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Nous recherchons un Data Engineer confirmé ou senior pour intervenir sur une plateforme data moderne reposant sur Snowflake et dbt, avec une forte exigence en modélisation Data Vault. Contexte de la mission : Vous rejoindrez une équipe Data en charge de structurer et faire évoluer une architecture analytique robuste et scalable. La mission s'inscrit dans une logique d'industrialisation, de qualité et de standardisation des flux. Missions principales Concevoir et implémenter des modèles Data Vault (obligatoire). Développer et optimiser les transformations via dbt. Modéliser et structurer les données dans Snowflake. Participer à la définition des standards d'architecture et des bonnes pratiques. Assurer la qualité, la performance et la traçabilité des données. Collaborer avec les équipes BI (notamment Power BI) et métiers.

Bonjour à tous 😀 📍 Contexte client Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques de transformation métier, notre client renforce son équipe Data. Le consultant interviendra sur l'analyse d'impact des projets de transformation sur les indicateurs métiers, la qualité des données et l'évolution des reportings stratégiques. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes métier afin de garantir la cohérence des KPI et d'accompagner les évolutions des plateformes Data. 🎯 Missions Réaliser les analyses d'impact des projets de transformation sur les KPI métiers et les processus opérationnels. Produire des analyses ad hoc répondant aux nouveaux besoins métiers. Faire évoluer et fiabiliser les indicateurs de performance (Loyalty, Topline, Sales...). Concevoir, maintenir et améliorer les reportings stratégiques. Revoir les règles de calcul, les définitions des KPI et les périmètres de reporting. Garantir la cohérence des données entre plusieurs sources. Participer aux phases de tests et de validation des évolutions impactant les données. Identifier les anomalies et incohérences dans les indicateurs de reporting. Accompagner les équipes métier lors des phases de cadrage en traduisant leurs besoins en exigences analytiques. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité des données et de la gouvernance des KPI. ✅ Must Have Data & Analytics SQL (expert) Snowflake Data Analytics Analyse d'impact métier Analyse de données Data Quality Reporting KPI Management Outils Tableau Dataiku dbt Gouvernance DataData Lineage Gouvernance des données Reporting Framework Qualité des données FonctionnelRecueil des besoins métiers Analyse fonctionnelle Gestion des parties prenantes Excellente communication LanguesFrançais courant Anglais courant ⭐ Nice to HaveJira ServiceNow Gestion de backlog Ticketing Expérience sur des programmes de transformation métier Connaissance des domaines : Loyalty Sales Topline

En tant que Lead Tech BI, vous piloterez la co-conception, la réalisation et le delivery de nos produits data à destination de nos métiers, en garantissant une architecture cohérente, maintenable et réutilisable. Vous serez force de proposition auprès des développeurs, de la communauté des Lead Developers et des architectes, et contribuerez activement à l'amélioration continue du delivery et à la veille technologique. ActivitésLe Lead Tech BI sera amené à piloter les équipes de développement lors des chantiers d'amélioration de la plateforme Data & Analytics et de consolidation des référentiels. Afin de transformer la donnée en information stratégique, son équipe et lui-même interviendront dans le cadrage du besoin avec les Product Owners, les choix techniques et la conception détaillée, ainsi que l'implémentation et le déploiement des produits, tout en gardant à l'esprit le pré-requis d'agilité et d'innovation continue de la plateforme. Il aura à sa charge de : Assurer la réception des entrants fonctionnels en préambule du démarrage des réalisations : o Réception des spécifications fonctionnelles / des Features et des User Stories. o Réception et critique des critères d'acceptance définis. Interagir avec les équipes métier et être garant de la qualité technique et fonctionnelle des produits : o Interagir avec les équipes métier pour bien comprendre les besoins fonctionnels. o Participer à la conception technico-fonctionnelle des solutions, en lien avec les architectes. o Rédaction des spécifications techniques détaillées. o Être le référent en matière de code, mettre en place les bonnes pratiques d'ingénierie data et vérifier les actions menées par son équipe. o Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques d'ingénierie data et assurer une vision transverse des projets. o Codage de parties spécifiques des solutions. o S'assurer de la qualité du code, notamment à l'aide d'outils d'analyse. o Revue (et co-conception si besoin) des tests Quality Control. o Contrôle et gestion de la dette technique. Suivre et contrôler l'avancement : o Attribution des US, Bugs & Issues. o Découpage en tâches / répartition des tâches aux développeurs de son équipe, y compris lui-même, ou à d'autres équipes selon le besoin. o Contrôle du niveau de détail des tâches et de leur avancement. o Coordination de l'exécution des tâches avec les développeurs. o Pilotage et suivi du planning et de la charge consommée, sur plusieurs projets menés en parallèle de manière rigoureuse et organisée. Gérer et organiser le delivery de ses produits : o Rédaction et publication de la Release Notes technique. o Contrôle des livraisons. o Être en support des recettes métier. o Préparer et animer des présentations métier, et savoir être challengé sur ses choix techniques et fonctionnels. Gestion du support : o Vérifier et attribuer les tickets de support utilisateurs. o Être le point de contact technique direct des Key Users sur les produits. Compétences techniquesMaîtrise de la suite MSBI et de l'écosystème Azure : o SQL o Azure Blob, Azure SQL DB, Datawarehouse, Synapse Azure, Azure Data Lake, Data Fabric o SSIS, Azure Data Factory o SSAS (MDX, DAX), Azure Analysis Services o Power BI Un plus si maîtrise des solutions modernes de la Data Platform : o Databricks o Snowflake o Azure Synapse (mise en œuvre avancée) Connaissance élargie sur les technologies BI et Big Data du marché : Tableau, R, Python, Databricks… • Maîtrise d'Azure DevOps, Git, CI/CD • Maîtrise des méthodes Agiles, en particulier SCRUM

La division mobilité d'un grand groupe industriel international mène une série de projets et d'initiatives ambitieux. En tant que Data Product Manager, vous piloterez l'évaluation, l'étude et le soutien à la mise en œuvre d'initiatives Data & BI (de petite à grande envergure) au sein du département « Data-as-a-Service ». Ce poste s'inscrit dans une organisation combinant, d'une part, une équipe d'experts, d'architectes et de responsables techniques (Tech Leads) spécialisés en Data & Analytics et, d'autre part, un « Data Office » actif en lien avec les utilisateurs clés des métiers. L'objectif est de conceptualiser, concevoir puis bâtir un portefeuille de produits et de plateformes de données répondant aux besoins métiers de la division, dans le respect des directives de conception et d'architecture du groupe et du pôle Data & Analytics. Cette mission se concentre sur les jeux de données financières et les indicateurs clés de performance (KPI) pour soutenir les activités de la division en Europe et à l'international. Objectifs et livrables • Organiser l'étude et recueillir les éléments auprès de toutes les parties prenantes • Comprendre les ambitions, les enjeux et les objectifs métiers • Organiser et animer des ateliers avec les métiers • Collecter toutes les informations métiers nécessaires à l'étude • Documenter l'architecture fonctionnelle • Réaliser la modélisation des données / concevoir les couches métiers (couche « Silver ») • Coordonner les contributeurs « Data-as-a-Service » (architecte technique, ingénieurs Data & BI) • Documenter la valeur de la solution • Préparer le budget et le planning des phases de construction (build) et d'exploitation (run) • Formaliser les propositions finales de lancement de projet (« Go to project ») Environnement technique Microsoft Power BI, SQL, ERP (SAP), data driven modeling, data architecture.

Contexte Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud

Synthèse de la Mission : Rôle : Product Owner Data (Profil Hybride : Technique & Fonctionnel) Localisation : La Défense (92) — 3 jours/semaine sur site obligatoire (2 jours en télétravail) TJM Max : 350 € / jour Date de démarrage : Début septembre 2026 Durée : 6 mois minimum (renouvelable) Langues : Français / Anglais courant/bilingue impératif Contexte de la Mission : Au sein d'un grand groupe industriel, la mission s'inscrit dans le cadre du développement du Datalake Cybersécurité de l'entreprise. Pour faire face à la montée en charge, nous recherchons un deuxième Product Owner Data en renfort du PO déjà en place. Le projet s'appuie sur une Data Platform basée sur la stack Snowflake / Power BI / Azure Data Factory. Responsabilités & Missions : 1. Cadrage Fonctionnel & Modélisation DataRédaction des cahiers des charges et spécifications fonctionnelles/techniques. Définition, analyse et optimisation des calculs de KPIs en lien avec les équipes métiers. Identification et analyse des sources de données nécessaires. Modélisation de données sur Snowflake et Power BI. Définition des règles de gouvernance, de gestion des accès et d'historisation des données. 2. Pilotage & Méthodologie AgileGestion, priorisation et affinement du backlog sous JIRA. Animation des cérémonies Agile (Scrum) et suivi des plannings. Suivi et revue de l'ordonnancement des sources de données. 3. Qualité, Tests & DocumentationRéalisation des tests unitaires (Snowflake) et des tests end-to-end (Power BI). Définition des critères de performance et optimisation des requêtes/calculs. Suivi du monitoring, de l'alerting et de la qualité globale de la donnée. Rédaction des documentations fonctionnelles, techniques et guides utilisateurs. 4. Run, Support & ChangeSupport, communication et formation auprès des utilisateurs. Suivi de la phase de Run et traitement des incidents/évolutions.

En tant que Data Engineer, vous rejoindrez une équipe constituée de 3 personnes et vos missions principales seront de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables Collecter, transformer et structurer les données issues de sources variées Garantir la qualité, la sécurité et la performance des flux de données Optimiser les bases, entrepôts et plateformes data Collaborer avec les équipes Data, IT et métier Documenter les traitements et assurer la supervision des jobs Assurer une veille technologique sur les outils, architectures et bonnes pratiques Data

Dans le cadre de projets de transformation métier à fort impact, notre client — un acteur majeur de son secteur — renforce son équipe Data Insights & Analytics et recherche un(e) consultant(e) expérimenté(e) en analyse et ingénierie de données. Vous intégrerez une organisation Data structurée, au cœur des enjeux de pilotage de la performance, de fiabilisation des indicateurs et d'accompagnement des transformations en cours. Vos Missions Principales: Analyse & Évaluation d'ImpactRéaliser des analyses d'impact des projets de transformation sur les KPIs métier et les processus opérationnels Produire des analyses ciblées en réponse aux besoins métier en constante évolution Fiabilisation & Gouvernance des KPIsRenforcer la fiabilité des KPIs majeurs suivis par l'organisation (Fidélité, Chiffre d'Affaires, Ventes, etc.) Réviser les définitions, règles de calcul et périmètres des indicateurs en lien avec les évolutions métier Identifier et escalader les incohérences et ruptures dans les indicateurs de reporting Reporting & PerformanceConcevoir, maintenir et améliorer les tableaux de bord et reportings de performance critiques Garantir la cohérence des données entre les différentes sources Contribuer aux activités de tests et de validation des évolutions impactant les données et les KPIs Cadrage & CollaborationAccompagner les phases de cadrage de projets en traduisant les besoins métier en exigences analytiques Assurer la cohérence globale avec les frameworks de reporting existants Être l'interlocuteur(trice) privilégié(e) des parties prenantes métier et techniques

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

Tâches : - Qlik Replicate: - Replication tasks (Source: SAP, Destination: Snowflake) - Snowflake: - Medallion structure (Bronze: Raw, Silver: Core, Gold: Published) - Matillion: - Data transformation tasks between Snowflake layers - Other data tools (Alteryx, Tableau, SAP Business Objects): - Alteryx flows reading snowflake to publish Alteryx yxdb and Tableau data sets - SAP Business Objects / BW reports distributed directly to end users via email. Répartition estimée des tâches : - Snowflake: 50% - Qlik Replicate: 15% - Matillion: 25% - Other data tools: 10% Mandatory skills - Qlik, Snowflake,Matillion Desired - SAP BO Bonus - Alteryx, Tableau Outils à connaître : - Qlik Replicate o Configure, optimise and monitor data replication pipelines o CDC Management o Endpoints Source: SAP, Target: Snowflake - Snowflake o Warehouse design – architect, build and optimise data warehouses within Snowflake o Integration with Qlik and/Matillion - Matillion o Build and maintain transformation pipelines using Matillion ETL - SAP Business Objects o Universe Development – design, build and maintain Information Design Tool (IDT) and Universe Design Tool (UDT) layers o Report Creation – develop reports and dashboards using Web Intelligence (WebI) - Alteryx o Knowledge of design, build and maintenance of ETL workflows with Alteryx Designer - Tableau o Knowledge of data preparation for tableau datasets

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - Snowflake, Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL

Dans le cadre d'une mission transverse, vous interviendrez auprès d'équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : - Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD - Automatiser les tests fonctionnels - Optimiser le code Python - Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience - Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO) - Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…) - Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists - Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !