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Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

Je recherche un DBA Oracle PostgreSQL SQL Server pour une installation/migration/support/automatisation sur des applications au sein du Technology Office de mon client bancaire La prestation comportera les éléments suivants : 1. Administration & Gestion des SGBD Installation configuration et maintien des bases Oracle, PostgreSQL, SQL Server. Gestion des instances, tablespaces, utilisateurs, rôles et stratégies de stockage. 2. Performance & Optimisation Analyse et optimisation des requêtes SQL. Traitement des problèmes de performance : indexation, statistiques, consommation CPU/mémoire. Résolution des blocages (locks, deadlocks). 3. Sauvegardes & Continuité d’activité Définition et maintien des stratégies de sauvegarde. Suivi des restaurations (point-in-time etc.). Participation au PRA / PCA. 4. Haute Disponibilité & Réplication Implémentation et maintien des solutions HA : Oracle Data Guard, réplication PostgreSQL, AlwaysOn SQL Server. Vérification et tests réguliers des bascules (failover). 5. Monitoring & Supervision Mise en place de la surveillance proactive des bases. Utilisation des outils dédiés : Grafana, Prometheus, OEM, pgAdmin, SSMS. Gestion des alertes et anticipation des incidents. 6. Sécurité & Conformité Gestion des droits d’accès, audits, politiques de sécurité. Mise en œuvre du chiffrement, de la rotation des mots de passe, et des connexions sécurisées. 7. Automatisation & Industrialisation Écriture et maintien des scripts pour automatiser les tâches récurrentes : sauvegardes, nettoyage, supervision. Automatisation des workflows d’exploitation via Bash, Python, PowerShell, SQL. 8. Support aux Développeurs & Équipes IT Participation à l’optimisation des requêtes SQL. Aide sur la conception de schémas et le tuning applicatif. Résolution des problèmes liés aux données. 9. Migration & Modernisation Conduite des migrations entre SGBD (Oracle / SQL Server vers PostgreSQL). Réalisation des montées de version et des évolutions vers le Cloud. 10. Documentation & Gouvernance Rédaction et maintien de la documentation technique. Formalisation des procédures d’exploitation, sauvegarde, restauration et incidents. Compétences requises Techniques Maîtrise : Oracle, PostgreSQL, SQL Server. Excellent niveau SQL / PL-SQL / T-SQL. Outils de sauvegarde : RMAN, WAL, SQL Server Backup. Monitoring : Grafana, Prometheus, OEM, pgAdmin, SSMS. Scripting : Bash, PowerShell, Python. Soft skills Rigueur et sens de la méthode Réactivité en cas d’incident Capacité d’analyse et de résolution de problèmes Bon relationnel avec les équipes dev / infra Autonomie et organisation

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation du système d’information Épargne, nous recherchons un Consultant Actuariat / Data pour intervenir sur la validation et la certification des calculs actuariels dans un contexte de migration vers un nouvel outil de gestion. Ce programme vise à moderniser l’écosystème Épargne, notamment à travers le lancement de nouvelles offres et la convergence des systèmes existants vers une plateforme cible. Vous interviendrez au sein du programme de migration, en lien étroit avec les équipes actuariat, data et IT. Vos missions Vous aurez un rôle clé dans la fiabilisation et la validation des calculs actuariels et financiers : Analyser et comparer les résultats calculatoires entre les systèmes existants et la nouvelle plateforme cible Réaliser les recettes calculatoires et valider la cohérence des résultats Identifier, analyser et documenter les écarts observés Proposer des solutions pour corriger ou minimiser les impacts techniques et fonctionnels Participer à la certification des données migrées Produire des rapports d’analyse et des supports de suivi (tableaux de bord, synthèses, indicateurs) Contribuer à la fiabilisation des données et à la sécurisation du processus de migration Vous interviendrez sur des sujets tels que : tables de mortalité provisionnement calculs actuariels validation de modèles et de paramètres Environnement technique et métier Environnement métier : Assurance Épargne et Retraite Migration de systèmes d’information Validation actuarielle et certification des données Environnement technique : Python, R ou SAS Analyse statistique et modélisation Outils analytiques et data Outil de gestion Kelia (un plus)

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

2) Missions principales (responsabilités) Analyse & modélisation - Réaliser des analyses complexes sur les données et produire des insights actionnables via des méthodologies statistiques. - Concevoir/porter des modèles de données métiers (expertise de la modélisation). - Posture "Conseil" & interface métier - Traduire les besoins métier en exigences techniques, tout en les challengeant et en étant force de proposition. Communiquer avec pédagogie auprès d'équipes techniques et métiers ; animer la communauté de data analystes. Delivery BI / dataviz / UX - Concevoir des rapports pertinents à partir des données analysées. - Porter des propositions UX/UI (wireframes, maquettes, personae) et proposer des visualisations avancées (ex. D3.js). Gouvernance & patrimoine data Rédiger/maintenir les bonnes pratiques de modélisation et développement. Maintenir la connaissance du patrimoine de données et des publications de reporting associées. Développer l'offre Streamlit et maintenir un cadre UX/UI Data ; assurer une veille produit Power BI. Expertise / administration / industrialisation - Administrer le service Power BI (et le "parc"), consolider les métriques d'usage et les données catalogue. - Auditer / optimiser du code (Power BI, SQL, Streamlit) et maintenir le CI/CD Power BI. Sécurité S'approprier et intégrer les exigences Cybersécurité dans les pratiques et livrables.

Description de la mission : Rattaché au Data Office, vous mettez en œuvre les outils et méthodes statistiques nécessaires pour organiser, synthétiser et traduire les données en leviers de décision. Vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, de la gestion des flux ETL à la publication des indicateurs dans les outils de Dataviz. Missions principales : Gestion des flux de données : Piloter et maintenir les flux ETL via Dataiku et Databricks à partir du Data Lake. Analyse & Exploration : Fournir un appui analytique pour des explorations complexes. Créer des algorithmes de recherche de données pour identifier les informations utiles. Industrialisation : Transformer les analyses exploratoires en procédés industrialisés pour les données stratégiques. Pilotage de la performance : Définir et mettre en œuvre les indicateurs clés de performance (KPI) et les indicateurs de qualité de données (DQI). Architecture & Modélisation : Gérer l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données. Garantir la cohérence et la performance des bases de données existantes. Aide à la décision : Synthétiser les informations complexes pour faciliter les arbitrages de la direction. Profil recherché : Expérience : Profil confirmé avec une solide maîtrise de l'analyse statistique et de l'ingénierie de données. Expertise Technique : Maîtrise des outils ETL : Dataiku , Databricks . Expérience sur les environnements Data Lake . Compétences en outils de Dataviz . Solides connaissances en modélisation et architecture de données. Soft Skills : Esprit d'analyse rigoureux, capacité de synthèse, autonomie et force de proposition. Livrables attendus : Définition précise des KPI. Établissement des règles de calcul et de gestion. Documentation des flux et des modèles de données.

Contexte Dans le cadre du développement d’une Squad Usages Data Avancés & IA , nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour contribuer à la conception, l’industrialisation et l’amélioration continue de solutions data à forte valeur ajoutée. Vous évoluerez dans un environnement orienté DataOps , MLOps et industrialisation de solutions analytiques, au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, DevOps, Product Owner…). La squad intervient sur : La conception et la maintenance d’applications data L’amélioration continue des produits existants La construction de nouveaux usages Data & IA Vos missions Conception & Architecture Participer à la définition des solutions applicatives data Contribuer aux choix d’architecture (batch, streaming, microservices data) Concevoir des pipelines robustes, scalables et performants Développement & Intégration Construire et maintenir des pipelines ETL / ELT (données structurées et non structurées) Développer des traitements en Python (PySpark, FastAPI) et SQL Intégrer des flux temps réel via Kafka / Spark Réaliser les phases d’intégration et de recette technique Industrialisation – DataOps / MLOps Mettre en œuvre des chaînes CI/CD et de déploiement (Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions) Industrialiser des modèles statistiques ou de Machine Learning Versionner données, modèles et code Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements Assurer l’observabilité des solutions (ELK, Prometheus/Grafana, MLflow) Qualité & Amélioration Continue Mettre en place des tests automatisés (Pytest) Maintenir un haut niveau de qualité de code (SonarQube) Améliorer l’efficacité des processus Maintenir une documentation claire et à jour Collaboration Travailler en étroite collaboration avec les membres de la squad Préparer des datasets pour l’exploration et l’analyse Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions Docker Kubernetes GitHub Actions ou GitLab CI Compétences techniques requises Langages & Frameworks: Python (PySpark, FastAPI), SQL Big Data & Streaming: Apache Spark, Apache Kafka Bases de données: PostgreSQL, Teradata, MySQL MLOps / CI-CD / Conteneurisation: Docker, Kubernetes, GitHub Actions ou GitLab CI Qualité & Observabilité: Pytest, SonarQube, Stack ELK, Prometheus / Grafana, MLflow

Mission détaillée : Accompagner les projets de Data Science / Data Ingénierie de l’équipe Big Data sur des projets d’entreprise existant ou à développer : NLP, Deep Learning... Comprendre la problématique métier Imaginer les solutions / algorithmes pour y répondre Développer les algorithmes dans le respect des normes de développement de l’entreprise (GitHub) Contribuer à l’industrialisation de ces algorithmes Monitorer leur run Documenter les algorithmes SON ACTIVITE : Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier,externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier. Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement. Environnements techniques Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) Github Python Machine Learning Les livrables sont : Algorithmes ML Dashboards Explicabilités d’algorithmes

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

🎯 Mission principale Au sein d’une organisation spécialisée dans la data et les solutions de paiement, vous contribuez à la mise en place de projets décisionnels et Big Data en collaboration avec les équipes métiers et IT. 🧩 Responsabilités principales Contribuer à des projets décisionnels et Big Data. Participer à l’animation d’ateliers et de groupes de travail avec les utilisateurs et équipes techniques. Recueillir et analyser les besoins métiers. Concevoir et développer des reportings décisionnels : définition d’indicateurs statistiques, qualité et financiers Réaliser des analyses exploratoires de données. Rédiger la documentation projet : spécifications fonctionnelles et techniques cahiers de tests et de recette Participer aux phases de validation et de recette. Former et accompagner les utilisateurs finaux.

CITECH recrute ! Vous souhaitez intervenir au cœur d’enjeux stratégiques liés à l’innovation logicielle et à l’optimisation industrielle ? Nous avons la mission pour vous. Nous recherchons un Ingénieur Développement C# Senior H/F pour accompagner l'un de nos clients majeurs, leader mondial du secteur industriel, au sein de son entité de Recherche et Développement. Vous intégrerez l'équipe R&D , un environnement exigeant où la précision logicielle rencontre la complexité des procédés physiques. Description du poste Dans le cadre de l’évolution des outils de pilotage et de simulation de production, vous intervenez sur des projets critiques visant à industrialiser des modèles scientifiques et à réduire la dette technique d’applications métiers. Le collaborateur évoluera au sein d'une équipe pluridisciplinaire (experts métiers, ingénieurs software) travaillant sur l'optimisation de lignes de production internationales. Les tâches à réaliser Industrialisation de modèles : Transposer des modèles physiques ou statistiques (initialement sous Excel) en solutions industrielles robustes en langage C# (format DLL). Modernisation applicative : Assurer la migration et l'optimisation d'interfaces WinForms et WPF, notamment par le remplacement de composants graphiques et la gestion de fichiers de configuration complexes (JSON). Architecture de données : Optimiser le stockage et le flux de données entre les modèles de simulation et les bases de données SQL Server / MySQL. Évolution Web : Participer au développement d'API C# et apporter un support sur l'amélioration de l'ergonomie d'interfaces Web Angular. Cycle de vie logiciel : Réaliser la conception technique, le développement, le versioning sous GitLab et la rédaction des dossiers de recette fonctionnelle.