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Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre mission : En tant que Data Engineer Databricks vous participez à la définition de l’architecture de la data platform et du Datawarehouse/Data Lake. Concevoir et développer des nouvelles fonctionnalités sur des applications hébergées par les plateformes Data. Développer et maintenir des pipelines de données performants (batch & streaming) et participer à toutes les étapes de traitement des données du niveau bronze au niveau gold. Garantir la sécurité, la robustesse et la fiabilité des pipeline de données en veillant aux enjeux de performance, d’accessibilité et d’intégrité des données. Contribuer à l’implémentation d’un Data Lab pour accélérer les usages Data & IA. Mettre en place et industrialiser des chaines CI/CD. Participer aux mises en production et au support en cas d’incident majeur. Travailler aux côtés de Data Product Owner, Data Architect et de BI & Analytics Engineer. Participer aux cérémonies agiles organisées par la squad : daily, sprint planning, sprint review, sprint rétrospective Effectuer une veille technologique continue sur de nouvelles solutions et tendances Data.

RÉSUMÉ EXPRESS Data Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour construire et opérer les pipelines data d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il maîtrise Python/PySpark et Databricks en production, conçoit les architectures data lakehouse sur AWS (S3, Redshift), optimise les jobs Spark et garantit la fiabilité et la qualité des données pour les usages analytics et ML. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de télétravail par semaine / Anglais professionnel opérationnel obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Design & Construction des Pipelines Data Concevoir et construire les pipelines ETL/ELT d'ingestion, transformation et chargement depuis de multiples sources (terminaux POS, APIs, systèmes de paiement) Choisir les patterns adaptés selon les cas d'usage : batch vs streaming, data warehouse vs data lake vs lakehouse Développer en Python/PySpark avec des pratiques d'ingénierie logicielle solides (tests, packaging, code maintenable) Databricks & Optimisation Spark Construire et optimiser les workflows Databricks (Jobs, Delta Live Tables) en production sur des volumes significatifs Optimiser les jobs Spark : partitionnement, broadcast joins, caching, memory management, tuning des performances et des coûts Architecture Data & Stockage AWS Concevoir les structures de données et les patterns de stockage sur AWS (S3, Redshift, formats Parquet/Delta/Iceberg) Modéliser et optimiser les données dans Redshift (distribution keys, sort keys, requêtes analytiques) Gérer la sécurité des données dans un contexte de données de paiement sensibles (IAM, chiffrement, conformité) Fiabilité Production & Qualité des Données Assurer le monitoring et l'alerting des pipelines en production, intervenir sur les incidents (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Mettre en place des contrôles de qualité des données (data validation, schema evolution, data lineage) Collaboration & Veille Travailler avec les data scientists pour comprendre leurs besoins et leur fournir des datasets de qualité pour le ML Assurer une veille technologique active sur les nouvelles technologies et best practices data

Dans le cadre de la modernisation de son système de gestion des données, notre client recherche un(e) Data Engineer afin de participer à la transformation et à l’industrialisation de ses traitements data. Vous intégrerez une équipe technique engagée sur des projets stratégiques liés à la migration d’applications historiques vers des technologies Big Data et Cloud plus performantes et évolutives. Vos missions Participer à la migration de traitements décisionnels développés sous Informatica et PL/SQL vers des solutions Big Data basées sur Spark (Java). Assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements existants afin de garantir leur stabilité et leur performance. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données dans un environnement Cloud moderne autour de Databricks. Industrialiser les traitements data afin d’améliorer leur fiabilité, leur automatisation et leur exploitabilité. Développer et maintenir des flux de données performants répondant aux besoins métiers et techniques. Collaborer avec les différentes équipes projets pour comprendre les besoins fonctionnels et proposer des solutions adaptées. Participer aux phases de tests, de validation et de mise en production des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’exploitation des plateformes data. Veiller à la qualité, à la cohérence et à la disponibilité des données au sein des environnements de production.

Contexte Dans le cadre de l’entité « Operations Data / IA » au sein du Centre des Opérations , participation à la mise en œuvre des projets fonctionnels et techniques dans l’environnement de production, au côté du Responsable de Projet de Production. Prise en charge de la pré-production et de la mise en exploitation des différentes évolutions des applications informatiques ainsi que les maintenances, tout ceci dans un environnement multiplateforme. MISSIONS : Contribuer au bon déroulement de la phase de pré production des projets, et dans ce cadre vous assurerez : . La réception et l’analyse des dossiers d’homologation, . La conception des chaines de traitements (automatisation, ordonnancement, …), . Le développement des procédures d’exploitation, . Le bon déroulement des tests d’homologation, . La réalisation et la mise à disposition des dossiers d’exploitation, . La livraison des applications dans l’environnement de production, . La communication avec les autres entités (développement, supports, planning, exploitation…), . Le transfert de compétences vers les équipes de Production dans l’accompagnement aux changements, . Le suivi des premières exploitations et la période de VSR(Vérification de Service Régulier). TACHES : Assure le suivi et le fonctionnement optimal du périmètre technique (outils, systèmes, traitements et infrastructures techniques) dont il a la charge. Suit et analyse sa performance et sa qualité ; met en place des mesures visant à les améliorer. Elabore les règles d’utilisation, en conformité avec les normes / standards de l’entreprise, dans le respect des contrats de service. Documente, promeut et contrôle leur application. Contribue au dispositif de gestion de la qualité, sur son périmètre. Etudie et propose des évolutions permettant de pérenniser et d'optimiser le fonctionnement et la sécurité des outils, systèmes, traitements et infrastructures techniques; les met en œuvre. Valide l’installation et l’intégration des nouveaux outils, systèmes, traitements et infrastructures techniques, dans l’environnement de production. Réalise et coordonne des opérations de changement et de maintenance en veillant à leur qualité. Traite les incidents ou problèmes (du diagnostic à la remise en service). Assure la communication avec les utilisateurs sur la gestion des incidents ou à l'occasion de changements. Gère les droits d’accès aux SI en fonction des profils. Réalise le transfert de compétences et le support technique sur son périmètre. Effectue une veille technologique sur son périmètre technique. Met en œuvre les normes et principes de la politique de sécurité du SI de l’entreprise.

Concevoir, construire et maintenir des infrastructures et des pipelines robustes et performantes Garantir une architecture et une modélisation des flux optimisés et évolutives. Apporter une expertise et aider l'équipe à prendre les meilleurs choix techniques. Transformer la stack legacy vers les nouveaux standards de la Data Platform. Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données . Maîtriser la qualité du code et promouvoir les meilleures pratiques. Collaborer en environnement Agile au sein d'une équipe internationale (Anglais) . Garantir un RUN de qualité (SLA) Respecter les engagements de sprint et s'inscrire dans une démarche d' amélioration continue .

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Bonjour à tous 😀 🚀 Contexte de mission Nous recherchons un Data ingénieur - Référent technique Nifi et Data , vous intervenez au sein d’une équipe Data & IA sur des environnements critiques à forte volumétrie. L’objectif : concevoir, optimiser et sécuriser les flux de données dans un contexte de production exigeant, avec des enjeux forts de continuité de service . 🎯 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (Apache NIFI / Databricks) Optimiser les flux existants (performance, fiabilité, scalabilité) Assurer le RUN et le support (HNO / 24-7) Mettre en place et améliorer les processus CI/CD Superviser les traitements (monitoring, alerting) Participer aux études techniques et POC Produire la documentation et les reportings d’incidents Être force de proposition sur l’ amélioration de l’architecture data ✅ Must Have Expertise Apache NIFI Très bonne maîtrise de Databricks Expérience solide sur Azure Bon niveau en Python & Spark Expérience en environnement de production critique (RUN / incidents) Connaissance CI/CD (Git / GitLab) Expérience en monitoring (type DataDog) Bonne maîtrise des bases de données (PostgreSQL) Expérience en Agile / Scrum ➕ Nice to Have Connaissance AKS (Kubernetes) Expérience avec Zookeeper Background sur des projets data à forte volumétrie Culture DevOps / automatisation avancée

En tant que DevOps Tech Lead, vous pilotez la conception, l’industrialisation et l’évolution des plateformes cloud/data de l’entreprise. Vous encadrez techniquement l’équipe DevOps/Data Platform et garantissez la fiabilité, la sécurité, l’automatisation et la scalabilité des environnements. Vous intervenez au croisement du Cloud Engineering, du CI/CD, de la Data Platform et du leadership technique. Responsabilités principales Leadership & Gouvernance technique • Encadrer et faire monter en compétence une équipe DevOps / Platform Engineers. • Définir les standards d’architecture, sécurité, CI/CD et Infrastructure as Code. • Participer aux choix technologiques et à la roadmap plateforme. • Garantir les bonnes pratiques DevOps, FinOps et SRE. Cloud & Infrastructure • Concevoir et administrer des architectures sur Amazon Web Services. • Industrialiser les infrastructures via Terraform et AWS CDK. • Gérer réseaux, IAM, sécurité, monitoring, sauvegardes et résilience. CI/CD & Automatisation • Mettre en place et maintenir les pipelines GitLab CI/CD. • Automatiser les déploiements applicatifs et data pipelines. • Optimiser les stratégies de branching, release management et quality gates. Data Platform / Databricks • Administrer et industrialiser Databricks. • Déployer les assets via Databricks Asset Bundles (DAB). • Gérer les clusters, policies, secrets, jobs et notebooks. • Mettre en place et maintenir Databricks Workflows. Orchestration & Scheduling • Concevoir et maintenir les workflows data avec Apache Airflow. *** • Superviser les dépendances, retries, SLA et observabilité. * Conteneurisation & Scripting • Construire et maintenir des images Docker. • Développer des scripts d’automatisation en Bash/Linux et Python. • Améliorer les outils internes et les processus d’exploitation. Compétences techniques requises Obligatoires • Expertise Amazon Web Services (IAM, VPC, EC2, S3, Lambda, RDS, CloudWatch…) • Solide maîtrise Terraform • Expérience AWS CDK • Très bonne maîtrise GitLab CI/CD • Expertise Databricks • Maîtrise Apache Airflow • Bonne maîtrise Docker • Scripting Bash/Linux • Développement Python Souhaitées • Kubernetes • Observabilité (Prometheus, Grafana, ELK) • Sécurité cloud / DevSecOps • FinOps • Spark / Data Engineering

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur assurance / services financiers recherche un Architecte Data & IA Senior afin d’accompagner la transformation de son socle technologique vers une plateforme unifiée, gouvernée et prête pour les usages IA avancés. L’objectif est de renforcer les fondations techniques permettant : L’industrialisation rapide des cas d’usage IA / Machine Learning La cohérence des environnements MLOps / LLMOps La montée en maturité des équipes DataOps, Delivery et Engineering L’intégration future de solutions Agentic AI Missions principalesArchitecture & Gouvernance Technique Définir les architectures cibles Data & IA pour les usages analytiques, ML et GenAI Faire évoluer l’offre de services de la plateforme Data & IA Superviser la mise en place d’un catalogue de données unifié (gouvernance, sécurité, lineage, partage, FinOps) Structurer le cadre d’architecture : sécurité, traçabilité, observabilité, conformité Garantir la cohérence technique entre les environnements Data, IA et systèmes métiers Accompagnement des équipes Encadrer les équipes DataOps / MLOps sur les bonnes pratiques CI/CD, automatisation et monitoring Accompagner la montée en compétence sur les technologies cloud & data platform Collaborer avec les équipes Delivery pour fiabiliser les pipelines de production Participer au transfert de connaissances et à la documentation des standards Innovation & Modernisation Préparer la plateforme à l’exposition de Data Products fédérés Définir une approche AI by Design intégrant conformité et gouvernance Concevoir les architectures d’intégration de LLM internes ou hybrides Piloter des initiatives autour de : IA Observability AI FinOps / Cost Control Temps réel / streaming data Automatisation intelligente

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien

Périmètre et responsabilités : 1. Mise en place de l’infrastructure Azure Databricks: - Contribuer à la définition de l’architecture cible de la plateforme Data Cloud - Déployer et configurer Azure Databricks (workspaces, clusters, environnements) - Mettre en oeuvre les intégrations avec les services Azure (Storage, Azure AD, Key Vault, réseau) - Gérer la séparation des environnements (dev / test / prod) 2. Infrastructure as Code et automatisation: - Concevoir et maintenir les scripts Infrastructure as Code (Terraform ) - Automatiser le provisioning et l’évolution de la plateforme - Participer à la mise en place et à l’amélioration des pipelines CI/CD infrastructure - Garantir la cohérence, la reproductibilité et la traçabilité des déploiements 3. Sécurité et gouvernance Cloud: - Implémenter les standards de sécurité Azure : - Gestion des identités et des accès (Azure AD, RBAC) - Sécurité réseau (VNet, Private Endpoints, règles de flux) - Gestion des secrets via Azure Key Vault - Contribuer aux règles de gouvernance de la plateforme data - Veiller à l’alignement avec les standards cloud et sécurité de l’entreprise 4. Exploitation et support plateforme: - Assurer le maintien en conditions opérationnelles du socle Databricks - Analyser et résoudre les incidents liés à l’infrastructure - Optimiser les performances et les coûts de la plateforme - Rédiger la documentation technique et les bonnes pratiques à destination des équipes métiers 5. Fonctionnement en équipe agile: - Intégrer une équipe agile (Scrum / Kanban) - Participer aux rituels agiles (daily, planning, review, rétrospective) - Travailler en collaboration avec les profils data, cloud et sécurité - Être force de proposition sur les choix techniques et organisationnels Environnement technique: - Cloud : Microsoft Azure - Data Platform : Azure Databricks - Infrastructure : Terraform - Sécurité : Azure AD, Key Vault, VNet - Outillage : Git, Azure DevOps - Méthodologie : Agile

Descriptif de la mission Notre Client recherche pour cette mission un Data Engineer. Les tâches au quotidien seront : - Définir et analyser les structures de données - Concevoir, construire et gérer des pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) qui ingèrent des données brutes provenant de diverses sources, les transforment et les chargent dans des entrepôts ou des lacs de données - Concevoir et gérer des solutions de stockage, telles que les entrepôts de données (Amazon Redshift), entrepôts de données (AWS S3 avec Databricks) ou bases de données NoSQL - Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les analystes et les équipes commerciales pour comprendre les données besoins, recueillir les exigences - Garantir la fiabilité de la production (surveillance, alerte et intervention selon les besoins) - Expérimenter les technologies de données émergentes et les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure de données et l'efficacité des flux de travail

Au sein de la Direction des Systèmes d’Informations Mutualisés, vous rejoindrez le Train DATA, en charge des projets BI et Data pour l’ensemble des enseignes et des fonctions d’appui du client En tant que QA doté de compétences en analyse de données, vous intégrerez le pôle Qualité Data et serez rattaché à la squad Équipement de la Maison. Votre rôle consistera à préparer et exécuter les cas de tests, constituer les jeux de données nécessaires, assurer le suivi des défauts identifiés et contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données. Le Data Lab fonctionne en organisation agile et réunit des équipes pluridisciplinaires favorisant la collaboration et l’autonomie. Vous travaillerez avec des rituels agiles, cadrés, trimestriels et des cycles de réalisation de 3 semaines (sprint planning, affinage, sprint review et daily meeting). Vos missions : Participer aux ateliers/rituels agiles Réaliser la stratégie de test Identifier et réceptionner les environnements de test Analyser et évaluer les cas d'usage/User Story Rédiger les plans de test, identifier les prérequis et spécifier les jeux de données Exécuter les cas de tests Créer et suivre les défauts avec les différentes parties prenantes Maintien du référentiel de test Réaliser le PV de recette Présentation des sujets en CAB pour passage en production Une expérience/compétence dans le retail serait un plus. En plus du test fonctionnel, vous serez amené à effectuer des tests d’intégration 2 à 2, des tests de bout en bout ainsi que des tests de surface dans un contexte Data. J’accorde une importance particulière à l’amélioration continue, un principe clé de l’agilité, afin de progresser en permanence et de gagner en efficacité. Compétences techniques Méthodologie de tests - Confirmé - Important Test technico fonctionnels/tests d'intégration - Confirmé - Important DataBricks - Confirmé - Important Environnement azure microsoft - Confirmé - Important Savoir Faire : Expérience minimum de 4 ans en tant que QA avec des compétences de data analyste Profil technico fonctionnel SQL Server JIRA/XRAY Environnement Microsoft azure Databricks Utilisation de l'IA dans les tests (Génie Code) Outils de reporting Power BI, Microstratégy Savoir Etre : Collaboratif Entraide Force de proposition Implication/Engagement Amélioration Continue Communication fluide Qualité organisationnelle

Nous recherchons un Développeur BOARD afin d’intervenir sur des projets Data à forte valeur ajoutée, au sein d’un environnement orienté BI et pilotage de la performance. Le consultant participera aux différentes phases du projet, de la conception des solutions jusqu’à leur mise en production, tout en assurant un support applicatif de niveau 3 auprès des équipes métiers et techniques. Modalités Localisation : Clermont-Ferrand Télétravail : Hybride – 3 jours par semaine sur site Démarrage : ASAP Durée de mission : jusqu’au 03/05/2027 (renouvelable) Budget : 350 € TJM Missions Concevoir, développer et configurer des applications via la solution BOARD. Participer à l’ensemble du cycle de vie des applications : cadrage, développement, tests, déploiement et mise en production. Assurer le support de niveau 3 et accompagner les phases de recette utilisateur (UAT). Analyser et résoudre les incidents complexes ainsi que les problématiques fonctionnelles et techniques. Collaborer étroitement avec les équipes métiers afin de comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées. Être capable de vulgariser des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non techniques. Compétences appréciées Expérience en environnement Agile Sensibilité à l’analyse fonctionnelle / Business Analysis