Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance ETL (Extract-transform-load) à Paris

CONTEXTE : Experience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Software engineer Spécialités technologiques : Data Compétences Technologies et Outils AWS Spark Airflow Snowflake Secteurs d'activités Services Informatiques Conseil en organisation, stratégie MISSIONS Rattaché(e) au périmètre du Responsable Data Platform, vos missions consisteront à : - Développer des pipelines et ETL sur AWS vers Snowflake - Mettre en place des stockage optimisé grâce aux technologies lakehouse et en particulier DeltaLake - Créer des jobs manipulant la donnée avec SQL et Python (pandas et ou Polars) - Réaliser les traitements de volume de données massives avec PySpark - Développer et maintenir des infrastructures avec de l’IaC et en particulier avec Terraform - Orchestrer les différents traitements via Airflow - Déployer et maintenir des applications via la CI/CD - Participer aux réflexions et au design d’architecture - Bonne capacité de vulgarisation et de communication - Participer aux rituels agiles de l’équipe - Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle 5 à 10 ans en tant que Data Engineer, avec une expérience significative sur AWS. Un positionnement en tant que techlead serait un plus. De l’expérience dans un contexte BI serait un plus. Un positionnement ou une expérience en tant que DevOps serait un plus. Expertise souhaitée Python, PySpark, AWS (EMR, S3, Lambda), Airflow, SQL, Snowflake, Terraform, Databricks, Gitlab.

Développeur FullStack (Node/JavaScript/VueJS) - Expérimenté avec un minimum de 4 ans d’expériences sur des projets similaires. Oracle PL/SQL Unix La connaissance de SAS et de l’ETL Informatica serait un plus Notion en Assurance vie Individuelle L’appétence au fonctionnel est indispensable Localisation Paris 12e/ Télétravail Durée de la mission : 2 ans Projet : La prestation vise à participer aux activités de Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) : Suivi de production, Analyses de dysfonctionnements et d’impacts Correction d'anomalies Optimisation de traitement Assistance utilisateur Maintien de la documentation à prendre en charge tout ou partie des projets d'évolution des patrimoines de la squad « Décisionnel ERPI » : Analyse du besoin Conception de la solution et chiffrage Spécifications détaillées Développement, test unitaire Accompagnements de la recette et de la mise en production Principaux livrables : Développement ; Analyse fiche NOEMI ; Spécifications techniques ; Reporting MCO.

Bonjour 🙃, Pour le compte de notre client, nous recherchons un Architecte DATA / BI / CLOUD AZURE / POWER BI. Contexte : Dans le cadre de projets stratégiques de transformation digitale et d’exploitation des données, nous recherchons un Architecte Data expert sur les environnements Azure et outils Power BI . Le consultant sera intégré aux équipes Data & BI pour définir l’architecture cible, piloter les projets d’intégration, et garantir la qualité et la sécurité des flux de données. Missions principales : Définir et mettre en œuvre l’architecture Data sur le cloud Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks, Synapse). Concevoir et structurer les pipelines de données pour ingestion, traitement et transformation des données massives. Développer et superviser des solutions Power BI : dashboards, rapports, cubes tabulaires, DAX, modèles analytiques. Assurer la qualité, sécurité et gouvernance des données , en lien avec les référents Data et équipes infrastructure. Piloter les phases de modélisation et intégration des données, en collaboration avec les Data Engineers et Data Analysts. Participer à la définition des standards de développement , bonnes pratiques et documentation technique. Réaliser des revues techniques et valider les choix d’implémentation des équipes projet. Conseiller les métiers sur l’exploitation des données et la prise de décision via les outils BI . Participer à l’accompagnement et formation des équipes sur les pratiques et outils Data. Compétences techniques indispensables : Expertise en Azure Data Platform : Data Lake, Data Factory, Synapse Analytics, Databricks. Maîtrise des langages SQL / T-SQL et des pratiques de modélisation de données. Power BI : développement de dashboards, rapports, modèles analytiques et DAX. Connaissance des ETL/ELT , pipelines et intégration de flux complexes. Connaissance de la sécurité, gouvernance et gestion des accès aux données. Expérience avec CI/CD sur Azure DevOps et versioning. Compétences transverses : Vision globale et capacité à traduire les besoins métiers en architecture technique. Leadership et capacité à piloter et conseiller des équipes techniques. Excellent relationnel et communication avec les équipes techniques et métiers. Sens de l’organisation et capacité à gérer plusieurs projets simultanément.

CONTEXTE Experience : 8 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Consultant expert Spécialités technologiques Compétences Technologies et Outils SQL Python Informatica Secteurs d'activités Services Informatiques MISSIONS Au sein de l'équipe Marketing & Data , vous intervenez sur les projets d'évolution ou de run sur nos plateformes data client (le DataWarehouse et la CDP : Customer Data Plateforme). Vous évoluez dans un environnement Agile et intervenez à la fois comme développeur et comme garant de la qualité des livrables et des bonnes pratiques d’ingénierie logicielle et de conception. Vous aurez en charge les évolutions du Data model et des jobs de traitement de la données. Vos missions : Participer à l'étude, à la conception et au codage des applications et en assurer le support Maîtriser la dette technique, en sensibilisant vos interlocuteurs (Product Owner, Développeurs…) Pilotage de projets technique Support Technico Fonctionnel à la recette Réalisation des tests techniques Expertise souhaitée Outils : Maîtrise du langage Python et SQL. Maîtrise des outils ETL Informatica PowerCenter, SQL SERVER, T-SQL, UNIX

En tant que Data Analyst au sein de la division e-banking d’une des principales institutions financières européennes, vous serez chargé·e de transformer des données complexes en insights exploitables, afin d’orienter les décisions stratégiques et l’innovation dans la banque digitale. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires, en exploitant des outils analytiques avancés pour améliorer l’expérience client, optimiser la performance opérationnelle et soutenir la conformité et la sécurité dans un environnement dynamique et exigeant. Vos missions principales Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et rapports interactifs pour soutenir l’intelligence décisionnelle. Extraire, transformer et charger (ETL) les données issues de divers systèmes bancaires via SSIS, en garantissant leur qualité et leur cohérence. Réaliser des analyses approfondies sur des bases MSSQL : requêtage, modélisation, nettoyage. Collaborer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins métier et les traduire en solutions techniques. Surveiller et évaluer les flux de données, résoudre les problèmes et proposer des améliorations. Documenter les processus, standards et méthodologies pour assurer la transparence et la reproductibilité. Réaliser des analyses ponctuelles pour soutenir la conformité réglementaire, la gestion des risques et le développement produit. Participer à la migration et à l’intégration de systèmes legacy vers des plateformes analytiques modernes.

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Architecte Data – Expert Azure L’Architecte Data interviendra en tant que référent transverse sur les études, les cadrages et la conception d’architectures data bâties autour de l’écosystème Azure (Azure Data Lake, ADF, Databricks, Synapse/Fabric, Purview…). Au-delà de l’expertise Azure, il jouera un rôle de conseil , capable de vulgariser les enjeux data et de présenter des solutions claires et impactantes auprès des directions métier et exécutives, dans une posture “cabinet de conseil”. Responsabilités principales : Réaliser des études d’architecture et de chiffrage (DAT, estimations, roadmaps) avec un focus fort sur Azure Data . Concevoir des architectures data modernes sur Azure : ingestion, stockage, modélisation, gouvernance, analytics/AI. Traduire les besoins métier en solutions Azure pragmatiques, sécurisées et alignées sur les standards de l’entreprise. Produire des livrables premium : présentations PowerPoint, supports de cadrage, pitchs d’arbitrage, dossiers de décision. Vulgariser les sujets Azure auprès d’interlocuteurs non techniques (métiers, directions). Conseiller, challenger et proposer des trajectoires data orientées Azure, en réalisant benchmarks et recommandations. Travailler en proximité avec les équipes Data Engineering, BI, IA, Cloud et les autres architectes. Profil recherché : Bac+5 (ingénieur ou équivalent). 5 à 10 ans d’expérience minimum en architecture data , avec une expertise Azure confirmée . Maîtrise des principaux services Azure Data : Data Lake, ADF, Databricks/Fabric, Synapse, Purview, ETL/ELT, sécurité, gouvernance. Excellent relationnel, capacité à adapter son discours selon les interlocuteurs (métiers, DSI, direction). Solide maîtrise de la structuration et mise en scène de l’information (slides, storytelling, cadrage). Expérience en conseil / ESN appréciée (présentation, posture, relation client). Équilibre stratégie / technique : parler d’architecture sans rentrer dans le code. Soft skills clés : Pédagogue, excellent vulgarisateur. Curieux, structuré, orienté impact. Parfaitement à l’aise dans les présentations. Posture de consultant : écoute, influence, crédibilité.

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.

Mission principale Concevoir, optimiser et maintenir des workflows complexes dans Alteryx afin de répondre aux besoins de transformation, d’automatisation et de fiabilisation des données au sein des équipes métiers et IT. L’expert Alteryx sera également chargé d’accompagner les utilisateurs dans l’adoption de la plateforme et la mise en place des bonnes pratiques. Responsabilités Analyser les besoins métiers et traduire les exigences en solutions dans Alteryx. Concevoir, développer et maintenir des workflows et macros complexes (préparation, transformation et automatisation des données). Optimiser la performance et la robustesse des processus existants. Mettre en place des standards et bonnes pratiques pour l’utilisation d’Alteryx au sein des équipes. Former et accompagner les utilisateurs (analystes, risk managers, contrôle de gestion, etc.). Participer à l’intégration d’Alteryx avec d’autres systèmes (bases de données, BI, cloud). Assurer la documentation et la traçabilité des workflows. Contribuer à la veille technologique autour des outils d’automatisation et de data preparation. Compétences techniques Maîtrise approfondie de Alteryx Designer et Alteryx Server . Excellentes connaissances en manipulation et modélisation de données. Bonne maîtrise du SQL (optimisation de requêtes, jointures complexes). Connaissance d’outils complémentaires : Tableau, Power BI, Python ou R (serait un plus). Compréhension des architectures data (ETL, API, entrepôts de données). Connaissance des environnements cloud (Azure, AWS ou GCP) appréciée. Compétences fonctionnelles Compréhension des activités et produits des marchés financiers (actions, taux, dérivés, change, etc.). Sensibilité aux problématiques de conformité, risque et reporting réglementaire. Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés : métiers, IT, data engineers, contrôleurs.

Consultant(e) Approvisionnement Retail — Mission APS (advanced planning and scheduling) (côté DSI : Architecture / Urbanisation / Sécurité) Profil recherché • Expérience confirmée d’un rôle en Architecture / Urbanisation dans un contexte supply chain retail (idéalement APS / planning / replenishment) • Pratique avérée de RFP / AO éditeurs avec analyse technique et challenge des réponses • Bonne maîtrise des pratiques cloud / SaaS enterprise, API, sécurité applicative, data governance • Connaissance du marché APS est un plus appréciable, pas nécessairement expert mais capable de les challenger techniquement • Savoir rédiger des livrables (RFP, scoring, note de reco, note d’architecture) & faciliter les échanges entre métier, DSI, éditeurs Contexte : Dans le cadre d’un projet de refonte de l’approvisionnement magasins et de sélection d’une nouvelle solution APS (Advanced Planning & Scheduling), la DSI recherche un(e) consultant(e) confirmé(e) capable d’intervenir au carrefour métier / architecture SI / sécurité, avec un rôle clé durant l’appel d’offres éditeurs.⸻ Missions principales Sur le périmètre APS et Supply : • Compréhension des besoins d’approvisionnement magasin et de leur déclinaison fonctionnelle dans l’APS • Participation à la rédaction/lecture critique des exigences dans le RFP Sur le périmètre DSI (cœur de la mission) : • Analyse technique des solutions candidates : architectures, patterns d’intégration, scalabilité, performance, SLA • Urbanisation & alignement SI : compatibilité avec les briques existantes (ERP, WMS, ETL, dataplatform…), dette / cohérence cible • Sécurité & conformité : exigences Cyber, IAM / RBAC, data privacy, auditabilité, certifications, hébergement (SaaS/Public cloud/On prem), réversibilité • Interopérabilité & intégration : API, bus d’intégration, latence, cadence de rafraîchissement, gestion des exceptions • Participation aux soutenances éditeurs côté DSI** : questionning, scoring, risques, trade-offs techniques • Support à la décision : matrice de scoring technique, risques d’implémentation, dépendances, TCO/ROI technique Livrables attendus • Contribution RFP (volets non-fonctionnels, intégration, sécurité, architecture cible) • Matrices d’analyse / scoring technique + note de risques • Note de recommandation finale côté DSI (urbanisation, sécurisation, intégration)