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RésuméLe rôle d'Analyste-Développeur Décisionnel et SQL au sein de l'équipe de développement de la Salle des Marchés est essentiel pour la création et l'intégration de solutions logicielles destinées à optimiser les opérations de trading. L'objectif est d'assurer une communication efficace entre les différents acteurs du processus de trading tout en permettant une analyse des données pertinente. ResponsabilitésParticiper au développement d'automates pour le passage des ordres. Contribuer à la gestion des outils financiers, y compris la gestion des TTF et la facturation. Développer des rapports à partir d'entrepôts de données tels que Vertica et BusinessObjects. Intégrer de nouvelles données dans le SIDU et assurer la mise à jour des bases de données. Créer et mettre à jour des rapports avec SSRS et BusinessObjects. Mettre en place des procédures stockées pour l'extraction de données. Must HavesMinimum 5 ans d'expérience en tant qu'Analyste-Développeur décisionnel. Excellente maîtrise du langage SQL, y compris la rédaction de procédures stockées. Connaissance de l'ETL Semarchy ou de la base de données VERTICA. Expérience avec les outils BusinessObjects et SSRS.

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Contexte généralL'équipe BI de la Digital Factory assure l'administration, le support et l'évolution de la plateforme décisionnelle basée sur Microsoft Power BI, comprenant les environnements : Power BI Report Server (on-premise) Power BI Service (Cloud) Passerelles de données (Gateway) Environnements de publication et espaces de travail Gouvernance et sécurité des usages BI Suite à la nomination d'un expert de l'équipe à des fonctions d'encadrement managérial, une partie significative de sa capacité opérationnelle et de son expertise technique n'est plus disponible au quotidien. Afin d'assurer la continuité de service, la maîtrise de la plateforme et la poursuite des projets en cours, l'équipe souhaite renforcer temporairement son dispositif par le recours à une prestation d'expertise BI. La suite du document précise la prestation demandée ainsi que les livrables et les éléments de pilotage attendus. Objet du cahier de consultationDans ce contexte, l'entreprise a besoin d'un expert BI disposant de la maîtrise des composants et des technologies tels que : Power BI Report Server (on-premise) Power BI Service (Cloud) Passerelles de données (Gateway) Environnements de publication et espaces de travail Gouvernance et sécurité des usages BI Connaissance en ETL Langages SQL, DAX, M, R Appétences architecture des systèmes

Contexte de la mission : L'équipe Médiation Batch recherche un Expert Data Informatica / DBT, capable d'intervenir à la fois comme référent technique, architecte de solution Data et chef d'orchestre des travaux de transformation, afin d'accompagner l'évolution de notre patrimoine de flux et de plateformes Data vers les nouvelles cibles technologiques. Présence hebdomadaire sur site client ( Présentiel 3j/sem ) Détails de la prestation : Compétences attendues : - Architecture applicative et architecture de données. - Conception et mise en œuvre de chaînes de traitement ETL/ELT. - Connaissance des architectures Data Cloud et des modèles de diffusion événementielle (Event Streaming). - Pilotage et coordination de projets techniques. - Animation d'ateliers et de groupes de travail pluridisciplinaires. -Production de dossiers d'architecture et de documentation technique. - Mise en œuvre et accompagnement des pratiques CI/CD. - Maîtrise des environnements Unix/Linux. - Connaissance des ordonnanceurs et de l'exploitation des flux de données. - Interaction avec les équipes d'infrastructure, d'observabilité et de sécurité.

Dans le cadre d'un besoin sur le périmètre Middleware, BI & Database / Cloud, Integration & BI, recherche d'un Ingénieur BusinessObjects / IBM Data Replication. Missions principales Le poste pourra notamment couvrir : Administration et maintien en conditions opérationnelles des environnements SAP BusinessObjects. Administration et exploitation des mécanismes IBM Data Replication. Supervision des plateformes et des flux de réplication de données. Analyse et résolution des incidents techniques. Gestion des configurations et évolutions des environnements. Participation aux installations, mises à jour et migrations. Surveillance des performances et de la disponibilité des services. Automatisation des opérations d'exploitation lorsque nécessaire. Support technique et expertise auprès des équipes. Documentation des environnements et procédures techniques. Compétences prioritaires Cœur du besoin : SAP BusinessObjects / Business Objects / BO IBM Data Replication Réplication de données Administration BI Environnements Database / Middleware Production / exploitation Compétences complémentaires intéressantes : SQL Administration de bases de données Linux / Unix Scripting / Shell ETL / intégration de données Troubleshooting Supervision Gestion d'incidents

Rejoignez une grande organisation du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Engineer pour contribuer à la modernisation de son écosystème data et digital. Vous intègrerez une équipe pluridisciplinaire au sein d'une usine digitale bancaire, chargée de concevoir et développer les services digitaux financiers innovants pour une expérience client fluide, personnalisée et intégrée. Vous serez responsable de la mise en œuvre et de la maintenance des flux de données complexes entre une plateforme CRM multicloud (Marketing Cloud et Financial Cloud) et la plateforme Data d'entreprise (datamesh). Votre mission s'inscrit dans un projet d'alimentation et d'orchestration de données à grande échelle, combinant ingestion, transformation métier et automatisation des pipelines. Vos principales responsabilités porteront sur trois axes : - Concevoir et développer des connecteurs API robustes pour l'extraction de données depuis des environnements CRM complexes, en garantissant la fiabilité, la performance et la monitoring des flux en continu - Concevoir et implémenter des transformations ETL (nettoyage, normalisation, enrichissement) pour structurer des données métier hétérogènes destinées aux équipes d'analyse, de marketing et de connaissance client dans une architecture datamesh - Industrialiser et automatiser les processus de synchronisation des données afin d'assurer une mise à jour régulière et fiable des indicateurs de performance commerciale, marketing et financière - Produire une documentation technique complète : mapping des objets source-cible, architectural decisions, runbooks de maintenance et guides de troubleshooting - Concevoir des tableaux de bord de suivi des flux incluant alerting, logging et audit trail pour garantir la transparence et la traçabilité des données en transit - Collaborer étroitement avec les équipes de données, d'analyse, de gouvernance et les product owners pour affiner les spécifications et valider les livrables L'environnement technique s'articule autour de Google Cloud Platform (BigQuery comme entrepôt de données, Pub/Sub pour la gestion événementielle), Data Cloud pour la gouvernance et l'orchestration, avec une méthodologie Agile/Scrum. Le contexte métier est celui d'une banque numérique intégrée à un écosystème retail complexe, où la qualité, la latence et la fiabilité des données sont critiques pour la performance commerciale et l'expérience client. Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy

Contexte Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de Spider, une application de lutte contre la fraude, au sein de l'usine cognitive, nous recherchons un Data Engineer chargé de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Le consultant interviendra sur l'intégration, la transformation, la modélisation et la mise à disposition des données nécessaires aux cas d'usage de détection et d'investigation de la fraude. Il veillera à la qualité, à la traçabilité, à la gouvernance et à la conformité des données dans un environnement d'assurance réglementé. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT avec Dataiku, SQL, Python et Snowflake. Intégrer, collecter, nettoyer et transformer des données issues de sources hétérogènes. Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données adaptés aux besoins de détection et d'investigation de la fraude. Appliquer les principes d'architecture medallion et les bonnes pratiques de conception des architectures de données. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la disponibilité des données. Mettre en œuvre les principes de gouvernance des données et veiller au respect des exigences réglementaires. Optimiser les traitements SQL et Python ainsi que les performances des pipelines. Assurer la gestion du versionnement du code et la collaboration via Git. Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques dans un environnement Agile/Scrum. Contribuer à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions de lutte contre la fraude.

Titre de la mission Architecte Data Senior — Cloud Google & Migration (SecNumCloud) Description de la mission Dans le cadre d'un projet stratégique de refonte et de modernisation d'infrastructures de données, nous recherchons un Architecte Data Senior pour concevoir la trajectoire et l'architecture de migration d'un environnement on-premise vers un Cloud hautement sécurisé. Contexte & Enjeux Source (Existant) : Socle analytique on-premise basé sur Greenplum. Cible : Plateforme de données sur Google Cloud Platform / BigQuery. Exigence majeure : Hébergement et architecture sur un Cloud Sensible / Souverain soumis aux normes SecNumCloud (niveaux C3/C4). Vos responsabilités clés Design d'Architecture & Patterns : Conception des architectures cibles, définition des schémas d'intégration et des patterns de flux de données (ETL/ELT, batch/temps réel). Trajectoire de Migration : Structuration de la stratégie technique de migration des données et des pipelines du legacy (Greenplum) vers la cible GCP (BigQuery). Gouvernance & Socles Data : Définition des standards d'architecture, garantie de la scalabilité et du maintien en condition des socles data. Interface Technique : Collaboration étroite avec les équipes d'ingénierie, la DSI et les experts en sécurité/conformité pour valider les choix d'architecture. Profil recherché Expérience : Minimum 8 à 10 ans d'expérience en Architecture Data au sein d'environnements complexes. Expertise Cloud : Maîtrise avérée de l'écosystème Google Cloud (BigQuery) (Certifications GCP Cloud Architect / Data Engineer fortement appréciées). Sécurité & Conformité : Expérience indispensable sur des environnements contraints ou hautement sécurisés (SecNumCloud, secteur bancaire, assurance ou secteur public). Connaissance du Legacy : Maîtrise des problématiques de migration depuis des bases analytiques on-premise (Greenplum, Teradata ou équivalent). Posture : Solide capacité de conception, rigueur technique et aisance relationnelle pour porter les choix d'architecture auprès des parties prenantes.

Envie d'un nouveau challenge ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un Ingénieur Data / Décisionnel GCP – Python & Power BI (H/F) pour intervenir chez un client du secteur bancaire. 💼 Votre missionVous intégrerez une équipe Data au sein de la DSI d'un acteur du secteur de l'assurance, dans le cadre de projets d'évolution du système décisionnel. Vous interviendrez sur l'analyse des besoins métiers, la conception des solutions Data, les développements et le maintien en conditions opérationnelles des traitements existants. Votre rôle sera de proposer des solutions fiables, performantes et adaptées aux enjeux métiers, en assurant le lien entre les équipes fonctionnelles et techniques. Vos principales missions : Analyser les besoins fonctionnels et étudier les expressions de besoins métiers. Réaliser les études d'impact, évaluer les solutions envisageables et contribuer à leur chiffrage. Identifier les données sources et définir les spécifications fonctionnelles et techniques. Concevoir et faire évoluer les architectures décisionnelles sur Google Cloud Platform (GCP) : modélisation des Data Warehouses et des couches d'exposition et de partage des données. Développer et faire évoluer les traitements Data en Python, ainsi que les jobs et services associés. Participer aux développements et à l'évolution des solutions de reporting sous Power BI. Préparer les stratégies de tests, rédiger ou valider les cas de tests et réaliser les tests technico-fonctionnels. Assurer les recettes techniques et contribuer à la validation des solutions avec les équipes métiers. Rédiger la documentation technique et les documents nécessaires aux déploiements. Assurer le suivi des traitements en production, analyser les incidents et mettre en œuvre les correctifs nécessaires. Veiller au respect des bonnes pratiques de développement, de conception et d'architecture.

Contexte Dans le cadre du développement de sa plateforme data, notre client recherche un Data Engineer pour concevoir, industrialiser et maintenir ses flux de données sur un environnement cloud AWS et Snowflake. Missions Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation des données (ETL / ELT) en Python et SQL. Alimenter et modéliser les données dans Snowflake (entrepôt de données, couches de transformation, optimisation des performances et des coûts). Exploiter les services AWS liés à la data (S3, Glue, Lambda…). Mettre en place l'orchestration et la supervision des traitements. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données (tests, contrôles, documentation). Contribuer aux bonnes pratiques d'ingénierie : versioning Git, CI/CD, revues de code. Collaborer avec les équipes data, BI et métier pour comprendre et traduire les besoins. Profil recherché Minimum [X] ans d'expérience en data engineering. Très bonne maîtrise de Python et de SQL. Expérience confirmée sur Snowflake et sur l'écosystème data AWS. Bonnes pratiques de développement : Git, tests, CI/CD. Atouts appréciés : dbt, Airflow, Terraform, modélisation dimensionnelle, certification SnowPro ou AWS. Langues : [à préciser] Informations pratiques Lieu : [ville] – [sur site / hybride] Démarrage : [date] Durée : [durée] Type : mission en consultance Pour la fiche 2, complète les crochets avec les infos du client. Pour la fiche 1, je n'ai pas indiqué les déplacements ni le niveau d'anglais, puisque tu attends encore la réponse d'Antoine. Ajoute-les dès que tu les as. Je peux aussi te sortir ces fiches en Word ou en PDF avec le logo LETS UP.

Missions principales ■ Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l'équipe ■ Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels ■ Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc. ■ Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) ■ Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API ■ Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations Activités ■ Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers ■ Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks ■ Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance ■ Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d'exécution ■ Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD ■ Concevoir, développer et maintenir des API pour l'exposition et la consommation des données ■ Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d'alerting ■ Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives ■ Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre ■ Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering

Localisation : Paris 13e Démarrage : Asap Type de mission : Longue durée Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa transformation Data et Intelligence Artificielle, une organisation recherche un ML Engineer spécialisé en industrialisation de solutions IA sur Dataiku. Vous interviendrez sur la transformation de modèles de Machine Learning développés par les Data Scientists en solutions robustes, performantes et exploitables en production, tout en contribuant à la mise en place des bonnes pratiques MLOps. Missions principalesIndustrialiser les modèles de Machine Learning et transformer les prototypes en solutions prêtes pour la production. Concevoir, développer et maintenir des workflows sur Dataiku : recettes, scénarios d'automatisation et API endpoints. Mettre en place des pipelines CI/CD pour automatiser le déploiement des modèles IA. Assurer le monitoring des modèles en production : performances, détection de dérive (model drift) et suivi de leur fiabilité. Garantir la scalabilité, la maintenabilité et la qualité des solutions déployées. Intégrer les modèles dans les systèmes d'information en collaboration avec les équipes Data, IT et métiers. Documenter les solutions et contribuer à la standardisation des pratiques MLOps. Compétences recherchéesExpérience confirmée en Machine Learning Engineering et MLOps. Très bonne maîtrise de Dataiku DSS, notamment en conception de workflows, automatisation et déploiement. Maîtrise des pratiques CI/CD appliquées aux projets IA. Bonne connaissance des architectures Data et des flux ETL/ELT. Connaissance des environnements Cloud et des technologies de conteneurisation, notamment Docker et Kubernetes. Capacité à déployer et maintenir des modèles de Machine Learning en environnement de production.

Le besoin La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours. Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur. Vos missionsExploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout. Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation. Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell. Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages. Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon). Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases). Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage. Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables. Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.

Directeur de projet DATA Orelans pour une mission de 6 mois + Je recherche un(e) Directeur/Directrice de Projet spécialisé(e) dans la Data. Ce service est responsable du socle Data / IA (décisionnel, BI, Data Science). Il intervient sur les dimensions techniques des projets Décisionnel / Data / IA ainsi que dans la définition des solutions répondant aux besoins des métiers. Description du poste Le/la prestataire sera rattaché(e) au responsable du service Modélisation des Données. Programme de migration DataPlatform Le programme a pour objectif de migrer le système d'information décisionnel actuel vers une DataPlatform SaaS. Le rôle du/de la prestataire sera d'animer et de piloter les cinq chantiers constituant ce programme. L'équipe projet est composée : d'un Product Owner en charge de la migration des chaînes ETL et des rapports (COGNOS et Power BI) ; de Tech Leads ; d'analystes et de développeurs. Missions Piloter le projet sur les volets suivants : Organisation : planning, comitologie, suivi budgétaire, suivi de recette et conduite du changement ; Coordination et relations : animation de l'équipe projet (plan de charge, points de suivi), coordination avec l'éditeur (équipes commerciales, juridiques et techniques), les équipes IT (architectes, réseau, RSI, etc.), les métiers et le CISO ; Contractuel : mise en place du contrat de run avec le fournisseur ; Budget : pilotage des licences, prestations et charges en jours-homme ; Risques : maîtrise des risques liés au planning et au budget. La mission nécessite une grande rigueur ainsi qu'une excellente capacité d'organisation. Profil recherché Minimum 8 ans d'expérience en gestion de projets orientés Data ; Maîtrise des méthodologies Agile (Kanban, Scrum) ; Grande rigueur dans le suivi des actions projet ; Maîtrise de Jira (backlog, User Stories, etc.), Confluence et des outils bureautiques ; Maîtrise de la relation client / fournisseur dans le cadre d'un engagement au forfait ; Bonne connaissance des infrastructures Cloud, des environnements Data et de Power BI ; Une connaissance du secteur bancaire est souhaitée. Éléments pratiques Démarrage : fin novembre / début décembre 2026 ; Durée : 3 mois renouvelables, potentiellement jusqu'au T1 2028 ; Télétravail : présence obligatoire sur site 3 jours par semaine, après une période initiale en présentiel complet et selon le degré d'autonomie.