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Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer sur Paris. Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, notre client a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Le Datalab facilite la création de requêtes, et la production de rapports et tableaux de bords évolutifs et adaptés aux besoins des utilisateurs sous le contrôle du client. Il s'agit de reproduire au sein du Datalab (Dataiku, Vertica, Tableau Software) une liste de rapports et tableaux de bord existants dans les infocentres actuels conçus à travers des Univers Business Object. Compétences attendues : Relationnel Bon relationnel Capacité à travailler en équipe Capacité à présenter son travail Capacité à travailler en mode sprint et à respecter les délais Outils Très bonne connaissance du modèle en étoile / star schema DATAIKU PYTHON TALEND BDD VERTICA SQL avancé Socle de données De formation data Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de développement d'un socle data industrialisé dans les standard Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de MEP Expérience significative dans les gestions des init et delta de données Sujets attendus avec connaissance théoriques et expérience significative : collecte de données, implémentation du star schema en faits/dimensions dans les règles de l'art Expérience des tests et validation de données (secondaire) Compétences requises : SQL - Confirmé - Impératif TALEND - Confirmé - Important DATAIKU - Confirmé - Important STAR SCHEMA - Confirmé - Important Profil Habilitable Poste basé à PARIS (14ème) en full présentiel sur les premiers mois.

Responsabilités principales : • Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) • Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) • Automatiser le déploiement et la configuration IaC • Administrer des environnements Airflow, Starburst … • Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production. • Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d'incident. • Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : - Techniques : • Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift • Databricks, Dataiku (connaissances avancées) • Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) • Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD • Scripting : Python, SQL, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) - Métier & Soft skills : • Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) • Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur • Autonomie, sens des priorités et proactivité • Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : • Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. • Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien

Au sein d'un grand compte bancaire, DSA accompagne la mise en place des cas d'usage de DataPreparation pour ses clients internes. Nous avons besoin de renforcer l'équipe avec un expert Dataiku appétant au pilotage qui intégrera la squad Data Préparation avec en charge principale, la construction de la nouvelle offre dataprep sur Dataiku dans notre cloud régulé sur GCP, avec un renforcement de l'engagement de service en proximité de notre intégrateur et de l'éditeur. Il accompagnera les chantiers techniques autour du cycle de fabrication et des exigences d'usage et de sécurité, mais également autour du monitoring de la plateforme et de l'engagement de disponibilité des services. Il sera amené à remettre à niveau nos processus de MCO et accompagner au changement les utilisateurs de la plateforme. En tant que expert Dataiku vous contriburez aux choix d'orientation de la solutions Dataiku dans notre ecosystème cloud (GCP), accompagnerez la transformation de notre offre et l'adaptation au changement auprès des utilisateurs (data analyst ou data scientist ) Vous piloterez le bon fonctionnement des services incluant le suivi des incidents en proximité Editeur, le suivi des livraisons, le suivi de la QOS et du run Taches à porter : - Technique : Expertise Dataiku sur les pratiques de développement dans un contexte GCP , construction CI/CD - Communauté : Interaction infra et archi.Animation d'experts data, accompagnement des usages, rédaction de guides de bonnes pratiques - Déploiement & Architecture : Bonne connaissances de tous les services de l'offre Dataiku Gestion montée de version avec impact sur les ecosystèmes Cloud, extension des offres existantes et revision des engagements de service - RUN & Support: Suivi des incidents, qualité des livrables, gestion des évolutions avec les éditeurs - Veille technologique : Analyse des nouvelles fonctionnalités et propositions d'amélioration technique

Context Le poste est orienté analyse business et vise à accompagner les équipes Digital, Sales et Marketing dans la compréhension fine de la performance commerciale, des comportements clients et des leviers de croissance. Au-delà du pilotage de la performance digitale, le consultant interviendra sur un périmètre élargi incluant : L'analyse des performances commerciales et marketing (digital et sales) La segmentation clients (comportements, usages, valeur, potentiel) L'identification d'insights business actionnables au service de la prise de décision. Il contribuera à la conception et à l'évolution des flux de données et des outils de pilotage, tout en menant des analyses approfondies permettant d'éclairer les stratégies commerciales et marketing, du diagnostic jusqu'à des approches data-driven d'optimisation et de growth. Mission L'objectif de la mission est d'accompagner le business dans l'exploitation avancée des données afin de mieux piloter la performance, comprendre les clients et orienter les actions commerciales et marketing. À ce titre, le consultant devra : * Collecter et structurer les besoins business et opérationnels des équipes Digital, Sales et Marketing * Produire des analyses approfondies sur la performance commerciale et marketing (digital, acquisition, conversion, sales) * Définir et mettre en œuvre des segmentations clients (comportementales, business, valeur, potentiel, cycle de vie) afin d'alimenter les stratégies d'activation et de ciblage * Traduire les besoins et analyses en reportings et dashboards, lorsque pertinent, comme supports à la décision * Être force de proposition sur les méthodologies d'analyse, les process data, ainsi que sur des études proactives d'optimisation business Les livrables attendus devront permettre : une meilleure compréhension des clients et de leurs comportements, une lecture transverse de la performance Digital, Sales et Marketing, et une activation concrète des insights dans les stratégies commerciales.

Mission de l'équipe : Au sein de l'équipe Stress Testing and Data Analytics, la mission consiste à renforcer les capacités de développement et d'industrialisation des traitements de données utilisés dans les exercices de stress testing réglementaires. L'équipe est responsable de la collecte, de la structuration, de la transformation et de la mise à disposition des données nécessaires aux projections réglementaires, aux exercices de stress testing et aux productions associées. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, le consultant interviendra sur le périmètre Credit Risk afin de contribuer à la fiabilisation des données, à l'automatisation des traitements et à la sécurisation des livrables réglementaires dans un environnement Big Data. La mission s'inscrit dans un contexte international impliquant une collaboration étroite avec les équipes Data, IT, Finance, Risque et Modèles. 1. Développement et industrialisation des traitements de données_ _L'équipe est responsable du développement, de l'évolution et de la maintenance des pipelines de données nécessaires aux exercices réglementaires. Elle conçoit des traitements robustes et industrialisés sous Dataiku DSS v14, en s'appuyant sur Python, PySpark et SQL, afin d'assurer la production de données fiables, reproductibles et auditables. Les traitements développés doivent répondre à des exigences élevées de qualité, de performance et de traçabilité conformément aux principes BCBS 239. 2. Intégration et contrôle de la qualité des données_ _L'équipe assure l'intégration de données provenant de différentes sources réglementaires et internes. Elle est responsable de la transformation des données, de la mise en œuvre des contrôles de qualité, des contrôles de cohérence ainsi que des rapprochements entre les différentes sources. Les écarts détectés doivent être analysés puis faire l'objet d'actions de remédiation afin de garantir la fiabilité des livrables réglementaires. 3. Contribution aux exercices réglementaires_ _L'équipe contribue directement à la construction du Credit Starting Point dans le cadre de l'EBA Stress Test 2027. Elle participe à la préparation des datasets réglementaires, à l'alimentation des templates attendus ainsi qu'à la sécurisation des différentes phases de production jusqu'aux livraisons. Une forte implication est attendue durant les périodes critiques de préparation, de validation, de re-run et de remédiation. 4. Documentation et traçabilité_ _L'équipe est responsable de la documentation technique et fonctionnelle des traitements développés. Elle garantit la traçabilité complète des données, des règles de transformation et des contrôles mis en œuvre afin de répondre aux exigences d'audit et de conformité réglementaire. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Développer et maintenir les pipelines de données sous Dataiku DSS v14. Concevoir, optimiser et exécuter des traitements en Python, PySpark et SQL. Contribuer à la construction du Credit Starting Point dans le cadre de l'EBA Stress Test 2027. Intégrer, transformer et contrôler des données réglementaires et internes. Automatiser les contrôles de qualité et les contrôles de cohérence des données. Réaliser les analyses d'écarts et participer aux actions de remédiation. Produire une documentation technique et fonctionnelle des traitements développés. Garantir la traçabilité et l'auditabilité des données conformément aux principes BCBS 239. Collaborer avec les équipes Data, IT, Finance, Risque, Modèles et les différentes parties prenantes du programme. Participer aux phases de recette, validation, re-run et sécurisation des livrables réglementaires. Expertises : Data Engineering Dataiku DSS v14 Développement de pipelines de données Python PySpark SQL Big Data Data Quality Data Lineage Data Transformation Data Remediation Stress Testing BCBS 239

Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe dédiée au Stress Testing et à la Data Analytics, la mission consiste à concevoir, industrialiser et fiabiliser les traitements de données utilisés dans le cadre des exercices réglementaires de stress testing, des projections prudentielles et des reportings associés. L'équipe évolue dans un environnement Big Data et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'intégration des sources jusqu'à la production de livrables conformes aux exigences réglementaires, avec un niveau élevé de qualité, de traçabilité et de reproductibilité. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, l'équipe renforce sa capacité d'exécution sur le périmètre Credit Risk, notamment pour la construction du point de départ réglementaire, l'automatisation des traitements et la sécurisation des livraisons.

Je recherche un Consultant Software Asset Management (SAM) – Power BI/Dataiku pour intégrer l'équipe Software Asset Management, composée d'une dizaine de personnes, qui gère un portefeuille d'environ 80 éditeurs sur des infrastructures Mainframe et Open représentant près de 35 000 serveurs, sur un périmètre international. Vos missionsRéaliser les inventaires demandés en fonction des spécifications définies Collaborer avec le responsable produit sur la conduite de l'inventaire Rédiger les procès-verbaux d'inventaire avec les conditions de réalisation Saisir et suivre les plans d'action jusqu'à leur clôture Contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données d'inventaire Maintenir les informations dans les outils d'inventaire et de réconciliation Proposer des évolutions en matière de Software Management pour une meilleure maîtrise des risques, des dépenses et de la conformité Assurer l'interface avec les équipes techniques sur l'utilisation et le comptage des logiciels Apporter un support aux équipes Achats dans la relation contractuelle avec les éditeurs Contribuer à la maîtrise d'ouvrage de la solution USU Licence Management Piloter le suivi des logiciels majeurs via Dataiku et Power BI Profil recherchéExpérience confirmée en gestion des actifs logiciels (SAM), gestion de parc IT ou pilotage d'infrastructures Maîtrise de Power BI et Dataiku Connaissance générale des environnements Mainframe et Open Une première expérience sur un outil de License Management (USU, Flexera, ServiceNow SAM…) est un plus Capacité de synthèse et d'analyse Capacité à gérer le risque et à anticiper les enjeux de conformité Bon relationnel, autonomie et rigueur, à l'aise dans un environnement international

Contexte Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Data Engineer afin d'assurer le maintien en conditions opérationnels des plateformes Data sur AWS et de développer de nouveaux flux de données temps réel pour les besoins Analytics et décisionnels. Missions Assurer le MCO de la plateforme Data sur AWS. Concevoir et optimiser des pipelines de données batch et streaming. Développer et administrer les flux Kafka (topics, producteurs, consommateurs). Optimiser les traitements Spark / PySpark. Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données. Industrialiser les développements via les pratiques DevOps et CI/CD. Participer à l'évolution des architectures Data (Data Lake, Event-Driven). Environnement technique Spark • PySpark • Kafka • Python • SQL • AWS • Datadog • Airflow • Dataiku • Docker • Kubernetes • Terraform • GitLab CI • Jenkins

Contexte La Direction des Systèmes d'Information métier est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution stratégique du Système d'Information dédié à l'assurance vie et à la finance. Enjeux stratégiques : La valorisation de la donnée est au cœur de la stratégie de transformation pour 2025-2026 de notre client . Pour soutenir cette ambition, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté, de niveau III pour intégrer l'équipe de développement DATA DSIM. Vous rejoindrez notre nouvelle équipe DATA pour construire, maintenir et optimiser les plateformes et les pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité de la donnée pour l'ensemble de l'entreprise. Mission Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA décliner. Les missions principales incluront : • Conception de Pipelines (ETL) : • Concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart. • Modélisation : Participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'Assurance Vie. • Industrialisation : Industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku • Visualisation et Reporting : Assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. • Maintenance et Optimisation : Garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais

Bonjour à tous 😀 📍 Contexte client Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques de transformation métier, notre client renforce son équipe Data. Le consultant interviendra sur l'analyse d'impact des projets de transformation sur les indicateurs métiers, la qualité des données et l'évolution des reportings stratégiques. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes métier afin de garantir la cohérence des KPI et d'accompagner les évolutions des plateformes Data. 🎯 Missions Réaliser les analyses d'impact des projets de transformation sur les KPI métiers et les processus opérationnels. Produire des analyses ad hoc répondant aux nouveaux besoins métiers. Faire évoluer et fiabiliser les indicateurs de performance (Loyalty, Topline, Sales...). Concevoir, maintenir et améliorer les reportings stratégiques. Revoir les règles de calcul, les définitions des KPI et les périmètres de reporting. Garantir la cohérence des données entre plusieurs sources. Participer aux phases de tests et de validation des évolutions impactant les données. Identifier les anomalies et incohérences dans les indicateurs de reporting. Accompagner les équipes métier lors des phases de cadrage en traduisant leurs besoins en exigences analytiques. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données et de la gouvernance des KPI. ✅ Must Have Data & Analytics SQL (expert) Snowflake Data Analytics Analyse d'impact métier Analyse de données Data Quality Reporting KPI Management Outils Tableau Dataiku dbt Gouvernance DataData Lineage Gouvernance des données Reporting Framework Qualité des données FonctionnelRecueil des besoins métiers Analyse fonctionnelle Gestion des parties prenantes Excellente communication LanguesFrançais courant Anglais courant ⭐ Nice to HaveJira ServiceNow Gestion de backlog Ticketing Expérience sur des programmes de transformation métier Connaissance des domaines : Loyalty Sales Topline

Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

🌐 ContexteDans le cadre d'un programme de modernisation Data, nous recherchons un(e) Data Analyst Technique / Consultant Dataiku afin d'accompagner la migration des traitements SAS vers une plateforme Dataiku Cloud. Vous rejoindrez une équipe projet travaillant sur la transformation des usages Data et l'industrialisation des traitements. 🎯 Vos missionsVos principales missions seront : Manipuler et transformer des données issues de différentes sources via Dataiku Cloud Développer et maintenir des traitements Dataiku Transformer des recettes Dataiku On-Prem vers Dataiku Cloud Participer à la migration de programmes SAS vers Dataiku Concevoir et mettre à disposition des datasets métiers Réaliser des analyses à destination des équipes métiers Suivre l'activité projet via Jira Documenter les traitements et solutions développées via Confluence 🛠️ Environnement techniqueDataiku Cloud SQL BigQuery SAS Jira Confluence

La mission consiste à contribuer à la conception, l'industrialisation, l'exploitation et l'évolution des plateformes et services Data. Le consultant interviendra aussi bien sur les projets DATA que sur les activités de RUN. Il devra être capable de travailler dans un environnement technique large, sans nécessairement être expert sur chaque technologie, mais avec une bonne culture Data / Big Data / DevOps / Cloud. Une forte capacité d'autonomie, de curiosité et de proposition est attendue afin d'accompagner les équipes dans leurs choix techniques et leur évolution. MISSIONS PRINCIPALESParticiper aux projets Data et aux activités de RUN. Concevoir et faire évoluer les solutions Data Engineering. Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements et infrastructures. Développer et maintenir les pipelines CI/CD. Participer à la gestion et à l'exploitation des environnements Docker / Kubernetes. Automatiser les opérations à l'aide d'Ansible et/ou Terraform. Intervenir sur les bases de données SQL Server, PostgreSQL et MongoDB. Participer à l'exploitation et à l'évolution des environnements Big Data. Contribuer aux sujets Cloud public AWS / GCP. Participer à la supervision et à l'observabilité des plateformes. Analyser les problématiques de production et contribuer à leur résolution. Proposer des améliorations techniques et opérationnelles. Challenger l'existant et orienter les choix techniques lorsque nécessaire. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, infrastructure et projets.

🌐 ContexteDans le cadre de l'accompagnement d'un acteur majeur du secteur de l'assurance dans sa transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Lead Data pour renforcer une équipe Data basée à Niort. Vous intégrerez une équipe travaillant sur des sujets stratégiques autour de la valorisation de la donnée, de l'industrialisation des produits Data et de l'évolution des plateformes décisionnelles. 🎯 Vos missionsVous interviendrez notamment sur : Concevoir, développer et industrialiser des solutions Data (ETL/ELT) Construire et faire évoluer des produits Data à destination des métiers Participer à la transformation des outils et plateformes Data Développer des traitements et flux de données robustes Réaliser la modélisation des données (MCD, MLD, modèles dimensionnels) Concevoir et optimiser des DataWarehouses et DataMarts Réaliser des requêtes SQL complexes Accompagner les équipes métiers et Product Owners dans la définition des solutions Garantir l'industrialisation, la qualité et la maintenabilité des solutions développées 🛠️ Environnement techniqueDataiku Tableau Business Objects SQL ETL / ELT DataWarehouse / DataMart Python apprécié GitLab / outils de gestion de versions

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de son équipe BI & Data, notre client basé à Paris recherche deux consultants Dataiku expérimentés pour intervenir sur des projets de valorisation de la donnée et d'industrialisation des traitements analytiques. Les consultants participeront à la conception, au développement et à la maintenance de workflows Dataiku DSS, tout en assurant l'intégration et l'exploitation des données issues de différents systèmes décisionnels. Une expertise confirmée sur Business Objects (SAP BO) est indispensable afin d'accompagner la migration, l'optimisation ou la coexistence des environnements de reporting existants. Principales responsabilitésDévelopper et maintenir des flux de données sous Dataiku DSS. Concevoir et optimiser des pipelines de préparation et de transformation de données. Produire et maintenir des rapports et univers Business Objects (BO). Participer aux analyses fonctionnelles et techniques avec les équipes métiers. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données. Accompagner les utilisateurs sur les sujets reporting et data analytics.