qualité / gouvernance des données. Participer à la mise en place d’outils de data management et data lineage. Collaborer avec les équipes IT, Data Engineers et Métier sur la roadmap Data

📌 Responsable de Domaine Data / BI (H/F) 🎯 Contexte & Enjeux du Poste Dans le cadre d’une évolution organisationnelle et du redimensionnement d’un poste stratégique, notre groupe renforce son Département Études et recrute son Responsable de Domaine Data / BI. Ce rôle clé intervient au moment où l’entreprise engage une refonte complète du SI décisionnel, une modernisation de son architecture data, et une professionnalisation de sa gouvernance de la donnée. Le poste combine vision stratégique, pilotage technique, management d’équipe (5 à 10 personnes, internes et prestataires) et accompagnement des métiers. 📝 Missions principales 1. Définition & Pilotage de la Stratégie Data Construire et suivre la feuille de route Data/BI du groupe (stratégie, priorités, trajectoires, budgets). Contribuer au ciblage de l’architecture Data et aux choix technologiques clés. Conduire la refonte du SI décisionnel et la modernisation des outils associés. 2. Gouvernance & Qualité de la Donnée Définir et appliquer les standards de qualité, sécurité, conformité et intégrité de la donnée. Superviser l’ensemble des flux, entrepôts, modèles et indicateurs clés. Garantir la fiabilité, performance et disponibilité des plateformes data. 3. Management & Structuration de l’Équipe Encadrer une équipe de 5 à 10 collaborateurs (internes + prestataires). Définir l’organisation, les responsabilités, les objectifs et les rituels d’équipe. Monter en compétence les équipes : méthodologie, bonnes pratiques, culture data. 4. Supervision Technique & Opérationnelle Piloter l’ensemble du périmètre technique BI & Data : Systèmes : SAP BW, SAP BO, Power BI, Snowflake Outils & technologies : ETL / Talend, SQL, modèles de données Garantir la maintenance, les évolutions, les déploiements et le bon fonctionnement des plateformes. Valider les solutions : ETL, dashboards, reporting, modèles de données, intégration, architecture. 5. Relation Métiers & Accompagnement Être l’interlocuteur privilégié des métiers (commerce, logistique, finance, opérations…). Recueillir, challenger et prioriser les besoins en intelligence décisionnelle. Accompagner les équipes dans l’usage des outils, la compréhension des indicateurs et la diffusion de la culture data. Collaborer étroitement avec la MOA et les chefs de projet SI

Principales missions : - Piloter la mise en place et l’exploitation de la CDP (Segment) dans un contexte omnicanal : web, app, retail. - Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données clients collectées. - Coordonner les chantiers entre les équipes techniques et métiers autour de la donnée client. - Traduire les besoins CRM et marketing en spécifications techniques exploitables dans la CDP. - Gérer le backlog d’évolutions CDP : priorisation, planification, suivi et communication. - Tester et recetter les flux de données (événements, attributs, identités, mapping client). - Documenter les cas d’usage, les schémas de données et les paramétrages (Confluence, Jira). - Assurer la conformité RGPD et la gestion des consentements en lien avec les équipes légales. Compétences clés : > Techniques & Data : Solide compréhension des flux de données clients et des payloads JSON. Maîtrise de Segment (tracking, mapping, intégrations, gestion des identités). Connaissance des APIs et des systèmes retail / POS. Capacité à tester et valider les flux de bout en bout. > Fonctionnelles & Métier : Excellente compréhension des enjeux CRM et marketing relationnel (segmentation, activation, scoring). Vision client unifiée et approche orientée qualité / gouvernance de la donnée. Bonne connaissance du RGPD et des pratiques de gestion du consentement. > Pilotage & Coordination : Capacité à piloter un backlog d’évolutions conséquent (plus de 50 items à venir), à prioriser les chantiers et à arbitrer entre enjeux business et contraintes techniques Approche critique et proactive vis-à-vis des parties prenantes, avec une capacité à relancer, synchroniser et maintenir la dynamique autour de ce sujet transverse Rigueur dans la gestion de projet : planification, suivi d’avancement, documentation et communication claire sur les impacts et dépendances Sens du détail et approche très opérationnelle : tester et valider concrètement chaque flux avant mise en production Capacité à documenter les cas d’usage, les flux et les paramétrages (ex. via Confluence et Jira)

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer pour participer à une mission sur un environnement cloud AWS. Le candidat évoluera au sein d’une équipe digitale internationale et contribuera à la conception, au développement et à la mise en production de solutions data à grande échelle. Profil recherché : Expérience confirmée en tant que Data Engineer ou rôle équivalent. Capacité à collecter les besoins métiers et utilisateurs et à les traduire en architecture de données. Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données robustes et évolutifs. Autonomie et rigueur dans la mise en production et la maintenance d’architectures data. Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire. Compétences techniques requises : Python – maîtrise avancée (4/4) PySpark – maîtrise avancée (4/4) Databricks – niveau confirmé (3/4) AWS – niveau confirmé (3/4) Anglais – professionnel (3/4) Conditions de travail : Télétravail : 2 jours par semaine Présence obligatoire sur site : 3 jours par semaine Lieu : Paris Début de mission : 08/12/2025 Processus de sélection : Codingame à compléter dans les 48h après réception. Proctoring appliqué pour le codingame. Soutenances techniques prévues après le codingame.

Contexte du poste Dans un contexte d’accélération des usages de l’IA et d’exigences croissantes en cybersécurité et conformité réglementaire (NIS2, RGPD, AI Act, bonnes pratiques ISO/IEC 42001, 27001/27005…), l’organisation souhaite structurer et formaliser sa politique de cybersécurité appliquée à l’IA. Le Chef de projet IA / Cybersécurité jouera un rôle clé dans la définition du cadre, sa mise en œuvre opérationnelle, et l’accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principales 1. Élaboration de la politique de cybersécurité appliquée à l’IA Construire une politique cybersécurité dédiée aux projets IA (purs ou intégrant des briques IA). Définir les exigences de sécurité adaptées aux différents types d’IA (ML, LLM, modèles embarqués, services cloud, etc.). Intégrer les enjeux liés aux données (qualité, confidentialité, gouvernance, gestion des jeux d’entraînement). 2. Définition du processus de prise en compte de la cybersécurité dans le cycle de vie des projets IA Conception d’un processus de sécurité couvrant tout le cycle : idéation, cadrage, conception, entraînement, validation, déploiement, exploitation. Coordination avec les métiers, les équipes d’ingénierie, les architectes, le juridique, la data gouvernance et le RSSI. Intégration du processus dans la gouvernance projet et dans les instances existantes. 3. Rédaction du livrable de référence : “Politique de prise en compte de la cybersécurité dans les projets et produits IA” Le livrable inclura notamment : L’organisation cible et les rôles/responsabilités (Métiers, Data, RSSI, Architectes, Juridique, Achats…). Les jalons de validation et exigences à contrôler à chaque étape. Les points de contrôle cyber spécifiques aux projets IA (robustesse des modèles, attaques adversariales, données sensibles, dérives de modèle, dépendances cloud…). Les grilles d’évaluation et matrices de risques cyber appliquées à l’IA (risques modèles, risques données, risques d’exploitation). Les clauses contractuelles types pour appels d’offres et contrats incluant de l’IA : obligations de sécurité, exigences de gestion et protection des données, auditabilité et monitoring, obligations de conformité (AI Act, RGPD…), obligations en matière de gestion de vulnérabilités IA. 4. Préparation de la phase opérationnelle Préparer le passage de la politique à l’opérationnel. Former et sensibiliser les équipes (ingénierie, métiers, achats, juridique). Participer à la structuration du dispositif opérationnel et soutenir l’Expert IA / Cybersécurité. Contribuer à la mise en place des outils de suivi, audit, monitoring sécurité des modèles.

📌 Mission Freelance – Développeur ETL / Data Engineer (DataStage, Unix, Control-M) 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation et de modernisation de nos chaînes de traitement data, nous recherchons plusieurs Développeurs ETL / Data Engineers maîtrisant DataStage, Unix et Control-M. Un des profils recherchés devra assurer un rôle de Lead Technique sur le développement (pas de gestion projet — un encadrement existe déjà). 🛠️ Compétences techniques requises Obligatoires : Expertise IBM DataStage (développement, optimisation, debugging, bonnes pratiques ETL) Très bonne maîtrise Unix/Linux (bash/ksh, scripts, automatisation) Compétence avérée Control-M (ordonnancement, dépendances, troubleshooting) SQL avancé (optimisation, analyse de performances) Pratique d’outils de versioning (Git, RTC), CI/CD, intégration & déploiements Souhaitées Python ou Java pour automatisation / outils internes Connaissances Data Lake / Data Warehouse Notions Cloud (Azure, AWS ou GCP) 🎯 Rôle & Responsabilités Pour les développeurs : Concevoir, développer et maintenir des jobs ETL sous DataStage Implémenter des scripts Unix et automatisations Intégrer et opérer les chaînes de traitement sous Control-M Analyser les performances, optimiser et fiabiliser les pipelines Participer aux déploiements et aux revues de code Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de développement Pour le Lead Développement : Encadrer techniquement les autres développeurs ETL Assurer la qualité du code, des jobs et des livrables Être point d’escalade pour les problématiques techniques DataStage/Control-M Réaliser des revues techniques, challenger les designs et améliorer les patterns ETL

Freelance OU Portage salarial (TJM : 380-420) - Erstein - Expérience de 3 ans minimum (hors stages / alternance) Envie d’intervenir sur un projet de migration et d’optimisation des flux de données dans le secteur industriel ? Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur industriel. Votre rôle : Vous accompagnerez l’équipe dans la conception, la mise en place et l’optimisation des flux de données et du Datawarehouse. - Développer et maintenir les modèles de données : vous assurez l’alimentation de la base pivot et participez à la migration vers SQL Server 2025, en veillant à la performance et à la fiabilité des données. Vous contribuez également à l’intégration de la recherche vectorielle dans les applications existantes - Mettre en place et optimiser les flux de données : vous concevez et développez des pipelines ETL (SSIS), tout en évaluant la transition vers des solutions Open Source (Polars / Pandas sous Airflow) pour moderniser et automatiser les flux - Accompagner la conception et l’architecture des solutions Data : vous rédigez des cahiers des charges, réalisez des études de faisabilité et conseillez les métiers sur le choix des données pivots, les formats et les modèles adaptés, tout en garantissant la qualité et la cohérence des données - Contribuer à l’exploitation du Datawarehouse : vous intervenez sur la base Oracle et développez des scripts Bash pour automatiser les tâches et faciliter la maintenance des données Situation géographique : Erstein (67) – Facile d’accès en transport en commun

Contexte & Enjeux Projet stratégique à haute visibilité visant à construire une nouvelle Data Platform . L’infrastructure, livrée sur un modèle Kubernetes , constitue le socle du futur environnement Data. Une équipe backend est déjà en place et développe le socle applicatif en Python / Django . Objectif principal : Structurer et définir l’ architecture Data de la plateforme, dans une logique modulaire, scalable et sécurisée , et préparer l’intégration des premiers cas d’usage métiers. 🧩 Mission Le Data Architecte interviendra sur : Définir l’ architecture cible de la Data Platform après livraison de l’infrastructure ; Segmentation et ségrégation des stockages selon les typologies de données (temps réel, analytics, applicatif) ; Déploiement et orchestration des conteneurs dans l’environnement Kubernetes ; Mise en place du socle Data et des patterns de gouvernance : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data ; Accompagnement sur les choix technologiques (préférence open source) ; Co-construction avec les équipes métiers utilisant des outils no-code / low-code pour leurs besoins analytiques. 🧠 Profil recherché Architecte Data confirmé, à l’aise sur les environnements Cloud Azure et Kubernetes ; Maîtrise des architectures temps réel , data pipelines et data storage (Data Lake / Data Warehouse) ; Expérience solide sur les environnements open source : Spark, Kafka, Airflow, etc. ; Capacité à intervenir sur des sujets d’ architecture globale (data + applicatif) ; Bon sens du travail en équipe et de la co-construction dans un contexte sensible et confidentiel ; Capacité à proposer des solutions adaptées aux contraintes existantes. ⚙️ Environnement technique (indicatif) Cloud : Azure Orchestration : Kubernetes Backend : Python / Django Data : Open source – Spark, Kafka, Airflow, etc. Usages métiers : No-code / Low-code

Le service Modélisation des Données, dans le cadre de son activité projet et MCO autour de la restitution et l’analyse de données, recherche un Data Analyst. Le service Modélisation des Données est en charge du SI Décisionnel centré sur un Datawarehouse qui est la source de données pour les briques de : - Reporting/dataviz (Power BI, COGNOS) - DataScience : mise en oeuvre de cas d’usage IA Ce Datawarehouse est alimenté par des traitements ETL et des chaînes Change Data Capture (IBM IDR, Kafka). Le service Modélisation des Données intervient : - sur les aspects techniques des projets Décisionnel / Data de CA Titres. - dans la constitution de datamarts métier et la réalisation de dashboards / rapports - sur la gouvernance des données - Sur la mise en place d’outils IA Le prestataire sera placé directement sous la responsabilité du responsable du service Modélisation des Données. Il exécutera les missions suivantes :  Projets métier de mise en place de SI Décisionnels : modélisation de données, conception de rapports, accompagnement des utilisateurs finaux (sur la conception de rapport, leur adoption et la prise en main des modèles de données par des publishers métier).  Power BI : être le point de contact technique des utilisateurs finaux ou des Publishers de Power BI de CA Titres, réalisation de reporting complexes  Intervention sur un projet de migration de dataplatform : refonte de reporting COGNOS/Power BI vers superset, refonte de chaînes ETL TALEND vers Dagster, conception de datamarts. Projet en agilité. Le poste a une dimension technique mais aussi une dimension relationnelle forte autour de l’analyse des besoins, leur recette et le suivi en mode projet. La sensibilité aux problématique de gouvernance des données (contribution au dictionnaire de données d’entreprise, qualité des données) est un enjeu fort du poste.