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Notre client recherche un Data Engineer senior pour concevoir et maintenir des pipelines de réplication et de traitement de données dans un environnement cloud AWS à grande échelle. Ce poste s’inscrit dans un programme de transformation data visant à développer des applications qui enrichissent l’expérience client et rendent les équipes métiers autonomes dans l’exploitation des données. L’environnement technique intègre : Outils et plateformes : AWS (S3, Kinesis, DMS, Lambda…), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python, Snowflake, Dataiku, Braze, Power BI, IA/ML Bases de données : Exadata, Oracle, SQL Server, Snowflake Architectures : Data Lake, Event-driven, Streaming (+100 To/jour) Cas d’usage : moteur de recommandation, chatbot IA, feature store, socle vidéo, plateforme de contenu, partage de données partenaires, data self-service Missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT pour la réplication et le traitement de données issues de sources hétérogènes. Connecter et intégrer les données depuis différentes bases (Exadata, Oracle, etc.) vers AWS. Mettre en œuvre des traitements de nettoyage, mapping, déduplication et enrichissement des données. Collaborer avec les architectes pour appliquer les modèles cibles et les bonnes pratiques de gouvernance data. Automatiser les pipelines via GitLab CI/CD. Concevoir et déployer l’infrastructure avec Terraform, Ansible et Python (IaC). Assurer le monitoring, la qualité et la performance des flux de données. Contribuer aux initiatives FinOps pour optimiser les coûts cloud. Documenter les processus et alimenter les référentiels techniques.

Dans un environnement multi-CRM , l’entreprise souhaite construire un Core Model CRM unifié pour centraliser, harmoniser et valoriser les données clients. Ce modèle sera le socle des usages analytiques, opérationnels et stratégiques. L’un des principaux objectifs du plan de transformation data est de développer des applications qui enrichissent l’expérience client et rendent les équipes métiers autonomes dans l’analyse des données et KPI. Pour atteindre ces objectifs, l’entreprise a déployé un écosystème technologique avancé : Outils et plateformes : AWS, Dataiku, GitLab, Terraform, Snowflake, Braze, IA, Spark, Python, Power BI Architectures : Data Lake, Event-driven, Streaming (ingestion de +100 To/jour) Exemples de projets : chatbot IA, moteur de recommandation, feature store, socle vidéo, plateforme de contenu, partage de données avec partenaires, data self-service Missions 1. Conception du Core Model CRM Analyser les modèles de données existants dans les différents CRM. Identifier les objets métiers communs, divergences et points de convergence. Concevoir un modèle de données central (conceptuel, logique, physique) aligné avec les besoins métiers et techniques. Définir les règles de mapping et de transformation entre les CRM sources et le Core Model. 2. Architecture et intégration Collaborer avec les équipes Data Engineering pour l’implémentation des pipelines d’intégration. Garantir la scalabilité, la performance et la sécurité du modèle. 3. Gouvernance et documentation Documenter le Core Model et ses usages. Participer à la mise en place de la gouvernance des données clients (référentiels, qualité, traçabilité). Assurer la cohérence et l’évolution du modèle dans le temps. 4. Collaboration transverse Travailler avec les équipes CRM, Data, IT et métiers. Animer des ateliers de co-construction avec les entités internes. Former et accompagner les utilisateurs du Core Model.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Consultant Data Science - 21/07" pour un client dans le secteur de XXX Description 🔎 Contexte Au sein de la direction Gaz, le consultant interviendra sur plusieurs projets d’innovation data ayant pour objectif d’améliorer : L’efficacité opérationnelle, La connaissance client, Et la performance des processus de facturation et de communication. 🎯 Objectifs & Livrables Exemples de cas d’usage : Optimisation des mensualisations Prédiction du volume d’opérations de facturation Segmentation des courbes de consommation clients (B2C) Modélisation des meilleurs moments d’interaction client Livrables attendus : Analyses exploratoires (facturation, contrats, consommation…) Développement de modèles ML (prévision, clustering, recommandation) Scripts industrialisables en Python / SQL Dashboards (Power BI, Tableau) Documentation technique & fonctionnelle Présentations claires aux parties prenantes métiers 🧠 Compétences recherchées CompétenceNiveau requisPython (pandas, scikit-learn)ConfirméSQLConfirméMachine LearningConfirméDataViz (Power BI ou Tableau)ConfirméCloud (Azure ou GCP)AppréciéModélisation prédictive / segmentationConfirméContexte B2C ou énergieApprécié 🎓 Profil Bac+5 en data science, statistiques, mathématiques appliquées 2 à 5 ans d'expérience Bon communicant, capable de vulgariser ses analyses Esprit d'équipe, autonomie et sens de l’innovation 💡 Environnement de mission Équipe innovation rattachée aux projets data stratégiques Données issues de systèmes métiers complexes (CRM, contrats, facturation…) Interactions fréquentes avec les métiers, IT et autres pôles data

Notre client recherche un Architecte Data pour concevoir et superviser la convergence des données issues de sources hétérogènes au sein d’une plateforme cloud AWS à grande échelle. L’objectif est de définir l’architecture cible, modéliser le schéma global, et assurer la cohérence technique et la performance de la plateforme. L’environnement technique inclut : Outils et plateformes : AWS (S3, Kinesis, DMS, Lambda…), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python, Snowflake, Dataiku, Braze, Power BI, IA/ML Bases de données : Exadata, Oracle, SQL Server, Snowflake Architectures : Data Lake, Event-driven, Streaming (+100 To/jour) Cas d’usage : chatbot IA, moteur de recommandation, feature store, socle vidéo, plateforme de contenu, partage de données partenaires, data self-service Missions Définir l’ architecture cible du data layer convergé dans un environnement AWS. Modéliser les données (conceptuel, logique, physique) sur Snowflake et autres bases cibles. Sélectionner les outils et normes d’intégration adaptés aux besoins. Participer au développement et à l’automatisation des pipelines et transformations de données. Superviser la convergence des données multi-source et garantir leur cohérence. Contribuer aux déploiements via Terraform et GitLab CI/CD. Documenter l’architecture et les référentiels techniques. Appliquer les bonnes pratiques de gouvernance, qualité et sécurité des données.

Notre client, PME industrielle en pleine structuration, recherche un(e) Contrôleur(se) de Gestion expérimenté(e) pour renforcer son pilotage opérationnel et stratégique. 🎯 Objectifs de la mission Rattaché(e) directement au Directeur Général, le/la consultant(e) interviendra en tant que référent(e) sur les sujets de pilotage de la performance et de structuration des outils de gestion. Phase 1 – Diagnostic & structuration Supervision des clôtures mensuelles et trimestrielles Revue critique et fiabilisation des reportings existants Définition et mise en place de tableaux de bord opérationnels (visuels et orientés décision) Phase 2 – Accompagnement stratégique & déploiement Implémentation d’une comptabilité analytique adaptée à l’activité de la PME Cadrage de projets de transformation (automatisation du reporting, intégration d’outils type Power BI, etc.) Déploiement opérationnel des projets prioritaires Appui stratégique au DG sur des sujets transverses : performance, outils, process, structuration 🧩 Profil recherché Minimum 10 à 15 ans d’expérience en contrôle de gestion, dont une part significative en environnement PME industrielle Capacité à intervenir de manière autonome et structurée dans un contexte en évolution Forte orientation business, terrain, posture conseil Bonne maîtrise des outils suivants : Excel (avancé) Sage Power BI (ou autre outil de datavisualisation) 📍 Modalités de la mission 2 jours par semaine 100 % télétravail Quelques déplacements ponctuels à prévoir au démarrage, puis 1 fois par trimestre (le site client est situé à 2h de Paris en train) Démarrage à compter de Septembre

Administration et support N2 confirmé à expert client banque basé à Paris et La Courneuve, un Administration et support N2 confirmé à expert Localisation Paris et La Courneuve / Télétravail 2 à 3 jours par semaine Durée de la mission : 2 ans Projet : La prestation consiste à assurer la supervision et le suivi des applications et des serveurs ainsi que la mise en œuvre de travaux courants d’exploitation (vérification des sauvegardes, restaurations, assurer le suivi des flux et le bon déroulement de la journée …). Elle assure également l'assistance et le support technique des systèmes et infrastructures de l'entreprise et prend en charge les incidents N1 (hors helpdesk) survenant sur ces environnements : identification de la causes des dysfonctionnements et résolution du dysfonctionnement, ou escalade au support N2. Elle prend également en charge les traitements des demandes. Tâches : Assistance et dépannage de 1er niveau Suivi des dossiers passés en 2ème niveau Gestion de réseau Installation de matériel et logiciels Configuration et paramétrage Organisation et participation aux déménagements Conseil aux utilisateurs et autres correspondants informatiques Planification et déploiement des matériels amortis Mise en brokage Gestion de l’inventaire du parc informatique et téléphonique Reporting pour les statistiques de la Banque de France Assistance téléphonique Plan de réversibilité Transfert de connaissances Compétences requises : Capacité d’analyse et de diagnostic technique à distance Maîtrise des outils de télémaintenance et de prise en main à distance Réactivité et autonomie dans la résolution d’incidents Maitrise des outils pour le suivi des tickets d’incidents Capacité à configurer des équipements réseau pour la connexion au réseau de matériels informatique Maitrise du hardware (compatibilité, montage, démontage) Connaissance des systèmes d’exploitation Maîtrise des outils bureautiques (Excel, Power BI, etc.) Maitrise du vocabulaire technique en anglais Compétences techniques : Maitrise / Expertise Microsoft Windows10 Maitrise / Expertise Microsoft M365 Maitrise / Expertise Microsoft Power shell version >=3.0 et scripts Maitrise / Expertise MICROSOFT Active Directory version >=2008 Maitrise / Expertise Outil de gestion de parc de type BMC Maitrise / Expertise Watchdoc outil de gestion du parc d'équipements d'impression Maitrise / Expertise Outils de gestion de l'AD Maitrise / Expertise Outils de masterisation et de configuration des postes de travail Maitrise / Expertise Sophos Endpoint Security >=V10 Maitrise / Expertise Microsoft Teams Maitrise / Expertise Microsoft SharePoint version >= 2010

Ingénieur Data Senior – Azure | Spark | Microsoft Fabric Localisation : Paris (hybride) Nous sommes un partenaire de référence de Microsoft , spécialisé dans la mise en œuvre de solutions cloud et data pour des clients grands comptes en Europe. Grâce à notre expertise approfondie de l’écosystème Microsoft, nous accompagnons nos clients dans leur transformation digitale, en concevant des plateformes de données modernes, scalables et sécurisées. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Data Senior expérimenté(e) sur Apache Spark, Azure Synapse Analytics, Databricks et Microsoft Fabric. Ce rôle technique et orienté client vous amènera à piloter la conception et la mise en œuvre de solutions data de bout en bout dans un environnement cloud Azure. Vos missions Concevoir et développer des plateformes data modernes sur le cloud Azure, avec Databricks, Synapse et Microsoft Fabric. Développer des pipelines de données performants et scalables avec Apache Spark (PySpark, SQL ou Scala). Mettre en œuvre des processus d’ingestion de données structurées, semi-structurées et non structurées. Définir des modèles de données robustes et des logiques de transformation pour les cas d’usage analytiques. Orchestrer les flux de données via Azure Data Factory ou Microsoft Fabric Pipelines. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité des données via les services natifs d’Azure. Collaborer avec les architectes, les analystes et les parties prenantes pour aligner les solutions techniques sur les enjeux métiers. Encadrer des profils plus juniors et participer activement au partage de connaissances internes. Contribuer aux avant-ventes, aux réponses à appels d’offres et aux ateliers clients. Assurer une veille constante sur les nouvelles technologies du domaine data & cloud. Compétences techniques requises Maîtrise avancée d’Apache Spark (idéalement PySpark) et optimisation de performances. Expérience pratique sur Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, Notebooks...). Expertise sur Databricks (workflows de développement, Delta Lake, Unity Catalog…). Compétence en orchestration avec Azure Data Factory et/ou Fabric Data Pipelines. Bonne connaissance des architectures Lakehouse, modélisation dimensionnelle, et bonnes pratiques ELT/ETL. Connaissance des pratiques DevOps dans Azure (CI/CD, Azure DevOps). Compréhension des enjeux de gouvernance des données, sécurité et gestion des accès (RBAC) dans Azure. Atouts supplémentaires Expérience préalable dans un cabinet de conseil ou un environnement de services professionnels. Maîtrise de Power BI, notamment dans un contexte Microsoft Fabric. Familiarité avec les outils d’Infrastructure as Code (Bicep, Terraform). Connaissances des technologies temps réel : Azure Event Hub, Stream Analytics ou équivalents. Expérience de collaboration avec des équipes Data Science ou sur des pipelines de Machine Learning. Profil recherché Excellente communication, à l’aise pour vulgariser des concepts techniques auprès d’un public non technique. Approche orientée conseil, avec une capacité à identifier les besoins métiers et proposer des solutions data sur mesure. Esprit d’équipe, proactivité, rigueur et autonomie. Expérience en environnement agile ou orienté livraison. Maîtrise du français et de l’anglais (à l’écrit comme à l’oral).