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Nous recherchons un(e) Data Analyst confirmé(e) capable d'accompagner les métiers dans l'aide à la décision. Vous aurez la charge de : • Guider et accompagner les équipes métier dans l'exploitation et la valorisation de leurs données, identifier des leviers d'optimisation et proposer des améliorations des processus business • Servir d'intermédiaire entre le métier et la DSI pour faciliter la circulation de l'information et la mise en place des solutions data • Recueillir et analyser les besoins métiers (Marketing, Retail, CRM, Supply, Finance...) et concevoir des dashboards Power BI à forte valeur ajoutée • Modéliser, préparer et fiabiliser les données (SQL, DAX, Databricks, Snowflake) et optimiser les flux pour garantir leur qualité et leur disponibilité • Mener et piloter des études analytiques, conduire des analyses permettant d'éclairer la prise de décision et d'orienter les actions métier • Contribuer à l'amélioration de la culture Data chez nos clients et renforcer la capacité des équipes à exploiter leurs données efficacement Référence de l'offre : fc6kak3h10

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein du secteur numérique, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) spécialisé(e) sur DBT. Vous interviendrez sur des projets de transformation et de modélisation de données en contribuant à la conception, à l'industrialisation et à l'optimisation des traitements Data. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et développer des modèles de données avec DBT. Mettre en œuvre les tests de qualité, la documentation et les processus de déploiement. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes. Participer à la structuration des architectures Data en couches (staging, intermediate et marts). Intervenir sur des environnements Data Cloud tels que Snowflake, BigQuery, Redshift ou équivalent. Contribuer aux processus de versionning et d'intégration continue à l'aide de Git et des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data existantes dans un environnement technique exigeant et structuré.

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 : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

MissionsConcevoir et déployer une plateforme Kafka et son écosystème en Infrastructure as Code. Industrialiser et automatiser les déploiements. Mettre en place et maintenir les pipelines GitLab CI/CD. Développer les mécanismes self-service permettant aux équipes de gérer leurs ressources Kafka de manière autonome. Déployer les solutions de monitoring, observabilité et supervision. Rédiger la documentation technique et les bonnes pratiques d'utilisation. Assurer le support technique auprès des équipes de développement. Participer à l'évolution de la Data Platform et des architectures événementielles. Compétences requisesIndispensablesApache Kafka & Kafka Connect. Kubernetes & Docker. GitLab CI/CD. GitOps et Infrastructure as Code (IaC). Monitoring et observabilité : Prometheus, Datadog, OpenTelemetry. Forte culture DevOps et automatisation. AppréciéesExpérience sur la mise en place de Data Platform. Data Lake, Data Mesh et architectures Event Driven. Snowflake et/ou Apache Iceberg. Kafka Resource Operator (KRO). Sensibilité FinOps et optimisation des coûts Cloud. Profil recherchéExpérience significative en Platform Engineering, DevOps ou Data Engineering. Expertise dans les architectures distribuées et conteneurisées. Orientation produit et Developer Experience. Excellentes capacités de communication et de vulgarisation technique. Autonomie, esprit d'initiative et force de proposition. Capacité à évoluer dans un environnement Agile et collaboratif. ConditionsMission longue durée (12 mois renouvelables). Astreintes à prévoir. Environnement technique moderne orienté Data & Cloud. Présence sur site 3 jours par semaine.