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Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ops Engineer (H/F) à Lille, France. Les missions attendues par le Data Ops Engineer (H/F) : - Garantir une visibilité universelle (Observabilité) : Intégrer des standards ouverts (comme OpenLineage) au cœur de notre plateforme. L'objectif est de cartographier la traçabilité de bout en bout, de monitorer la fiabilité des données et d'automatiser la remédiation en cas d'anomalie, quels que soient les outils utilisés par les métiers. - Tracer le golden path des développeurs (DevEx) : Concevoir des bibliothèques, des utilitaires d'automatisation et des briques logicielles autonomes dotées de capacités agentiques. Ce dispositif permettra de supprimer les frictions du cycle de mise en production.

Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme analytique, nous recherchons actuellement un.e Expert ClickHouse / Data Platform Engineer pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur des télécommunications. Vous rejoindrez une équipe en charge de la chaîne de valorisation des données télécom, dont le cœur repose sur une plateforme ClickHouse alimentée par des pipelines d'ingestion Kafka. Votre mission consistera à faire évoluer cette plateforme, optimiser ses performances et accompagner les équipes dans leur montée en compétence. 🎯 Votre rôle En tant qu'Expert ClickHouse, vous prenez en charge l'administration, l'optimisation et l'évolution de la plateforme analytique. Au-delà de votre expertise technique, vous jouez un rôle de référent auprès des ingénieurs de l'équipe en assurant le transfert de compétences, la documentation et la pérennisation des bonnes pratiques. Vos missions📊 Administration & évolution de la plateforme ClickHouse Vous intervenez sur le cœur de la plateforme de valorisation des données. À ce titre, vous serez amené.e à : Reprendre en main la configuration et l'exploitation de la plateforme ClickHouse. Administrer et optimiser les bases de données analytiques en production. Concevoir et faire évoluer les modèles de données. Optimiser les performances des requêtes sur des volumes de données importants. Gérer les stratégies de partitionnement, les moteurs MergeTree et les vues matérialisées. Participer à la refonte des schémas de données et des pipelines d'alimentation. ⚙️ Data Engineering & industrialisation Vous contribuez à l'évolution de l'architecture de données. Vos principales responsabilités seront de : Maintenir et faire évoluer les pipelines développés en Python. Participer aux flux d'ingestion de données via Kafka. Mettre à jour les scripts SQL associés aux traitements analytiques. Participer à l'industrialisation de la plateforme. Assurer la qualité, la fiabilité et les performances des traitements. 🤝 Mentorat & accompagnement technique Vous accompagnez les équipes dans leur montée en compétence. Dans ce cadre, vous serez chargé.e de : Former et accompagner les ingénieurs de l'équipe sur ClickHouse. Documenter les architectures, procédures et bonnes pratiques. Assurer le transfert de connaissances afin de garantir la pérennité de la plateforme. Participer aux réflexions d'architecture et aux choix techniques. 🧭 Environnement technique🛠 Technologies ClickHouse Python SQL Kafka Grafana Apache Superset Pipelines de données Modélisation analytique MergeTree Vues matérialisées Connaissances appréciées : C Lua

Nous recherchons un/e Data Engineer pour renforcer des équipes de Data Factory. Les activités à couvrir : · Compréhension de l'activité et des besoins de vos clients, en dialogue avec la MOA · Compréhension du SI de production, en dialogue avec les équipes MOE · Modélisation du Système d'Information Décisionnel · Conception et réalisation des traitements d'alimentation des datamarts · Diagnostic des dysfonctionnements rencontrés · Maintenances correctives et évolutives · Support auprès des différents métiers · Documentation technique · Suivi des traitements Pas d'activité de reporting (Business Object ou autre outil BI). Uniquement de l'alimentation de datamarts via un ELT

Nous recherchons un(e) Lead Data Platform Engineer pour rejoindre une Digital Factory innovante et contribuer à la conception et au développement d'une plateforme d'ingestion de données moderne et évolutive. Missions principales Concevoir et développer une plateforme d'ingestion de données générique en Python sur Microsoft Fabric. Automatiser les pipelines de données et garantir leur qualité et leur fiabilité. Déployer et gérer l'infrastructure avec Docker, DBT, SQL et des outils DevOps (CI/CD, monitoring, alerting). Collaborer étroitement avec les équipes Data & IA pour industrialiser les nouveaux cas d'usage. Compétences requises Expertise avancée en Python et son écosystème (Poetry, Pytest, Pandas). Maîtrise de Docker, SQL, Git, et des bonnes pratiques DevOps (CI/CD). Expérience avec Microsoft Azure (Microsoft Fabric est un plus). Expérience en ingestion et transformation de données à grande échelle. Bon relationnel, esprit collaboratif et veille technologique active. Profil recherché 5 à 8 ans d'expérience en tant que Platform Engineer / Data Engineer avec une forte appétence pour la construction de plateformes de données. Expérience dans un environnement cloud (Azure idéalement). Une expérience dans la création de plateformes d'ingestion in-house serait un vrai plus.

🌐 ContexteDans le cadre de l'accompagnement d'un acteur majeur du secteur de l'assurance dans sa transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Lead Data pour renforcer une équipe Data basée à Niort. Vous intégrerez une équipe travaillant sur des sujets stratégiques autour de la valorisation de la donnée, de l'industrialisation des produits Data et de l'évolution des plateformes décisionnelles. 🎯 Vos missionsVous interviendrez notamment sur : Concevoir, développer et industrialiser des solutions Data (ETL/ELT) Construire et faire évoluer des produits Data à destination des métiers Participer à la transformation des outils et plateformes Data Développer des traitements et flux de données robustes Réaliser la modélisation des données (MCD, MLD, modèles dimensionnels) Concevoir et optimiser des DataWarehouses et DataMarts Réaliser des requêtes SQL complexes Accompagner les équipes métiers et Product Owners dans la définition des solutions Garantir l'industrialisation, la qualité et la maintenabilité des solutions développées 🛠️ Environnement techniqueDataiku Tableau Business Objects SQL ETL / ELT DataWarehouse / DataMart Python apprécié GitLab / outils de gestion de versions

Nous recherchons pour l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'énergie un Data Engineer Python / Big Data afin d'intervenir sur le développement d'une plateforme Big Data robuste et scalable, destinée à centraliser, normaliser et distribuer des indicateurs métiers à l'échelle internationale. Contexte de la mission La plateforme a pour objectif de gérer un volume important de données provenant de plusieurs pays. Elle permettra de centraliser différents indicateurs, de standardiser les vues et de faciliter leur exploitation par les différentes parties prenantes. Le consultant interviendra au sein d'une équipe majoritairement basée à Paris, avec de possibles déplacements ponctuels à Lyon et Bruxelles. Missions principales Dans le cadre de cette mission, vous serez amené à : Concevoir et développer des composants de data ingestion. Participer au traitement, à la normalisation et à l'optimisation des données. Mettre en place des pipelines de distribution de données vers différents consommateurs. Contribuer à l'amélioration du framework commun : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, qualité de code. Appliquer les standards internes en matière d'architecture et de développement. Collaborer avec les équipes projets afin de promouvoir les bonnes pratiques techniques. Participer à la conception d'une architecture Big Data scalable et maintenable. Compétences attendues Python V3 Big Data Architecture & Technologies Datalake Data pipelines Data modeling CI/CD Testing Monitoring Performance optimization Environnements distribués AWS Cloud, un plus

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la MissionAu sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture DataConcevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Live Tables). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows. 2. Gestion et Administration de la Plateforme DatabricksAdministrer l'espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l'autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité (Unity Catalog, gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des DonnéesMettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données (expectations, tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & SupportCollaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l'adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) :Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL. Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse, du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d'au moins un des principaux fournisseurs cloud (Azure, AWS ou GCP). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) :Connaissances en MLflow, orchestration de modèles et pratiques MLOps. Notions avancées en DataOps, cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l'exploitation d'APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka).

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l'écosystème Databricks. L'objectif est d'accompagner la mise en place d'une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l'industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l'exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d'industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l'amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées. Les principales responsabilités incluent : Qualification et gestion des données : - Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité - Intégration des éléments - Structuration des données (sémantique, etc.) - Cartographie des éléments disponibles - Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.) - Validation des données - Création éventuelle du référentiel de données La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet : - L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs - La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers) Principales missions : - Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces - Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies) - Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données - Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données - Soutien et promotion des meilleures pratiques - Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle - Rédaction et mise à jour de la documentation technique

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme Data Cloud internationale, nous recherchons un Data Engineer expérimenté DBT / Snowflake pour accompagner la conception, la transformation et la mise à disposition des données destinées aux équipes métiers, analytiques et Data Science. La mission s'inscrit dans un environnement Agile et international nécessitant un anglais courant pour les échanges quotidiens avec les équipes techniques et métiers. Principales responsabilitésConcevoir, développer et maintenir des pipelines de transformation de données avec DBT. Modéliser les données selon les bonnes pratiques (Data Vault, Kimball, Star Schema). Développer et optimiser les traitements sur Snowflake. Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Data Cloud. Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Mettre en place les tests, la documentation et les contrôles de qualité dans DBT. Optimiser les performances des requêtes et des modèles de données. Collaborer avec les équipes Data, BI, Analytics et métiers pour comprendre les besoins fonctionnels. Participer à l'automatisation des déploiements et à l'industrialisation des workflows Data. Assurer le support et la maintenance évolutive des solutions mises en œuvre. Réalisations attenduesConstruction et industrialisation de modèles de données métier. Mise en place de pipelines ELT robustes et maintenables. Optimisation des coûts et performances Snowflake. Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données. Documentation et standardisation des développements Data.

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !

Contexte La Direction des Systèmes d'Information métier est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution stratégique du Système d'Information dédié à l'assurance vie et à la finance. Enjeux stratégiques : La valorisation de la donnée est au cœur de la stratégie de transformation pour 2025-2026 de notre client . Pour soutenir cette ambition, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté, de niveau III pour intégrer l'équipe de développement DATA DSIM. Vous rejoindrez notre nouvelle équipe DATA pour construire, maintenir et optimiser les plateformes et les pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité de la donnée pour l'ensemble de l'entreprise. Mission Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA décliner. Les missions principales incluront : • Conception de Pipelines (ETL) : • Concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart. • Modélisation : Participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'Assurance Vie. • Industrialisation : Industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku • Visualisation et Reporting : Assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. • Maintenance et Optimisation : Garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

En tant que Product Manager Data, vous serez responsable de la définition de la vision produit, de la roadmap et de l'évolution des services permettant de transformer les données de la CDP en véritables produits à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie produit, depuis la compréhension des besoins utilisateurs jusqu'au pilotage des développements et à la mesure de la performance des fonctionnalités mises en production. Votre objectif sera de rendre la donnée plus accessible, plus exploitable et plus performante pour les équipes métiers, commerciales et marketing. --- # Vos principales responsabilités ### Définition de la stratégie produit * Définir la vision Produit autour de la plateforme Data et des services associés. * Construire et piloter la roadmap Produit. * Identifier les opportunités de création de valeur autour de la donnée. * Prioriser les évolutions en fonction des enjeux business et techniques. * Réaliser une veille sur les tendances Data, MarTech et AdTech. --- ### Product Discovery * Comprendre les usages des équipes commerciales, marketing et Data. * Recueillir les besoins des différentes parties prenantes. * Concevoir les futurs parcours utilisateurs. * Organiser des ateliers de co-construction. * Définir les fonctionnalités à forte valeur métier. --- ### Data Product Management Piloter les évolutions de la plateforme autour de sujets tels que : * amélioration de la qualité de la donnée ; * optimisation des taxonomies ; * enrichissement des métadonnées ; * optimisation des segments marketing ; * amélioration des mécanismes de collecte ; * qualification des audiences ; * gouvernance de la donnée ; * amélioration de la performance de la CDP. --- ### Data Discovery & Sales Enablement Participer à la création d'un véritable catalogue intelligent de la donnée, permettant notamment de : * rechercher facilement les audiences disponibles ; * explorer les segments marketing ; * estimer les volumes activables ; * visualiser les profils utilisateurs ; * simuler les campagnes marketing ; * recommander les meilleures audiences selon les objectifs business ; * faciliter l'autonomie des équipes commerciales et avant-vente. --- ### Delivery * Traduire les besoins métiers en User Stories. * Construire et maintenir le Product Backlog. * Travailler étroitement avec les équipes de développement. * Participer aux arbitrages techniques. * Piloter les livraisons. * Garantir la qualité des fonctionnalités mises en production. --- ### Pilotage de la performance Définir et suivre les indicateurs de performance du produit : * adoption des fonctionnalités ; * engagement utilisateurs ; * satisfaction des équipes métiers ; * taux d'utilisation de la plateforme ; * qualité de la donnée ; * performance des segments marketing ; * efficacité des parcours utilisateurs. Mettre en place une démarche d'amélioration continue basée sur la donnée. --- # Environnement technique ## Data * Customer Data Platform (CDP) * Segmentation marketing * Taxonomie * Métadonnées * Audience Management * Data Quality * Consent Management ## AdTech * Weborama (WAM) * Equativ * The Trade Desk * DSP * Activation média * Programmatique ## Product * Jira * Confluence * Product Discovery * Agile Scrum * Roadmap * User Stories --- # Profil recherché Vous justifiez d'une expérience significative en Product Management dans des environnements Data, MarTech, AdTech ou Digital. Vous êtes à l'aise pour échanger aussi bien avec les équipes techniques qu'avec les métiers, les équipes marketing ou les directions commerciales. Vous savez transformer une problématique métier complexe en produit simple, intuitif et créateur de valeur. Vous possédez notamment : * une solide expérience en Product Management ; * une bonne culture Data et Analytics ; * une connaissance des CDP ou des plateformes de données ; * une compréhension des problématiques AdTech, MarTech ou CRM ; * une excellente capacité de priorisation ; * une forte sensibilité UX et expérience utilisateur ; * une culture de la donnée et de la mesure de la performance ;

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Talend sur Grenoble. Contexte Dans le cadre du renforcement de nos équipes data, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) sur Talend pour intervenir sur nos projets d'intégration et de traitement de données. Compétences techniques requises • Maîtrise de Talend (Talend Data Integration / Talend Studio) : conception et maintenance de jobs d'intégration • Bonne maîtrise du langage SQL (Structured Query Language) • Expérience sur les processus ETL/ELT (Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform) • Connaissance des bases de données relationnelles (Oracle, SQL Server, PostgreSQL ou équivalent) • Bonne compréhension des enjeux de qualité et de fiabilité des flux de données Compétences appréciées • Connaissance d'un environnement cloud (Azure, AWS ou GCP (Google Cloud Platform)) • Expérience en ordonnancement de flux (scheduling) et en supervision de jobs Profil recherché • Minimum 2 ans d'expérience confirmée sur Talend • Autonomie, rigueur et capacité à s'intégrer rapidement dans une équipe existante • Bon niveau de communication en français - Démarrage : juillet 2026 - Rythme : 3 jours par semaine - Lieu : Grenoble

📍 Localisation : Bois-Colombes 📅 Démarrage : 4 septembre 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 💼 Mission longue durée en régie (3 mois renouvelables) 🌍 Contexte international 🗣️ Anglais courant obligatoire Descriptif du posteDans le cadre du renforcement de son Data Office, un grand groupe international recherche un(e) Data & AI Engineer Senior pour intervenir sur des projets stratégiques autour de la gouvernance des données, de la qualité des données et de l'intelligence artificielle générative. Vos principales missions seront : Data Management & Data GovernanceConcevoir, développer et maintenir des applications Python dédiées à la gouvernance et à la qualité des données. Mettre en place des contrôles automatisés, des mécanismes de détection d'anomalies et des solutions de monitoring. Industrialiser les traitements liés à la collecte, l'analyse et le reporting des indicateurs de qualité. Développer des API et services facilitant l'intégration avec les plateformes Data, catalogues de données et outils décisionnels. Participer à l'amélioration continue et à l'automatisation des processus Data. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA pour les équipes métier. Développer des solutions Text-to-SQL permettant l'interrogation des données en langage naturel. Mettre en œuvre des architectures basées sur des LLM et des agents intelligents. Développer des connecteurs et intégrations autour du protocole MCP (Model Context Protocol). Participer à l'industrialisation des solutions IA dans des environnements sécurisés et à forte exigence de gouvernance. Contribuer à des projets innovants autour des agents IA, de la qualité des données et de la valorisation des informations.