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Profils et Métiers : Métiers : Data Management Fonctions : Data Analyst Spécialités technologiques : Reporting MDM (Master Data Management) Cartographie des données Data quality (qualité des données) Type de facturation : Assistance Technique (taux journalier) Compétences techniques : Technologies et outils : Azure (4 ans), SQL (4 ans), Power BI, GCP Méthodes / Normes : KPI Soft skills : Rigueur Secteur d'activité : Énergie Description et livrables de la prestation : Le prestataire intervient dans le cadre du déploiement d’un référentiel centralisé des identités pour garantir la qualité, l’intégrité et la fiabilité des données issues de systèmes variés, support aux processus IAM/IGA. Il couvre : Données RH et organisationnelles, interfaces, flux et pipelines d’ingestion Interactions avec les équipes Data, RH, Sécurité et Métiers Les prestations incluent : Collecte et intégration : cartographie, amélioration des flux, contrôle de conformité, transformation et enrichissement Analyse de la qualité : détection anomalies, rapports, causes racines, actions correctives Mise en qualité et gouvernance : règles de qualité, golden records, dédoublonnage, remédiations Reporting et indicateurs : tableaux de bord KPI, suivi de la qualité, rapports consolidés Contribution au projet IGA : alignement des données, tests, mise en production Livrables attendus : Documentation systèmes sources et flux Catalogue de données et dictionnaire des attributs Règles de qualité et d’unicité Rapports d’analyse (initial et périodiques) Données nettoyées, normalisées et documentées Tableaux de bord Data Quality (Power BI) Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’avancement et d’activité

I. Contexte : Notre client connaît une forte croissance (+1,5 million de clients en un an) et renforce l’équipe Architecture Système/Réseaux (10 personnes) pour assurer la gestion et l’évolution de son infrastructure critique. L’environnement technique est 100% Linux, avec une architecture complexe : · Réseau : 2400 VM, 5-6 Data Centers, 100 applications Open Source · Datalakes : 2 PetaOctets de données · Organisation : Pas de PO, Scrum Master ni DevOps ; 4 équipes de développement (~30 projets) · Répartition des activités : o 1/3 MCO o 1/3 Obsolescence o 1/3 Build / Industrialisation II. Missions : Objectifs de la mission · Assurer la maintenance en conditions opérationnelles (Run 40%) et contribuer à la conception et industrialisation des infrastructures. · Participer à la mise en place d’un socle commun de provisioning, avec un focus sur Data et Sécurité. · Interagir avec les équipes BI pour les besoins de reporting réglementaire et autres. Enjeux techniques · Axes de conception : o Scalabilité o Résilience (site internet = point de contact unique) o Sécurité (chiffrement avancé, PKI, certificats) · Technologies & outils : o Système : Linux o Réseaux : TCP/IP niveau 2, HTTP, SNTP, DNS, zones, reverse proxy o Sécurité : PKI, certificats, chiffrement asymétrique o Containers & IaC : Kubernetes, Ansible (usage limité), Puppet, Terraform o Big Data : Hadoop, Spark, Cassandra, Zeppeli o Autres outils : Kafka, Cognos, Docker, Elasticsearch o Machine Learning : détection de fraude en temps réel · Cloud : utilisation très marginale (Infra as Code majoritairement on-premise)

Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un Ingénieur Data , Expert ELK pour: accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données L’objectif est de passer d’une logique très outillée/infrastructure à une approche orientée usages data & métiers . Refonte complète de l’offre logs existante (tous types de logs : applicatifs, systèmes, réseau, sécurité) Forte volumétrie et enjeux de standardisation, qualité et exploitabilité de la donnée Missions Concevoir et mettre en œuvre les chaînes de collecte et d’ingestion des logs Implémenter et industrialiser les cas d’usage observabilité pour les équipes opérationnelles Accompagner les équipes métiers et techniques dans l’exploitation des logs Développer des dashboards et visualisations avancées (Kibana, évolution possible vers Grafana) Intervenir sur l’ensemble du cycle data : collecte → transformation → stockage → restitution Participer à l’évolution de l’offre groupe et à la structuration des bonnes pratiques Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source)

Nous recherchons pour le compte de notre client un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior H/F pour une mission en freelance ou portage salarial de 6 mois renouvelable à pourvoir dès que possible dans le département 92 (Ile-de-France). Un début de mission en janvier 2026 peut-être envisageable. Notre client propose 2 jours de télétravail maximum par semaine. Responsabilités principales : Mise en place de standards de développement et bonnes pratiques Expertise en performance, fiabilité et scalabilité Participation à la communauté des Tech Leads avec les différentes Lines of Business de notre client Développement de flux d’ingestion

Ingénieur de développement Talend 400 e par jour Expertise et support technique de l’équipe d’intégrateurs Talend. ● Mise aux normes de développement (Best practices) ● Conception de flux Talend, implémentation et alimentation Analyse de l’existant Envoi de donner vers service Now ● Assistance aux spécifications fonctionnelles et technique Talend ● Définition de l’Architecture Talend Maitrise du développement JAVA et Talend Maitrise des deux compétences JAVA et TALEND Bonne communication , bionne analyse et bonne capacité d'adaptation 400 e par jour

Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

Description de la mission La mission est au sein du Data Office d'une organisation majeure. Elle a pour objectif de cadrer le stream Data de la plateforme Marketing pour le plan stratégique d'accélération digitale : Besoins en données, modèle de données. Règles d'exposition, de stockage des données. Adhérence avec les uses cases Métiers et les autres chantiers de l'accélération digitale. Planning de construction du stream Data. Organisation du stream data.

La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Expertise DATAIKU DSS avec certifications : • Core Designer • Advanced Designer • ML Practitioner • MLOps Practitioner • Developer • Generative AI Practitioner

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre de la réglementation Basle III, le référentiel client CIB doit améliorer son niveau de qualité et s'aligner avec les autres Référentiel de la banque. En lien avec les équipes IT et Ops, la mission proposée a pour objectifs de lister les améliorations techniques et opérationnelles nécessaires pour spécifier les actions (MOA). 💡 Missions : A l'aide de la documentation et en interviewant les entités, lister les améliorations nécessaires pour améliorer la qualité du référentiel. Spécifier les actions opérationnelles et les besoins de développements pour s'aligner au Référentiel groupe. Analyse et Integration de nouveaux indicateurs de qualité produits par CDO et le programme (CRM KQI) dans le BAU. A l'aide des outils informatiques (Base de données Python, Excel, Business Object, Tableau), extraire et produire les indicateurs et volumétries permettant de piloter les progrès de la qualité. Participer aux réunions et aux groupes de travail, rédiger les minutes et les conclusions. préparer les supports de réunions. En tant que MOA du projet pour Référentiel Ops, rédiger les documentations (spécifications, procédures, ...).

Descriptif du poste Au sein du support applicative dédié à la ferme de calcul et la génération des rapports de PNL & Risk pour les produits dérivés (EQD), la mission consiste à contribuer en plus d'un travail de support de production applicatif, au suivi et à l'amélioration de l'utilisation des applications via un travail sur des données de monitoring et applicatives dans un environnement Big Data. Ratio run/projet: 50%/50% Responsabilités Assurance du bon fonctionnement des applications Monitoring de la grille de calcul Contribution à la mise en place du DEVOPS

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

Nous recherchons un Data Steward expérimenté , opérationnel et proactif, capable de prendre en main la gouvernance data et d’être le lien privilégié entre les métiers et les équipes Data. Nous pouvons valider votre intégration la semaine prochaine, pour un démarrage en Février ✅ Déployer la gouvernance data : qualité, métadonnées, gestion des accès. ✅ Assurer la qualité des données : définition des règles, contrôles, suivi des anomalies, plans de remédiation. ✅ Gérer les métadonnées : glossaire métier, cohérence, respect des standards et bonnes pratiques. ✅ Garantir les accès & la conformité : sécurité, RGPD, gestion des données sensibles, coordination avec les équipes. ✅ Animer la gouvernance : communication, accompagnement, support aux Data Owners & Data Champions. ✅ Piloter le domaine data : suivi des Data Sets, conformité, documentation, gouvernance quotidienne.

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Descriptif du poste La mission se déroule au sein de l'équipe Infrastructure CaaS (Container As a Service) pour la gestion, la maintenance et le contrôle de la Data et des assets de l'équipe. Nous proposons une mission de Data Engineering avec des expertises des produits récents sur le Big Data. Responsabilités Interaction avec REST APIs Gestion des jobs et administration Ansible + Scripts Python BigData Opensearch / Elastic + Dashboard Kibana / Power BI Technologies Confluence / JIRA pour la gestion documentaire, Git / Bitbucket

Dans le cadre de la transformation digitale des processus RH pour notre client du secteur distribution/retail , nous déployons une plateforme RH globale , couvrant un HR Core et plusieurs modules de gestion des talents dans de nombreux pays. Pour assurer le succès de cette migration à grande échelle, nous recherchons un Data Steward expérimenté et organisé , intégré à l’équipe Data Governance People . Vous serez le lien entre les fournisseurs de données, les Data Owners et l’équipe Data Migration, avec pour objectif principal de préparer et garantir la qualité des données pour le Go-Live . Vos missions principales : Accompagner les équipes locales pour la collecte, extraction et intégration des données RH . Assurer la compréhension et le respect des templates de données , des formats et des standards de qualité. Vérifier les formats et contenus des fichiers collectés (contrôles d’intégrité, conformité aux types de données). Coordonner la collecte et le suivi des livraisons de fichiers de données. Assister les Data Owners et fournisseurs locaux pour identifier et corriger les anomalies détectées. Maintenir la documentation du data catalog incluant métadonnées, règles métier et data lineage. Collaborer avec les équipes techniques et digitales pour garantir le respect des normes de qualité et de sécurité des données (RGPD). Missions secondaires : Contribuer à la mise en place des standards et KPI de qualité des données. Participer à la formation et au support des équipes locales pour assurer l’adoption des processus de gouvernance des données.

Véritable chef de projet, tu es le facilitateur de l’orchestration des sujets Data dans ton domaine métier. Tu apprécies comprendre les enjeux d’une direction métier et son environnement IT afin de proposer des solutions data adaptées et alignées avec la stratégie Data, en collaboration avec un Product Owner. Tu vas à la rencontre des utilisateurs pour comprendre, challenger et cadrer les besoins métier. Tu assumes la responsabilité d’un portefeuille de projets : rédaction, planification, pilotage et livraison. Tu pilotes et accompagnes une équipe data pluridisciplinaire : Data Analytics, Data Science, Data Engineering. Avec ton équipe, tu participes à la construction, l’évolution et l’amélioration continue des produits data, tout en contribuant à la consolidation de la plateforme data. Tu es garant de la cohérence technique et fonctionnelle de ton domaine, en collaboration avec l’ensemble de l’écosystème. Tu apportes ton soutien à ton équipe et à tous les acteurs (IT, métiers, data) de ton environnement de travail. Tu fais preuve de leadership et t’impliques sur des sujets transverses. Tu restes attentif aux enjeux de l’entreprise, à l’évolution du marché et aux avancées technologiques pour être force de proposition.