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Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

Ce que le poste implique Le Scrum Master accompagne un programme de transformation numérique et contribue à optimiser le fonctionnement ainsi que la performance d'une plateforme basée sur des agents intelligents. Il favorise l'application cohérente des pratiques Agile au sein des équipes et du programme, afin d'améliorer l'efficacité, la qualité des livrables et la satisfaction des utilisateurs. Ses principales responsabilités consistent à faciliter les réunions quotidiennes et les rétrospectives, en adaptant l'approche à la maturité de chaque équipe, et à accompagner les équipes dans l'application des principes Agile, Scrum et SAFe. Il identifie, résout ou escalade les obstacles, met en place les outils nécessaires, assure le déploiement et le suivi de Jira, actualise la documentation, prépare les tableaux de bord et contribue aux supports de décision relatifs aux mises en production. Le poste est à temps partiel et hybride, basé à Boulogne-Billancourt. Rémunération et avantages Rémunération : [N/A] Primes : [N/A] Mutuelle, congés payés et autres avantages : [N/A] Organisation hybride à Boulogne-Billancourt. Poste à temps partiel. Date de démarrage prévue : 31 août 2026.

Nous recherchons un chef de projet sénior dont l'objectif est de contribuer à la réalisation et au déploiement de ces projets/programmes sur le périmètre fonctionnel. Elle s'effectue dans un contexte d'organisation agile. Description détaillée des tâches qui constituent la mission Le Chef de Projet aura les missions suivantes : • Rédiger les spécifications (techniques et fonctionnelles) en lien avec les besoins métier. • Participer à la définition des solutions techniques et fonctionnelles. • Valider la faisabilité technique (via prototypes ou études) et formaliser les engagements. • Analyser les besoins pour garantir l'adéquation avec les solutions proposées. • Participer à la planification (ex : estimation des délais pour les livrables techniques). • Collaborer avec le chef de projet pour identifier les risques techniques. • Participer à la recette (tests, validation des livrables, identification des anomalies

Nous recherchons un(e) Incident Manager expérimenté(e) pour piloter la gestion des incidents majeurs et coordonner la résolution des crises IT au sein de notre organisation. Ce poste, exposé et exigeant, requiert un sang-froid exemplaire, un excellent sens de la communication et une réelle capacité à fédérer des équipes techniques sous pression. Missions principales1. Gestion des incidents majeurs Coordonner la résolution rapide des incidents critiques (P1/P2), en mobilisant les équipes techniques et en assurant un retour à la normale dans les meilleurs délais. 2. Communication de crise Assurer une communication claire et régulière avec les parties prenantes (utilisateurs, direction, clients) pendant toute la durée de l'incident. 3. Analyse post-incident Conduire des analyses de causes profondes (RCA), rédiger des rapports post-mortem et proposer des actions correctives pour éviter la récurrence. 4. Suivi des indicateurs de performance Surveiller les SLA/KPI liés aux incidents, produire des tableaux de bord et participer aux comités de pilotage. 5. Amélioration continue et coordination Collaborer avec les équipes IT (support, infrastructure, développement, sécurité) pour améliorer les processus de gestion des incidents et renforcer la résilience du système.

Analyse et interprétation des logs (~50 %) — priorité n°1 • Analyser et interpréter quotidiennement les logs applicatifs via la stack ELK. • Identifier les erreurs récurrentes, corréler les signaux et détecter les signaux faibles. • Rechercher les root causes et faire le lien entre les logs et le code applicatif (Java). • Être un point d'entrée en amont des incidents : traiter les problématiques avant qu'elles ne deviennent des incidents majeurs. • Travailler en lien étroit avec les Service Delivery Managers (SDM) sur le suivi et l'analyse des problématiques. Administration de la stack ELK (~30 %) • Administrer Elasticsearch, Kibana, Logstash et Filebeat. • Gérer les index, les politiques ILM et les pipelines de collecte. • Configurer et faire évoluer l'alerting. • Contribuer à la dimension observabilité : APM / OpenTelemetry, dashboards, alerting préventif, SLI/SLO. Montée en compétences des équipes N2 (~20 %) • Accompagner et coacher les équipes support et développement dans une posture de pédagogue. • Créer et maintenir des runbooks pour outiller le N2. • Favoriser l'autonomie des équipes et réduire durablement les escalades vers le N3. • Présenter analyses et recommandations aux équipes techniques et aux instances de pilotage (SAFe / PI Planning).