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Dans le cadre du programme AML Monitoring , nous recherchons un(e) Business Analyst orienté Data pour accompagner les initiatives d’amélioration de la couverture des risques AML sur plusieurs lignes métier. 🎯 Enjeux : amélioration de la résolution d’entités et de la qualité / enrichissement des données au sein de la chaîne AML. 🚀 Missions Définition des Business Requirements et rédaction des spécifications fonctionnelles Définition et exécution de la stratégie de tests Coordination avec les équipes de développement Reporting d’avancement, gestion des risques et des incidents 📊 Sur les initiatives Data : Intégration des solutions de Entity Resolution dans la chaîne AML Mise en place du référentiel d’entités et suivi de la qualité des données Définition et implémentation de contrôles automatiques Analyse des incidents et rédaction de Production Incident Reports

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Contexte Notre client est un groupe qui constitue un majeur de la transition énergétique, engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2045. Présent dans plus de 30 pays et fort de plus de 90000 collaborateurs, le Groupe intervient sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’énergie : production renouvelable, infrastructures gazières et services énergétiques. Le COE Data Groupe accompagne les entités du Groupe dans l’industrialisation de leurs usages data, en s’appuyant sur un écosystème moderne construit autour de Databricks. Dans ce cadre, le poste de Data Engineer / Data Ops contribue à concevoir, optimiser et exploiter des pipelines et architectures data fiables, scalables et alignés avec les besoins métiers.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

Contexte de la mission Dans le cadre de ses programmes de transformation stratégique, notre organisation souhaite renforcer la mise en œuvre de ses initiatives « data ». À cet effet, nous recherchons un PMO expérimenté afin d’assurer l’animation opérationnelle des équipes plateformes. La mission consiste à coordonner et suivre l’ensemble des travaux liés à la mise en œuvre des attendus « data », en veillant à la conformité avec les enjeux de gouvernance et d’architecture data. Le candidat idéal devra posséder une solide expertise en architecture data et gouvernance , afin d’accompagner efficacement les équipes dans la réalisation des objectifs stratégiques. Type de mission : Temps plein Démarrage : Dès que possible Objectifs et livrables Management de la backlog d'évolution : Assurer la priorisation, la gestion et la coordination des évolutions nécessaires pour la plateforme data en alignement avec les objectifs du programme. Animation des rituels de suivi par plateforme : Organiser et animer les réunions régulières afin de faire le point sur l’avancement, identifier les risques et coordonner les actions correctives. Reporting au directeur de programme : Élaborer des rapports synthétiques et précis pour suivre l’état d’avancement, les enjeux et les résultats des travaux en cours auprès de la direction.

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

vous interviendrez dans une Business Unit transverse couvrant plusieurs domaines : ✈️ Airline – 🏨 Hospitality – 🚆 Rail La mission s’inscrit dans un programme stratégique autour de la Data Platform (création et structuration d’outils data à grande échelle). 🧩 Missions Recueil et analyse des besoins métiers Rédaction des spécifications fonctionnelles Interface entre équipes techniques et métiers Contribution à la construction de la plateforme data Participation aux ateliers et cadrage fonctionnel Accompagnement des équipes sur les sujets data

Contexte de la mission : Viveris accompagne les grands acteurs du secteur bancaire dans leurs programmes de transformation métier et IT, avec une forte dimension data et décisionnelle. Dans ce contexte, nous recherchons un Administrateur / Data Architect SAP BusinessObjects (SAP BO BI) pour intervenir sur un chantier stratégique de la Data Factory. Vous intégrerez l'équipe Solutions BI et participerez à l'administration, l'optimisation et l'évolution des plateformes décisionnelles basées sur SAP BO, au coeur des usages data des métiers. Votre rôle consistera notamment à garantir la performance, la disponibilité et la gouvernance des environnements BI, tout en accompagnant les équipes dans l'architecture et l'évolution des solutions décisionnelles. Ce poste vous permettra d'évoluer dans un écosystème data exigeant, sur des sujets à fort impact métier, aux côtés d'équipes expertes engagées dans la valorisation de la donnée. Responsabilités : * Assurer le suivi opérationnel des plateformes SAP BO BI 4.3 ;Prendre en charge l'assistance de niveau 2 et 3 des multiples plateformes SAP BO BI 4.3 ; * Proposer des solutions d'optimisation des rapports ; * Participer aux différents projets à venir de conversion des univers, de pointage des WebI vers ces univers, de migration à terme vers SAP BO BI 2025 ; * Faire évoluer l'outillage pour industrialiser la gestion des plateformes (Scripting, Datamart de supervision/audit).

Le ou la Data Engineer sera intégré(e à l'équipe produit TOPASE NLS et aura pour principales missions de : µ ● Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP.

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

Finalité de la mission : Dans le cadre de la mise en place du projet SAP, recherche d'une expertise Méthodes / Logistiques / Data analyst afin de : • Supporter l’équipe dans la structuration et la migration des données de production, méthodes, et logistique usine, entre notre système actuel M3 et notre futur système SAP S/4HANA • Garantir la fiabilité, la cohérence et la qualité des données de production et des « Master Data » dans SAP Missions principales : Gestion & fiabilisation des Master Data Production : • Participer à la revue des Master Data de production (nomenclatures (BOM), gammes de production, postes de charge, fiches article et vues MRP). • Vérifier que les données techniques sont complètes pour permettre la création et l’exécution correcte des OF (BOM active, gamme active, UM cohérentes, conversions d’unité, stratégies MRP…). • Garantir l’intégrité des données utilisées par la planification (MRP) et la logistique interne (PSA, staging, stockage). • Vérification de la cohérence du paramétrage interne à SAP en lien avec les règles de gestion définies • Contribuer en appui du BPO et du Data Manager à l’homogénéisation sur le paramétrage des Data entre usines (exemple pour la sous-traitance de production) • Coordonner et être en soutien du nettoyage des données sources avec les usines et les méthodes • Vérifier la cohérence des données de production vis-à-vis des règles de gestion établies • Participer à la constitution des fichiers de création, de migration et de chargement des données en lien avec notre Data Manager • Proposer éventuellement des améliorations ou des ajustements dans nos choix métiers en cours de définition pour ensuite correction lors de la phase des tests Support & gouvernance data : • Aider à la rédaction des SIT en particulier sur les données de Production, des Méthodes et de la Logistique Usine • Participer à la définition du dictionnaire de données et des règles de gouvernance. • Formaliser pour la Production et les Méthodes, et la Logistique Usine les règles de création, modification des Master Data et des données production à l'aide de procédures

Dans le cadre du développement de sa plateforme data, nous recherchons un Tech Lead Data pour piloter la conception et l’évolution d’une Modern Data Stack performante et scalable. Vos missions Définir et piloter l’architecture data basée sur Snowflake Mettre en place les standards de modélisation, gouvernance et sécurité Structurer les pipelines d’ingestion et de transformation (dbt, Fivetran) Déployer les bonnes pratiques d’industrialisation (CI/CD, tests, qualité) Optimiser la performance et les coûts de la plateforme (FinOps) Encadrer techniquement les équipes data et accompagner leur montée en compétence Contribuer à la roadmap data et aux sujets d’innovation (IA notamment) Environnement technique Snowflake dbt Fivetran Power BI Azure DevOps

Nous recherchons pour l'un de nos client, un data Analyst afin de renforcer l'équipe existante. Les missions seront les suivantes : - Analyses opérationnelles et études ad hoc : o Réaliser des analyses exploratoires et des études descriptives (segmentation, cohortes, tendances) avec accompagnement, o Produire des synthèses et recommandations claires pour les opérationnels. - Support à l’industrialisation et aux pipelines : o Contribuer à la création et à l’exécution de scripts ETL/ELT simples, o Participer aux tests et à la mise en production sous la supervision de l’équipe data engineering. - Collaboration et acculturation : o Travailler avec les équipes produit, marketing, finance et opérationnelles pour comprendre leurs besoins, o Participer à des actions d’acculturation et à la formation interne sur l’usage des analyses et dashboards.

🌟 Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique au sein du groupe ADEO, nous recherchons un Product Owner pour intervenir sur le produit Purchase Price & Profitability , et plus précisément sur le composant “Eco-contributions” . 👉 Objectif : piloter et structurer une solution permettant de gérer les éco-contributions (ex : DEEE) à l’échelle du groupe. 📅 Roadmap : Fin du cadrage business : T1 2026 Lancement des développements : T2 2026 Mise en production : déploiement sur 2 Business Units d’ici fin 2026 🎯 Enjeu majeur : remplacer une partie du legacy et construire un produit à forte valeur métier. 🎯 Votre mission En tant que Product Owner , vous êtes responsable de la vision produit et de la maximisation de la valeur métier. 🧩 Pilotage produit Concevoir et faire évoluer le produit en lien avec les métiers et utilisateurs Définir la vision produit et contribuer à la stratégie (quarter plan / PI planning) Rédiger les documents de cadrage 📊 Gestion du backlog & delivery Construire, alimenter et prioriser le Product Backlog Rédiger les User Stories / Epics (Jira) Définir les priorités en fonction des enjeux métier et techniques Suivre les KPI métier pour mesurer la valeur créée 🤝 Animation & coordination Animer les rituels agiles (sprints, reviews, etc.) Assurer la communication produit (slides d’avancement, reporting) Collaborer étroitement avec les équipes techniques et métiers ✅ Recette & qualité Valider les développements réalisés Organiser les phases de recette métier Garantir la qualité et la non-régression des livrables

Vous rejoignez l’équipe Data Tech Knowledge au sein de la direction IT Data. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de l’ IA appliquée aux environnements Data , avec un fort enjeu d’industrialisation et d’optimisation des processus existants. Vous intervenez en proximité avec les équipes métiers et data afin d’améliorer les outils, les flux et les plateformes. 🚀 Missions principales Développer et maintenir des pipelines d’alimentation de données Concevoir et optimiser des transformations via ETL (Talend / DBT) Travailler en binôme avec un Data Analyst sur des cas d’usage IA/Data Participer au développement d’agents IA permettant le requêtage SQL en langage naturel Mettre en place des outils d’aide au développement et de monitoring Contribuer aux bonnes pratiques DevOps et DataOps Réaliser une veille technologique autour des architectures data modernes 🛠 Environnement technique Langages : SQL, Python Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Visualisation : Power BI 🔎 Profil recherché 2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering Très bonne maîtrise de Python et Snowflake Expérience confirmée sur des outils ETL (Talend et/ou DBT) Connaissances en IA (1 à 2 ans) appréciées Autonomie, esprit d’équipe et capacité à comprendre les enjeux métiers