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L'objet de cette consultation est une prestation de Data Steward sur le domaine Mesures et Relations Contractuelles 1. Superviser la qualité des données du domaine a. Créer des « Key Quality Indicators » (KQI) permettant de surveiller les données en travaillant avec les data quality manager dans notre outil de surveillance c. Prioriser et mettre en place un plan de remédiation pour les indicateurs critiques 2. Piloter les activités Data du domaine a. En lien avec le Data Owner, définir une roadmap sur les aspects catalogages et surveillance des données b. Suivre la roadmap, faire remonter les alertes, et procéder aux ajustements si nécessaire c. Présenter les avancées en comité trimestriel de Gouvernance des Données 3. Alimenter et mettre à jour le catalogue de données dans Collibra et le Modèle Objet Métier d. En lien avec les Data Owner des différents domaines, mettre à jour le catalogue métier dans Collibra (data domain, data concept, business rules, quality rules, statuts, etc) e. Enrichir le Modèle Objet métier dans Collibra f. En lien avec les équipes Data et SI, cartographier les données techniques et établir les lineage avec les concepts métier dans Collibra. 4. Evaluer l'impact Data des fonctionnalités et évolutions de la DCP (Data by Design) a. A travers la réalisation d'un Visa Data en phase de design/conception, évaluer l'impact qu'une nouvelle fonctionnalité ou une évolution aura sur les données et règles déjà en place dans les bases, les reporting, les applications, l'usage, etc. b. Le Visa Data est à construire en lien avec l'Epic Owner (ou chef de projet), l'urbaniste/architecte et le Data Owner du ou des domaines concernés.

Nous recherchons un Tech Lead Data Senior, expert Databricks & Azure, pour piloter les sujets Data Engineering de bout en bout et accompagner la transformation et l'industrialisation de notre Data Factory. Vos responsabilitésPiloter la chaîne Data Engineering de l'ingestion jusqu'à la couche Gold, ainsi que les sujets référentiels de données et APIisation. Définir et challenger les architectures et solutions techniques sur Azure / Databricks. Garantir la qualité, la robustesse, la performance et l'industrialisation des pipelines Data. Accompagner le volet Analytics autour de Microsoft Fabric et Power BI : modèles de données, Semantic Models, gouvernance et performance. Challenger et accompagner les Data Engineers et profils Analytics dans leurs choix techniques. Encadrer et animer une équipe de 10 à 15 ETP. Sécuriser les engagements, les roadmaps et la qualité du delivery. Contribuer à la définition des standards d'architecture, de développement, de CI/CD et de DataOps.

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Description et livrables de la prestation Le Data Engineer est un développeur au sein de l'équipe Engineering Open Big Data du Département Guilde Data, qui regroupe l'ensemble des expertises technologiques liées à l'ingénierie de la donnée, de l'automatisation et à l'exploitation des modèles de Machine Learning. Votre rôle et vos missions : Vous aurez pour missions principales de développer les projets Big Data demandés par le métier, et notamment : • Passer de la donnée brute à de la donnée exploitable, exposée sous forme de tables requêtables dans le Datalake • Consolider ces données au fur et à mesure de leur alimentation récurrente dans le Datalake • Les exploiter pour atteindre la finalité business (exposition de Business View, réintégration des résultats dans le SI, service de scoring, …) • De mettre en place et de garantir le respect dans la durée d'un processus qualité sur l'ensemble du cycle de DEV (documents, tests unitaires / intégration / fonctionnels, commentaires, versionning, etc.) • Accompagner les Data Engineers sur son périmètre pour garantir la qualité des livrables

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous aimez autant comprendre ce que fait un pipeline que travailler sur la techno qui le fait tourner ? Nous recherchons un·e Data Engineer / Développeur Big Data Spark pour rejoindre un projet qui offre une trajectoire technique intéressante : moderniser progressivement un SI Data existant, puis participer à sa migration vers Databricks dans le cloud. L'enjeu n'est donc pas de repartir d'une feuille blanche. Vous travaillerez d'abord sur l'existant, comprendrez les flux et leurs enjeux métier, puis contribuerez à construire leur cible Big Data et Cloud. Votre terrain de jeu : moderniser l'existant avant de construire la cible Cloud Votre mission s'articulera autour de deux grandes étapes. 1/ Migrer progressivement les traitements vers Spark Vous commencerez par vous approprier les flux de données existants et les processus métier associés. Concrètement, vous allez : - migrer des traitements Informatica et PL/SQL vers Spark en Java - concevoir, développer et maintenir des pipelines de données - optimiser les traitements existants en travaillant notamment sur leur performance et leur robustesse - assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements SQL / PL-SQL - intervenir sur le BUILD comme sur le RUN, afin de comprendre le fonctionnement des traitements de bout en bout - veiller à la qualité et à la fiabilité des données produites. L'objectif : faire évoluer progressivement le patrimoine existant vers une architecture Big Data plus moderne, sans perdre la connaissance métier portée par les traitements historiques. 2/ Participer à la migration vers Databricks Une fois cette première étape engagée, vous participerez à un projet stratégique de migration vers le Cloud avec Databricks. Vous contribuerez notamment à : - concevoir les futurs pipelines de données sous Databricks - participer aux choix de conception et d'architecture - industrialiser les nouveaux traitements - faire évoluer les pratiques de développement et d'exploitation autour de cette nouvelle plateforme. Vous aurez donc l'occasion de travailler sur l'existant et sa transformation, plutôt que d'intervenir uniquement sur la maintenance ou uniquement sur la cible.

Contexte de la mission : C'est pour accompagner notre client, un grand groupe national du secteur du transport, dans l'évolution et l'industrialisation de sa plateforme Data Cloud Azure que nous recherchons un Ingénieur Data orienté DevOps. Au coeur d'un environnement Data à forts enjeux, la plateforme centralise des données issues de différents référentiels techniques, applicatifs, organisationnels et financiers afin de produire des indicateurs de pilotage et des tableaux de bord décisionnels. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à la fois Data, Cloud et DevOps, avec un rôle clé dans la conception et l'industrialisation des traitements de données. Votre périmètre couvrira notamment : - La conception et le développement de traitements Databricks / PySpark selon une architecture Bronze / Silver / Gold ; - L'industrialisation et l'optimisation des pipelines Data ; - L'automatisation et la gestion des infrastructures Azure avec Terraform ; - La mise en oeuvre et le maintien des chaînes CI/CD avec Jenkins et GitHub ; - La supervision et l'exploitation de la plateforme Data. La mission offre également une véritable dimension de conseil et d'accompagnement : études d'opportunité, sujets d'innovation, réflexions autour des architectures Data et recommandations visant à optimiser les performances, la fiabilité et les coûts des solutions. Responsabilités : * Concevoir et industrialiser les traitements de données Databricks (PySpark) selon une architecture Bronze / Silver / Gold ; * Développer, optimiser et maintenir les pipelines de données en garantissant performance, qualité et maîtrise des coûts ; * Exploiter les formats de données (Delta, Parquet, CSV) et mettre en oeuvre les bonnes pratiques associées ; * Assurer la supervision de la plateforme data via Azure Data Factory : monitoring, alerting, suivi de la qualité des données et reporting ; * Renforcer la fiabilité et la résilience des traitements en participant à la gestion des incidents, à la détection d'anomalies et à l'amélioration continue ; * Contribuer aux activités DevOps et Cloud en maintenant les infrastructures et pipelines CI/CD (Terraform, Jenkins, GitHub) et en collaborant avec les équipes métiers et techniques.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous aimez autant comprendre ce que fait un pipeline que travailler sur la techno qui le fait tourner ? Nous recherchons un·e Data Engineer / Développeur Big Data Spark pour rejoindre un projet qui offre une trajectoire technique intéressante : moderniser progressivement un SI Data existant, puis participer à sa migration vers Databricks dans le cloud. L'enjeu n'est donc pas de repartir d'une feuille blanche. Vous travaillerez d'abord sur l'existant, comprendrez les flux et leurs enjeux métier, puis contribuerez à construire leur cible Big Data et Cloud. Votre terrain de jeu : moderniser l'existant avant de construire la cible Cloud Votre mission s'articulera autour de deux grandes étapes. 1/ Migrer progressivement les traitements vers Spark Vous commencerez par vous approprier les flux de données existants et les processus métier associés. Concrètement, vous allez : - migrer des traitements Informatica et PL/SQL vers Spark en Java - concevoir, développer et maintenir des pipelines de données - optimiser les traitements existants en travaillant notamment sur leur performance et leur robustesse - assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements SQL / PL-SQL - intervenir sur le BUILD comme sur le RUN, afin de comprendre le fonctionnement des traitements de bout en bout - veiller à la qualité et à la fiabilité des données produites. L'objectif : faire évoluer progressivement le patrimoine existant vers une architecture Big Data plus moderne, sans perdre la connaissance métier portée par les traitements historiques. 2/ Participer à la migration vers Databricks Une fois cette première étape engagée, vous participerez à un projet stratégique de migration vers le Cloud avec Databricks. Vous contribuerez notamment à : - concevoir les futurs pipelines de données sous Databricks - participer aux choix de conception et d'architecture - industrialiser les nouveaux traitements - faire évoluer les pratiques de développement et d'exploitation autour de cette nouvelle plateforme. Vous aurez donc l'occasion de travailler sur l'existant et sa transformation, plutôt que d'intervenir uniquement sur la maintenance ou uniquement sur la cible.

Delivery data engineering en proximité métier Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données batch, event-driven ou streaming selon les besoins des produits data. Traduire les exigences fonctionnelles et contraintes techniques en solutions data simples, robustes, scalables et maintenables. Contribuer aux cérémonies de delivery, au chiffrage, à la planification, à la gestion des dépendances et à la sécurisation des engagements des squads. Assurer une collaboration fluide avec les Delivery Managers pour rendre visibles les risques, dépendances, arbitrages et points de blocage. Industrialisation, qualité et fiabilité Mettre en œuvre les « quality gates » : tests unitaires et d'intégration, tests de données, contrôle de schéma, idempotence, stratégies de reprise et validation de la qualité. Appliquer les standards de développement Python, PySpark et SQL, ainsi que les bonnes pratiques Git, CI/CD, revue de code et documentation. Contribuer à l'observabilité des flux : logs, métriques, alerting, lineage, suivi des SLA/SLO et analyse des incidents de run. Participer au diagnostic et à la résolution des incidents ou problèmes de production en lien avec les équipes plateformes, CloudOps et SecOps. Architecture data, Lakehouse et performance Implémenter les patterns d'architecture validés : ingestion, modélisation Lakehouse, architecture médaillon, data products, APIs de données et intégrations réutilisables. Optimiser les traitements Spark/Databricks, les requêtes SQL, les stratégies de stockage et l'utilisation du compute afin d'améliorer performance et coûts. Documenter les choix techniques structurants et contribuer aux ADR lorsque les décisions impactent les standards ou la trajectoire cible. Veiller à la cohérence des solutions avec l'architecture One B2C, les standards Data Engineering & Platforms et les exigences entreprise. Sécurité, gouvernance et conformité Intégrer les exigences de sécurité by design : gestion des secrets, IAM, droits d'accès, chiffrement, durcissement, scans et séparation des environnements. Appliquer les règles de protection des données, d'anonymisation, de minimisation, de traçabilité et de conformité RGPD. Contribuer à la gouvernance opérationnelle des datasets, métadonnées, contrats de données, contrôles d'accès et règles de qualité. Travailler avec les équipes Cybersecurity, Infrastructure, Data Office et Architecture pour garantir l'alignement avec les standards ENGIE. AI-assisted engineering et amélioration continue Utiliser de manière responsable les outils d'ingénierie assistée par IA, tels que Copilot, agents, génération de code, SQL, tests, documentation et aide au debugging. Identifier et proposer des opportunités d'automatisation pour accélérer le delivery, réduire les erreurs et standardiser les pratiques d'ingénierie.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Administrateur Big Data Azure - Java H/F Description de la mission : Fiche de poste – Administrateur Big Data Azure - Java Contexte et objectif de la mission Dans le cadre du développement et de la maintenance d'une infrastructure Big Data sur cloud public, la mission consiste à gérer, optimiser et garantir la disponibilité d'une plateforme centrée sur Spark et Synapse, avec une migration prochaine des environnements on-premise vers des solutions cloud publiques telles que Snowflake et Databricks. Niveau recherché Profil middle à senior. Missions principales • Développement d'APIs en Java/Spring facilitant l'interfaçage avec Azure et gestion du cycle de vie des applications via CI/CD • Implémentation et maintenance de solutions de traitement distribué basées sur Spark, via une stack Spark sur AKS développée en interne (Kubernetes CRD Spark Operator) et Synapse d'Azure • Déploiement automatisé et intégration des solutions dans le respect des exigences de sécurité : autorisation, authentification, chiffrement, résilience, Azure Policies • Garantie de la disponibilité, de la performance et de la sécurité des solutions déployées • Gestion des incidents et tickets liés à l'infrastructure Hadoop avec support technique • Gestion des changements : préparation des changes, tests, rollback, coordination avec les intervenants et suivi des processus • Participation à l'élaboration et au suivi du planning global de production • Mise en place et maintien de la documentation technique destinée aux équipes internes et aux utilisateurs • Participation aux task forces pour résoudre des problématiques techniques complexes • Contribution aux POC de migration des clients on-premise vers des solutions de stockage sur Azure, Snowflake, Databricks et autres • Accompagnement des clients dans leur transition du on-premise vers le cloud public • Collaboration étroite avec les éditeurs et les équipes internes • Réalisation des astreintes techniques selon le planning défini Profil recherché Compétences techniques : • Développement : Java, Spring, Temporal, Liquibase, Powershell • Containerisation d'applications Java, déploiement sur AKS, création d'images Docker • Azure Kubernetes Service (AKS) avec maîtrise de Azure Identity, CSI, nodepool, autoscaling, VM spot • Big Data : Spark, Hive Metastore, Hadoop • CI/CD et GitOps : Jenkins, ArgoCD, GitHub, Git, Nexus, Harbor • Linux, Bash, protocoles de sécurité OAuth et SSL • Monitoring : ElasticSearch, Kibana (niveau utilisateur) • Connaissance de Snowflake et Databricks, notamment sur le stockage, le catalogue de données et la fédération des données Compétences relationnelles : • Esprit d'analyse et de synthèse, autonomie et sens des responsabilités • Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement • Orientation client et qualité de service Compétences / Qualités indispensables : Java / Spring, Azure Kubernetes Service (AKS), Spark / Big Data, CI/CD & GitOps, Sécurité cloud (OAuth, SSL, Azure Policies), Snowflake / Databricks Compétences / Qualités qui seraient un + : Hadoop (optionnel)Informations concernant le télétravail : Oui — 1 jour/semaine

Notre client dans le secteur Transport et logistique recherche un/une Data Engineer BI / Reporting H/F Description de la mission : Contexte La mission s'inscrit au sein d'une équipe projet rattachée à une ligne de produit Data. Elle porte sur le développement de reporting pour un nouveau portail de suivi des prestations de service, dans un contexte plus large de migration Data Cloud. La prestation comprend également la maintenance d'un patrimoine de reporting existant sur l'écosystème SAP BI. Mission Le Data Engineer intervient sur des sujets de reporting, de préparation de données et de maintenance de traitements décisionnels. Il contribue à l'analyse des besoins métier, à la conception des solutions de restitution, à la qualité des données, aux tests et aux mises en production, tout en assurant un support opérationnel et un reporting d'activité dans un cadre agile. Principales responsabilités Analyser les besoins métier, étudier les impacts et chiffrer les développements Modéliser et préparer les données pour des usages décisionnels Concevoir et maintenir les rapports Power BI Mettre en œuvre et suivre les contrôles de qualité de données Réaliser les tests, les recettes et les mises en production Produire la documentation fonctionnelle et technique Reprendre les historiques de données depuis SAP vers Databricks Maintenir les pipelines Databricks en SQL, Python et PySpark Assurer le support, l'analyse et la résolution d'incidents Maintenir les traitements SAP BW/HANA et les restitutions SAP BusinessObjects BI4, sur une part minoritaire de l'activité Reporter son activité auprès de l'équipe DSI dans le cadre des instances Agile / Scrum Environnement technique BI / Reporting : Power BI, SAP BW/HANA, SAP BusinessObjects BI4, WEBI Data Engineering : Databricks, SQL, Python, PySpark, Kafka Cloud / Plateforme : Azure, Fabric, Power Platform Outils / Méthodes : Jira, Confluence, Agile, Scrum, SAFe, FinOps Livrables attendus Analyses de besoins, études d'impact et chiffrages Modèles de données préparés pour les usages décisionnels Rapports Power BI conçus et maintenus Contrôles de qualité de données mis en place et suivis Jeux de tests, recettes et mises en production réalisés Documentation fonctionnelle et technique Reprises d'historique depuis SAP vers Databricks Pipelines Databricks maintenus et fiabilisés Support et résolution d'incidents Profil recherché Expérience Profil expert avec plus de 7 ans d'expérience Capacité à assurer la mission en autonomie dès la prise de poste Expérience significative permettant d'intervenir efficacement sans accompagnement rapproché Compétences techniques Maîtrise de SAP BW/HANA, SAP BusinessObjects BI4, WebI et SQL Conception et maintenance de rapports Power BI Modélisation et préparation de données pour le décisionnel Maintenance de pipelines Databricks en SQL, Python et PySpark Pratique des outils Agile, Jira et Confluence La certification Power BI constitue un atout Des connaissances en consommation de topics Kafka, FinOps, Azure, Fabric et Power Platform sont appréciées La connaissance de Scrum et SAFe est appréciée La connaissance des processus de gestion de prestations de services et du suivi d'exécution de contrats et devis est appréciée Compétences personnelles Autonomie Sens du service Rigueur Esprit d'analyse Capacité d'investigation Communication claire Esprit d'équipe et coopération transverse Capacité à s'approprier rapidement un patrimoine décisionnel existant et des processus métiers complexes Capacité à être force de proposition et proactif sur les aspects techniques et fonctionnels Capacité à travailler avec des interlocuteurs métiers et techniques Capacité à documenter et transmettre les connaissances Compétences / Qualités indispensables : Power BI, Databricks, SQL, SAP BW/HANA et SAP BusinessObjects BI4, Python / PySpark, Modélisation de données décisionnelles Compétences / Qualités qui seraient un + : Certification Power BI, consommation de topics Kafka, FinOps, Azure, Fabric, Power Platform, Scrum, SAFe, connaissance des processus de gestion de prestations de services et du suivi d'exécution des contrats et devis Informations concernant le télétravail : Globalement en télétravail, jours à prévoir occasionnellement pour certaines réunions d'équipe.

Nous recherchons un Architecte Solution Data expérimenté pour rejoindre un grand acteur du secteur du transport en commun. Vous piloterez l'architecture technique et l'évolution de la plateforme Data en environnement Databricks et AWS, en tant que référent auprès des équipes projets et de production. Vous interviendrez comme Tech Lead et architecte auprès des squads métiers, en charge de l'accompagnement des projets Data du cadrage initial jusqu'à la mise en production. Votre rôle combiera une vision stratégique d'architecture avec une forte implication opérationnelle sur les enjeux de performance, d'optimisation et d'industrialisation des traitements. Vous serez le garant des choix techniques, de la qualité des développements et de l'application des meilleures pratiques sur l'ensemble du socle technologique. Ce poste offre une opportunité unique de façonner l'évolution d'une plateforme Data complexe, multi-sources et à haute volumétrie, tout en contribuant activement aux améliorations du framework technique et des briques réutilisables. Vous travaillerez dans un environnement Agile structure, en étroite collaboration avec les développeurs et les équipes métier. Responsabilités : - Accompagner les squads métiers dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en service des cas d'usage Data. - Challenger et valider les choix techniques et architecturaux proposés par les projets, en garantissant la cohérence avec la stratégie globale. - Assister les Tech Leads dans la définition des architectures détaillées et la rédaction des documents d'architecture technique (DAT). - Concevoir, optimiser et valider les pipelines d'ingestion et de transformation de données, en veillant à la performance et à la scalabilité. - Garantir l'application des bonnes pratiques en matière de développement, de performance, de FinOps et d'éco-conception numérique. - Contribuer activement à l'amélioration et l'évolution des frameworks et briques techniques de la plateforme Data. - Participer au maintien en conditions opérationnelles (MCO) des applications Data et intervenir en support de niveau N3 en cas de dégradation ou d'incident critique. - Réaliser des preuves de concept (PoC), audits techniques et études d'architecture pour explorer de nouvelles approches ou technologies. Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

Architecte Data Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 3 jours par semaine) Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. La mission consiste à intervenir en tant qu'Architecte Data / Data Engineer Senior au sein d'équipes métier et data afin d'accompagner la valorisation des données, la migration de plateformes analytiques et le développement de solutions décisionnelles. Le consultant participe à un programme de migration de projets Dataiku vers Databricks. Il accompagne les équipes métier lors des phases de recette, valide les résultats obtenus avant et après migration, identifie les écarts éventuels et contribue à leur correction afin de garantir la continuité des activités et la fiabilité des traitements de données. Il intervient également en tant que référent data auprès des équipes métiers afin d'améliorer les pratiques de développement, de structurer les processus de réalisation des projets data et de définir les standards techniques. À ce titre, il contribue à l'évolution des méthodes de développement, des processus de mise en production, de la gestion des versions, des tests, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance. Le consultant accompagne les Data Engineers et Data Analysts dans leur montée en compétence au travers d'activités de coaching technique et méthodologique, participe à l'identification des écarts aux standards et propose des plans d'amélioration afin de renforcer la qualité et la maintenabilité des développements. Il réalise également des tableaux de bord décisionnels et des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des directions métier. Il conçoit et optimise les modèles de données, construit les restitutions analytiques, développe des indicateurs, automatise les chaînes de traitement des données et assure la supervision des flux de données. Enfin, il contribue aux activités de gouvernance de la donnée à travers le catalogage des données, la documentation des dictionnaires et des lineage, le suivi de la qualité des données, la gestion des accès aux produits data et la mise en place de dispositifs permettant d'améliorer la fiabilité, la traçabilité et l'exploitation des données dans l'entreprise.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique Data pour un acteur majeur du secteur du Luxe, nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe travaillant sur des problématiques de prévision et d'aide à la décision. La mission porte notamment sur des enjeux de forecast de nouveaux produits, avec des prévisions réalisées à une maille fine, notamment au niveau SKU. L'objectif est à la fois de développer des modèles performants et de travailler dans une véritable logique d'industrialisation, afin de permettre leur utilisation à grande échelle dans un environnement Data moderne. La connaissance des problématiques propres au Retail est particulièrement importante pour comprendre les enjeux métiers associés aux prévisions de ventes et aux nouveaux produits. Avantages de la mission : • Mission longue au sein d'un acteur majeur du Luxe • Problématiques Data Science concrètes avec un fort impact métier • Sujets de forecasting à grande échelle et à une granularité fine • Environnement technique moderne autour de Databricks et Spark • Travail sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de leur conception jusqu'à leur industrialisation • Volumes de données importants et problématiques Data complexes • Environnement combinant Data Science, Retail et enjeux business • Organisation hybride avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine • Mission basée à Paris

Notre client dans le secteur Énergie recherche un/une Data stewart H/F Description de la mission : Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métiers (data owner et experts métier) afin de comprendre leurs enjeux, co-construire une feuille de route stratégique et mettre sous contrôle un domaine de données spécifique. Vos objectifs seront de comprendre et maîtriser les données de ce périmètre métier, ainsi que de son écosystème applicatif et assurer la qualité des données au sein de ce domaine. -Catalogage des données • Collaborer avec le data owner pour cartographier les données du domaine et documenter les définitions ainsi que les flux de données • Travailler avec les équipes IT afin de réaliser le lignage des données avec les champs techniques • Assurer la mise à jour et la pérennité du catalogue de données dans le temps - Suivi de la qualité des données et mise en place des correctifs • Définir et construire les outils de reportings nécessaires au suivi quotidien de la qualité des données • Identifier, analyser et catégoriser les causes des anomalies, et coordonner les actions correctives avec les équipes métiers et IT, qu'elles soient ponctuelles ou structurelles • Structurer et améliorer les processus de suivi et de résolution des anomalies liées à la qualité des données • Piloter le plan d'action de remédiation autour de la qualité des données en s'appuyant sur les différentes plateformes IT - Contribuer aux projets IT • Accompagner les équipes projet dans la mise en place des standards data dans les projets IT • Porter les expressions de besoin liées à la data pour faire évoluer le SI Compétences attendues : • Compétences avérées en analyse de données poussées et/ou en modélisation • Bon niveau de maîtrise SQL, PowerBI et Excel notamment sur les fonctions avancées. Des compétences en programmation (Python) seraient un plus. • Capacité à gérer des projets • La connaissance d'un catalogue de données type Collibra serait un plus • La connaissance du fonctionnement de la fourniture d'énergie et du fonctionnement des marchés de l'électricité/gaz seront un plus. Un intérêt minimum dans le domaine est demandé. Environnement existant • Salesforce • SAP • Databricks • AWS • Power BI Compétences / Qualités indispensables : EXCEL , POWERBI, DATABRICKS, SALESFORCE, AWS, COLIBRA, GESTION DE PROJETS Compétences / Qualités qui seraient un + : PYTHON Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine