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BESOIN URGENT !!! Dans le cadre d’un projet de transformation data, notre client recherche un consultant data orienté BI et data engineering. Secteur immobilier. Missions Développement et maintenance de pipelines avec Azure Data Factory Modélisation de données pour les besoins analytiques Création de dashboards Power BI (DAX, performance) Amélioration de la qualité et des flux de données Participation à l’industrialisation (CI/CD, DevOps) Interaction avec les équipes métiers Profil recherché 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering / BI Très bonne maîtrise d’Azure Data Factory Bonne maîtrise de Power BI (modélisation, DAX) Connaissance des environnements DevOps Autonomie et bon relationnel

Au sein d’une équipe spécialisée en risque de contrepartie, vous contribuez au développement et à l’amélioration d’outils de suivi, d’analyse et de certification des métriques de risque. Vos missions : Développement et optimisation d’outils de reporting et d’analyse Python, Power BI Structuration et modélisation des données pour des usages BI Suivi et contrôle des métriques de risque et des dépassements Participation aux processus de certification et de fiabilisation des données Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (risque, IT, métiers)

🚀 Contexte Vous intervenez sur une plateforme interne data & performance digitale , utilisée à grande échelle dans un environnement international. Aujourd’hui : plusieurs modules fonctionnels existent développés de manière indépendante avec une expérience utilisateur fragmentée 👉 Objectif : améliorer et structurer l’expérience utilisateur , en collaboration avec une équipe produit et design plus senior 🎯 Votre rôle En tant que UX/UI Designer , vous contribuez activement à la refonte de l’expérience : Participation à la conception UX Design d’interfaces Contribution à la structuration produit Collaboration étroite avec designers seniors et équipes tech 🧩 Vos missions🔍 Recherche & analyse Participation aux audits UX Contribution aux interviews utilisateurs Analyse des parcours existants Identification des points de friction 🧠 Conception UX Contribution à la définition des personas Participation à la structuration des parcours Aide à la refonte de l’architecture de l’information 🎨 Design UI Création d’interfaces (web/app) Design de dashboards simples à intermédiaires Respect du design system existant 🧪 Prototypage & tests Prototypage sur Figma Participation aux tests utilisateurs Itérations design 🤝 Collaboration Travail avec Product, Tech et Design Contribution aux specs design Prise en compte des contraintes techniques

Contexte de la Mission Dans le cadre de sa transition BI et de l’harmonisation de ses outils de pilotage, l’entreprise recherche un Data Analyst Confirmé pour renforcer ses équipes. La mission s'inscrit dans une volonté d'industrialiser, d'uniformiser et d'automatiser les données ainsi que les rapports de suivi, notamment pour le pilotage de la DNV. Durée : 8 mois (de mai à décembre 2026). Équipe : Intégration d'une squad au sein de l'équipe Data Analyst, aux côtés de deux Data Analysts déjà en poste sur ce domaine. Localisation : Poste basé à Antony Télétravail : 1 jour fixe par semaine Missions Principales Le consultant sera chargé de transformer la donnée brute en produits data exploitables pour les directions métiers (Sales/Business) : Architecture de données : Conception de datamarts sur des vues complexes et migration de l’ensemble des datasets/dataflows existants vers ces nouveaux datamarts. Normalisation : Nettoyage et normalisation des données sources, principalement issues de Salesforce, pour garantir la cohérence du catalogue de données. Dataviz & Pilotage : Conception, mise à jour et diffusion de tableaux de bord sous Power BI pour le pilotage de l'activité business. Optimisation : Industrialisation et automatisation de rapports manuels ou existants.

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Participer à une intégration d'SAP Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) SAP Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Big Data pour concevoir et industrialiser des plateformes de traitement de données à grande échelle. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, optimisation des traitements distribués, passage vers des architectures plus scalables et temps réel) et guiderez leur mise en œuvre avec Spark, Kafka et les écosystèmes Big Data. Vous serez responsable de la refactorisation et de l’optimisation des pipelines de données, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de fiabilité et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour adapter les traitements aux pipelines CI/CD et aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering et d’industrialisation. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions pérennes.

Nous recherchons un Senior Data Analysr Power BI . La mission implique la conception, le développement et la mise en œuvre de solutions analytiques avancées pour répondre aux besoins des métiers. 🎯 Missions principales Accompagner les utilisateurs dans la définition et la formalisation des besoins et des enjeux de restitution et de datavisualisation. Animer des ateliers de type “Design” pour clarifier les besoins et proposer des solutions adaptées. Participer aux travaux de cadrage SI , études d’opportunité et de faisabilité. Recueillir et rédiger les expressions de besoins et spécifications fonctionnelles de solutions analytiques, et valider les livrables. Concevoir et réaliser les restaurations Power BI : rapports, indicateurs et tableaux de bord. Participer à la documentation des règles de sécurité des données et des applications. Élaborer les manuels utilisateurs et les supports de formation aux applications de datavisualisation. Rédiger les spécifications techniques et cahiers des charges pour les POC ou déploiements. Préconiser les adaptations et améliorations des processus existants . 📊 Livrables Développement et déploiement des cas d’usage (cartographies, tableaux de bord, data quality, alimentation du DatalakeHouse…). Documentation des règles de calcul et d’agrégation pour les indicateurs. Rédaction de plans de tests, cahiers de recette et supports utilisateurs . Production et mise à disposition des tableaux de bord . 🛠️ Environnement technique Power BI (Desktop et Service) Databricks, Nifi, RedShift Power Automate, Power Platform Cloud AWS Smart Data, API REST

Hanson Regan recherche un Data Engineer pour une mission 12 mois renouvelable, basée à Paris Données en anglais : Compétences: -Hadoop Cloudera - Flux de travail / injection - Outils de visualisation - Pipeline Longue liste : Les outils d’ingestion de données : NiFi Les outils de stockage de données : HDFS, CEPH Les outils d’ordonnancement des jobs : Airflow Les outils de gestion des ressources (CPU, RAM) : YARN Les moteurs et frameworks d’exécution : MapReduce, Spark, TEZ Les langages de développement : Python, Scala Les outils de prototypage/exploration : Jupyter, Dataiku Les outils orientés datamart : Hive, PostgreSQL Les outils de proxyfication (Access) : Knox, HAProxy Les outils d’affichage d’indicateurs et tableau de bord : Grafana, Tableau, Superset, S7 Les outils de sécurité : Kerberos, LDAP, IPA gratuite Les outils d’administration et de gouvernance : ClouderaManager, Ranger Les outils de supervision et d’exploitation (DevOps) : Prometheus, Puppet, Heat, Ansible Les dépôts de binaires : Mirroring des dépôts issus du web HTTP pour les applications tiers. Merci de nous contacter au plus vite si vous êtes intéressé ou si vous connaissez une personne correspondant à ce profil

🧩 Les responsabilités clés (traduction métier) Ce que fera concrètement le consultant : Concevoir une architecture de plateforme IA (TAS Pricing) Définir : APIs Data flows sécurité infra cloud Connecter : modèles IA (Python / Domino Datalab) data platform (CTDF) front/back (Java / Angular) Mettre en place : CI/CD environnements monitoring 👉 + rôle de référent technique / leader de squad Architecture : microservices, API-first Cloud : AWS / Azure / GCP (ou cloud interne BNP) Data : pipelines, ingestion, modelling IA : intégration de modèles (pas forcément data scientist pur) Tech : Python (IA) Java / Angular (exposition des services) DevOps : CI/CD, infra, monitoring Sécurité : IAM, chiffrement, architecture sécurisée GREAT PLACE TO WORK depuis 2019 et BEST WORKPLACE FRANCE 2023-2024 & 2025 Depuis 24 ans, le Groupe Objectware développe ses expertises et practices pour accompagner ses clients dans l’optimisation de leurs performances et leurs enjeux de transformation. Notre expertise en Management de projets, Développement applicatif, Infrastructure, Opération et Sécurité nous permet d’avoir une couverture totale sur le cycle de vie des projets de nos clients.

🚀 Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous faisons vivre chaque projet grâce aux talents qui le portent, en alliant expertise technique , proximité et accompagnement personnalisé . Aujourd’hui, nous recherchons un·e Consultant AMOA Data (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients des secteurs Assurances basé entre à Niort . Missions principales : Accompagner les équipes métiers dans leurs usages autour de la data Réaliser des analyses et apporter du conseil sur les sujets data Assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs Participer à la production des livrables fonctionnels Concrètement : Recueillir et analyser les besoins métiers Conseiller les équipes sur l’exploitation des données Participer au cadrage et aux études de faisabilité des projets data Garantir la cohérence des solutions mises en place Réaliser les recettes fonctionnelles et suivre les anomalies Produire la documentation (spécifications, modélisation de données) Assurer le suivi de la qualité et la satisfaction des utilisateurs

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de ses dispositifs de Conformité, un de nos client recherche un Développeur TypeScript pour intervenir sur des applications construites au sein d'un écosystème de plateforme de données. La mission s'inscrit dans un environnement à forte criticité métier, notamment autour de la Détection de la Délinquance Financière, avec des enjeux liés à l'exploitation de la donnée, à la restitution d'informations sensibles et à l'amélioration des outils utilisés par les équipes conformité, contrôle et investigation. Le consultant participera au développement de solutions applicatives et de widgets métiers permettant de faciliter l'analyse, le pilotage et la visualisation de données en lien avec les dispositifs de surveillance et de détection.

Pour le compte de l’un de mes clients dans le secteur bancaire, je recherche un(e) Data Domain Owner Senior pour une mission stratégique avec un démarrage ASAP. Vos missions principales : Piloter et faire évoluer les frameworks data Contribuer à la digitalisation des données Assurer le contrôle de la qualité des données Faire le lien entre les équipes métiers et techniques Profil recherché : Expérience confirmée en environnement data Vision transverse métier / IT Capacité à piloter des sujets stratégiques

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA