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Contexte Dans le cadre de la structuration de ses plateformes data, la direction souhaite lancer un audit transverse de ses environnements de type lakehouse (notamment Microsoft Fabric, Snowflake, etc.). L’objectif est d’évaluer l’existant, d’identifier les axes d’amélioration et de définir une trajectoire cible. Missions Piloter un audit global des plateformes data de type lakehouse Cartographier les usages, architectures et flux de données existants Analyser les environnements technologiques (ex : Microsoft Fabric, Snowflake) Évaluer la performance, la gouvernance et les coûts associés Identifier les risques (sécurité, qualité de données, dépendances techniques) Recueillir les besoins métiers et les cas d’usage associés Formuler des recommandations stratégiques (architecture cible, bonnes pratiques, rationalisation des outils) Définir une roadmap de transformation data

Contexte Dans le cadre d’une refonte de la stack Data , un acteur de grande taille a engagé la construction from scratch d’un nouveau Datawarehouse basé sur une architecture Médaillon , suite au rapprochement de plusieurs périmètres métiers. Les travaux ont démarré il y a moins d’un an et le projet arrive dans sa phase finale. Objectifs de la mission Nous recherchons un Analytics Engineer expérimenté pour intervenir en renfort et accélérer le delivery sur la fin du projet. Les objectifs principaux sont : Accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et sécuriser les pipelines existants Contribuer fortement à la modélisation fonctionnelle des données Exploiter les données issues du Data Lake vers le Datawarehouse Environnement technique Data Lake / Data Warehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog : outil de catalogage data Versioning : Git Missions principales Concevoir et maintenir des modèles de données analytiques avec DBT Travailler à partir du Data Lake existant Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Collaborer étroitement avec l’équipe Analytics Engineering et les parties prenantes métiers Documenter et industrialiser les modèles livrés

Le projet vise à accompagner le Pôle Produit Risques dans la gestion d'évolutions majeures de produits, notamment dans le cadre d'enjeux réglementaires importants pour 2026. Le Business Analyst sera intégré à une des squads pour travailler en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes IT. Les livrables attendus incluent : Animation d'ateliers de cadrage et rédaction des compte-rendus. Formalisation des besoins utilisateurs dans la backlog Produit (rédaction de récits, organisation d'ateliers d'affinage). Réalisation d'analyses des risques métier (ARM) en lien avec les métiers et les IT. Maintien à jour de la documentation produit métier et fonctionnelle. Support aux pôles utilisateurs pour les supports de conduite du changement. Définition, maintien et application des plans de tests produits. Profil Le profil recherché est celui d'un Business Analyste expérimenté avec une bonne communication et un fort esprit d'équipe, capable de travailler sur des projets importants et challengeant en termes de délais. Les compétences et expériences requises sont : Expérience de l'agilité. Expérience de projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d'objets métiers). Expérience de projets "réglementaires" sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...). Connaissances environnement DATA (ETL, langage SQL, AB Initio). Maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint). Maîtrise de JIRA Software. Les qualités personnelles attendues sont : Rigoureux, Organisé et pragmatique. Autonome, curieux, volontaire, disponible, et forte capacité d'adaptation. Esprit collectif. Bonne communication (Clarté et synthèse). La mission se déroule à Vannes et nécessite une présence sur site a minima 3 jours par semaine (lundi, mardi et jeudi).

Contexte de la mission Dans le cadre de programmes réglementaires à forte visibilité, une organisation spécialisée dans les activités de marchés financiers renforce un dispositif de surveillance des conduites Front Office à l’échelle mondiale. La mission s’inscrit dans un programme IT réglementaire structurant , visant à industrialiser et déployer une plateforme de monitoring des communications et des comportements (trading, ventes, communications électroniques, ordres et transactions), en remplacement d’un outil existant. Les enjeux sont forts : délais réglementaires contraints, coordination multi‑équipes, forte exposition métier et conformité , dans un environnement international et anglophone. Mission En tant que Chef de Projet MOA – Compliance / Front Office Surveillance , vous interviendrez sur la gestion et la livraison des évolutions clés liées aux données collaborateurs et communications au sein de la plateforme de monitoring. Vous travaillerez en mode agile , en lien étroit avec les équipes métier, IT et data, avec un objectif clair : livrer rapidement un maximum de valeur fonctionnelle , tout en garantissant la conformité réglementaire. Responsabilités principales Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels , cas d’usage et spécifications Challenger les exigences avec les équipes Data et IT afin d’assurer leur faisabilité technique Collaborer avec les sponsors métier, équipes conformité, supervision de plateforme et management Coordonner les travaux avec le chef de projet et les équipes projet (interne et externe) Piloter les activités en méthodologie agile (sprints, priorisation, suivi des livrables) Contribuer à la définition et à la mise en œuvre d’une stratégie data intégrant des approches d’analyse avancée (NLP, machine learning) Superviser le développement et l’évolution de solutions logicielles (ingestion de données de communication, gestion des flux, data management) Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques Élaborer les plans de tests, scripts de recette , organiser et animer les sessions UAT jusqu’à validation métier Gérer plusieurs sujets en parallèle dans un contexte à forte contrainte de planning

L’architecte Dataiku interviendra en support transverse des équipes métiers et techniques pour structurer les usages et diffuser les bonnes pratiques. Objectifs Industrialiser et structurer l’usage de Dataiku Accompagner les équipes dans l’exploitation de la donnée Définir des standards et composants réutilisables Assurer l’intégration avec l’écosystème data (S3, DBT, Data Catalog) Contribuer aux initiatives de data governance Missions principales 1. Architecture & gouvernance Définir l’architecture Dataiku et son intégration avec AWS S3 Structurer les environnements (dev / recette / prod) Mettre en place les bonnes pratiques (flows, versioning, sécurité) 2. Administration & industrialisation Administrer la plateforme (accès, configuration, monitoring) Mettre en place les processus de déploiement et de recette Créer une bibliothèque de composants réutilisables (templates, pipelines) Contribuer à la productisation des cas d’usage data 3. Accompagnement des équipes Support aux équipes métiers et techniques Aide à la prise en main de Dataiku Diffusion des bonnes pratiques et montée en compétence Accompagnement à la mise en œuvre de cas d’usage 4. Intégration data Articuler Dataiku avec : DBT (silver → gold) outils de data quality (ex : Elementary) Data Catalog Assurer la traçabilité et la documentation des données 5. Data governance Support au déploiement du data catalog Contribution à l’alimentation des métadonnées Appui aux data owners et aux processus de gouvernance Contribution possible sur ingestion / contrôle des données

Notre client est un acteur majeur du secteur bancaire, reconnu pour sa capacité d’innovation et sa transformation digitale. Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data au sein des Risques de Marché , nous recherchons un(e) Data Engineer Python / Big Data . Intégré(e) à une équipe Agile, vous interviendrez sur des projets stratégiques liés aux calculs réglementaires et à la transformation des plateformes data vers des architectures temps réel. Vos responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données performants (Python, PySpark) Participer à l’ évolution du Data Warehouse Optimiser les flux de données et améliorer les performances de traitement Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerting temps réel Développer des dashboards de suivi (Power BI, Elasticsearch) Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, automatisation) Collaborer avec les équipes métiers (risques, finance) Environnement technique Langages : Python, SQL Big Data : PySpark, Kafka Cloud : GCP (BigQuery) Orchestration : Airflow, DBT DevOps : Docker, Jenkins, Terraform / Terragrunt, CI/CD BI / Monitoring : Power BI, Elasticsearch Outils : Git, Linux Méthodologie : Agile / Scrum

Data Product Manager senior Anglais 550 e par j Soutenir l'équipe de gestion de produit dans l'alignement de la stratégie produit Gapp avec les OKR produit. Accompagner l'équipe dans l'identification des problèmes utilisateurs et l'élaboration d'hypothèses pour atteindre les objectifs. Favoriser une culture de l'expérimentation en fournissant outils et expertise. Par d'une feuille de route axée sur les fonctionnalités à une feuille de route axée sur la valeur et les résultats : Contribuer à définir un modèle clair de responsabilité pour la feuille de route produit. Aider les chefs de produit à formuler des objections constructives face aux demandes des parties prenantes. Intégrer une culture axée sur les données, avec des indicateurs clairs (ARPU, conversion, fidélisation). Renforcer la stratégie de monétisation et son impact commercial. 550 e par j

Pour le compte d’un acteur majeur du secteur de l’assurance, nous recherchons un consultant Data expérimenté afin d’intervenir sur des sujets de transformation et d’optimisation des traitements décisionnels. La mission s’inscrit dans un environnement data complexe avec des enjeux importants autour de la migration de traitements existants, de la structuration des données et de l’amélioration des outils de reporting. Missions Analyse et reprise de traitements existants sous SAS Migration et optimisation de flux data vers des environnements Python / SAS Contribution à l’évolution du datamart client Structuration, transformation et fiabilisation des données Gestion de problématiques de qualité et de cohérence des données Création et évolution de dashboards sous Tableau Documentation des traitements et accompagnement des équipes métiers et IT