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Au sein du département IT de la DSI Groupe, l'équipe data fournit aux différentes entités les applications nécessaires à leur fonctionnement. La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps et consiste à mettre en œuvre techniquement les demandes métier en lien avec les équipes de production applicative et DevOps. L'enjeu porte sur les ingestions, transformations et pipelines de données ainsi que sur les évolutions de la plateforme. Missions : - Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données - Réaliser les opérations de data prep et de transformation des données - Maintenir les outils de gestion des pipelines de données - Faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données - Adresser les demandes d'évolution de la plateforme à l'équipe DevOps - Rédiger des spécifications techniques claires et précises - Participer aux travaux dans un environnement agile Scrum - Collaborer avec les équipes IT basées à Porto - Explorer de nouvelles solutions et technologies adaptées aux besoins - Résoudre des problèmes techniques complexes liés au traitement des données Profil attendu : Data Engineer confirmé disposant d'une excellente maîtrise de GCP et des technologies de la stack data associée. Une solide expérience en BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python orienté objet, Pandas et/ou Dask, Bash scripting et Git est attendue. La maîtrise de l'anglais à l'écrit et à l'oral est nécessaire pour les échanges avec les interlocuteurs basés à Porto. Une expérience des environnements agiles, notamment Scrum, ainsi qu'une bonne capacité d'analyse et de travail en équipe sont recherchées.

Contexte : La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps. Le Data Engineer interviendra en lien étroit avec les équipes de production applicative / DevOps afin de mettre en œuvre techniquement les demandes métiers et de faire évoluer la plateforme Data. Missions principales Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Réaliser les opérations de Data Preparation et transformation. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données. Participer aux évolutions techniques de la plateforme. Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes d'évolution. Contribuer au maintien et à l'amélioration des solutions Data existantes. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Compétences indispensables Très bonne maîtrise attendue de : GCP – Google Cloud Platform BigQuery Cloud Storage SQL Python orienté objet Pandas et/ou Dask Bash scripting Git Une expérience en environnement Agile / Scrum est également attendue. Anglais professionnel indispensable à l'écrit et à l'oral Compétences appréciées / différenciantes Les technologies suivantes constituent des atouts supplémentaires : Cloud Functions – SAS – Alteryx – XLD/XLR – Control-M – Hadoop – Spark.

Dans le cadre d'une mission de continuité opérationnelle, une entreprise recherche un Data Analyst afin de renforcer ses équipes sur un environnement Data & Cloud. Les informations disponibles à ce stade permettent d'identifier un environnement principalement orienté autour de la gestion, préparation, modélisation et analyse des données, ainsi que de la production de reportings et d'indicateurs. Le contexte fonctionnel précis et les enjeux détaillés de la mission sont encore en cours de consolidation. Des échanges complémentaires avec le client permettront de préciser le périmètre, les priorités et l'organisation de l'équipe. Missions principalesParticiper à la préparation, la transformation et la structuration des données. Réaliser des analyses de données et produire des indicateurs pertinents. Participer à la modélisation des données. Concevoir et maintenir des rapports et tableaux de bord. Contribuer à la gestion et à la qualité des données. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Participer aux phases de mise en production. Contribuer au cadrage et au suivi des sujets projet. Participer aux comités de pilotage et au suivi des objectifs. Accompagner et former les utilisateurs sur les solutions mises en place. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Environnement techniqueOutils : Microsoft Power BI Microsoft Excel Microsoft Power Query Git Apache Airflow Langages et technologies : SQL Python DAX Pandas Scikit-learn Apache Spark JavaScript Frameworks / bibliothèques : Plotly TensorFlow Bases de données : Google Cloud BigQuery MariaDB MySQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP)

Développeur Python 3.9 Jira , Anglais 400 E PAR JOUR Développeur Python 3.9 400 E PAR JOUR - une expérience significative de développements python dans un environnement projet Agile - les compétences techniques minimales à maîtriser : Python 3.9 et plus, OOP, SQLAlchemy, Oracle databases, pytest and pandas - de l'expérience de travail dans un environnement CI/CD automatisé ainsi que des déploiements sur openshift et utilisation de bucket S3 - une expérience significative sur la mise en œuvre de traitements de transformation et alimentation de données - de communiquer de manière claire et concise, en Français comme en Anglais qui sera d'ailleurs une langue essentielle à la bonne conduite de la mission - une excellente maîtrise des outils Jira et Confluence, checkmarx, bitbucket et jenkins seront essentiels Les + : - connaissance de l'approche BDD (Behaviour Driven Development) - expérience avec Kafka et Pydantic 400 E PAR J

Description and Location L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Projet : E-commerce Analyses Media Paid L'objectif de l'intervention est de définir la stratégie de pilotage Média & E-commerce, d'intégrer une vision business globale dans les analyses, de produire les supports de décision pour la Direction et de porter le modèle d'explicabilité de la performance. Périmètre des prestations & livrables : Définition de la stratégie de pilotage, des KPI et des arbitrages budgétaires entre les différents leviers (SEA, Social, Display, Affiliation, CRM, App). Intégration dans les analyses des métriques business au-delà du média : P&L e-commerce, marge, recrutement clients, panier moyen, concurrence et saisonnalité. Production des business reviews, deep dives et supports de décision pour le COMEX et la Direction E-commerce. Pilotage, avec le Marketing Engineering, du modèle « Performance Explainer » permettant d'expliquer les variations de performance par leurs causes (media, prix, saisonnalité, concurrence). Compétences requises Must Have Maîtrise avancée de SQL et BigQuery avec rédaction et optimisation de requêtes complexes. Collaboration efficace avec les équipes métiers et techniques. Création et optimisation de dashboards sous Looker Studio et Looker. Identification et suivi des KPIs stratégiques. Nice to Have Modélisation de données et conception de pipelines optimisés dans BigQuery. Python (Pandas, NumPy, PySpark). Bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DB2, etc.). Architectures Data Lake et Data Warehouse. Environnements Cloud GCP ou Azure. GitLab CI/CD et gestion du versionning Git. Pratiques DevOps. Méthodologies Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement).