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Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir sur une plateforme Data stratégique et contribuer aux évolutions d'un datalake. Vous serez en charge de la mise en œuvre technique de nouvelles ingestions de données, des traitements de préparation et de transformation, ainsi que de la maintenance et de l'évolution des pipelines de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps, dans un environnement Agile, dynamique et international. Ce que vous ferez : Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données au sein du datalake. Développer les traitements de préparation et de transformation des données. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données en PySpark et shell scripting. Développer et optimiser les traitements de données sur la plateforme Hadoop. Exploiter Hive et SQL pour la manipulation, la transformation et l'analyse des données. Collaborer avec l'équipe DevOps et lui adresser les demandes relatives aux évolutions de la plateforme. Participer à l'intégration et au déploiement des évolutions via les outils de gestion de code source et d'intégration continue. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Analyser et résoudre des problématiques techniques complexes liées aux traitements et pipelines de données. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et être force de proposition sur les solutions et technologies à mettre en œuvre. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur d'une plateforme Data stratégique, en interaction avec des équipes techniques multidisciplinaires et internationales.

Démarrage : ASAP Localisation : Lille (59) avec 3 jours sur site/semaine Pour le compte d'un grand acteur international du secteur retail, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre une équipe Data pluridisciplinaire au sein d'un environnement cloud à forte volumétrie. Le contexte : Vous intégrerez une équipe composée de Data Engineers et d'experts DevSecFinOps, intervenant sur des projets stratégiques liés à la Supply Chain et à la valorisation de la donnée. Vous contribuerez à la conception, au développement et au maintien de solutions Data tout en participant à une démarche FinOps visant à optimiser les coûts d'exploitation des plateformes cloud. Vos missions : Build Participer aux projets Data liés aux enjeux Supply. Concevoir des solutions alignées avec les standards et frameworks Data de l'entreprise. Développer et modéliser les flux de données sous la gouvernance des architectes Data. Contribuer au développement d'applications Data. Réaliser les tests et validations techniques. Assurer le suivi et le reporting de vos activités. Run Maintenir en conditions opérationnelles plusieurs référentiels de données multi-sources ainsi que différentes applications Data. Gérer les incidents et demandes de support. Assurer les mises en production via les outils de CI/CD. Superviser et suivre les flux de données. Expertise Monter progressivement en compétence sur le système d'information et les domaines métiers associés. Participer à l'amélioration continue des pratiques Data et FinOps. Environnement technique : ✅ GCP ✅ BigQuery ✅ Apache Airflow ✅ Terraform ✅ GitLab ✅ Datalake ✅ Exposition de données / APIs Data ✅ Google Data Studio ✅ Python ✅ Shell

Contexte de la missionDans le cadre de la transformation de son architecture Data et IA, un grand groupe international souhaite structurer, sécuriser et déployer à l'échelle une marketplace de Data Products. La mission consiste à concevoir une architecture cible s'appuyant sur les principes du Data Mesh, les solutions de partage de données et l'écosystème Microsoft. L'objectif est de faciliter la mise à disposition, la gouvernance et la consommation de produits de données fiables, sécurisés et réutilisables. Le prestataire interviendra sur des sujets à forts enjeux d'architecture, d'intégration, de gouvernance et de sécurisation des usages liés à la Data et à l'intelligence artificielle. Objectifs de la missionDéfinir l'architecture cible d'une marketplace de Data Products. Structurer les principes d'intégration entre les différentes briques Data, IA et IT. Formaliser les concepts de Data Product, Data Contract et Data Mesh. Identifier les interactions avec les agents IA, les sources de données, les référentiels, les APIs et les workflows. Définir une trajectoire de mise en œuvre pragmatique, progressive et industrialisable. Garantir la sécurité, l'auditabilité et la conformité des accès, décisions et actions liés à l'IA. Accompagner l'alignement de l'architecture avec les cas d'usage métier.

Raison d'être du poste : Le Head of Data pilote la transformation data de l'organisation. L'équipe data est constitué de 3 Data Product Manager, 1 data eng et un principal data eng. Il assure l'interface stratégique entre les différentes directions métier et l'équipe technique data, en animant à la fois la roadmap macro de transformation (portée par les enjeux métier des différentes directions) et la roadmap technique de la data platform. Il garantit que la plateforme data devienne un socle capable d'alimenter en données fiables les autres outils et usages de l'entreprise, tout en fédérant les parties prenantes autour d'une vision commune. Finalités et Résultats Attendus : 1. Pilotage de la transformation data Construire et animer la roadmap macro de transformation data en lien avec les différentes directions (chacune portant ses propres enjeux et priorités), arbitrer les priorités, sécuriser les sponsors métier et rendre compte de l'avancement au comité de direction. 2. Animation de la roadmap technique de la data platform Définir et piloter la roadmap technique de la data platform, en particulier les chantiers permettant à la plateforme d'exposer et d'envoyer des données vers les autres outils de l'écosystème (BI, applicatifs métier, outils tiers), via des flux d'intégration fiables et documentés. Prévoir l'arrivée de l'IA pour alimenter les usages 3. Architecture et interopérabilité Garantir l'architecture cible de la plateforme (ingestion, stockage, transformation, exposition), définir les standards d'intégration (API, connecteurs, flux) permettant la diffusion des données vers les systèmes consommateurs, et arbitrer les choix technologiques avec les équipes techniques. 4. Gouvernance et qualité des données Mettre en place la gouvernance data (propriété des données, sécurité des accès, qualité, conformité), animer les instances pour maintenir et trancher les decisions et s'assurer de la fiabilité des données diffusées vers les outils cibles. 5. Fédération et accompagnement des parties prenantes Animer la communauté des sponsors et relais métier des différentes directions, vulgariser les enjeux techniques auprès des directions, et accompagner la montée en compétence des équipes sur les usages data. 6. Pilotage d'équipe et de la delivery Encadrer ou coordonner les équipes techniques (internes et/ou prestataires) en charge de la construction et de l'exploitation de la data platform, et suivre l'avancement des chantiers techniques. Les conditions 📍 Lille 🏢 Présentiel requis durant les 4 premiers mois, puis possibilité de 2 jours de télétravail par semaine. Un poste à forte dimension stratégique et transverse, destiné à un profil senior souhaitant prendre de la hauteur et porter pleinement les enjeux Data et Transformation de l'entreprise.

Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Accor recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Sustainability stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels Interne). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour le départements Sustainabilty et ses collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.

Contexte Le client est un établissement dont le système d'information est majoritairement hébergé en interne : il dispose de son propre datacenter et de sa propre infrastructure. Sa DSI souhaite mettre en place une démarche de refacturation à destination de ses clients internes, ce qui suppose au préalable de savoir mesurer précisément ce que produit et ce que consomme cette infrastructure. Le poste est rattaché à l'équipe Chefferie de Projet Production (CPP), au sein de la division Infrastructures et Services d'Exploitation (ISE) du département des Systèmes d'Information. Le client engage par ailleurs l'intégration d'un cloud (Azure). Le titulaire du poste étendra progressivement les pratiques FinOps à ces environnements, avec pour objectif final de fournir les éléments économiques permettant d'arbitrer, application par application, entre hébergement interne et hébergement cloud. Poste en CDI Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. / Ouvert aux freelances Missions principales Capacité — Construire et maintenir les rapports de capacité de l'infrastructure (calcul, stockage, réseau, mémoire), à partir des données transmises par les équipes en charge des infrastructures. Objectif : disposer d'une vision fiable de l'offre disponible et de son taux d'utilisation. Consommation — Mettre en place les rapports de consommation des ressources techniques par client interne, et si possible par application, à partir des données transmises par les équipes techniques. Ce chantier suppose de définir, documenter et faire valider les clés de répartition des coûts mutualisés (socle, réseau, licences, datacenter) : c'est la brique fondatrice de la refacturation. Prévision — Produire les rapports prévisionnels de consommation, afin d'anticiper les besoins de capacité plutôt que de les subir, et d'aligner les achats sur une trajectoire connue. Obsolescence et budget — Établir les rapports de gestion de l'obsolescence de l'infrastructure, alimentant les trajectoires techniques et le plan pluriannuel d'investissement. Catalogue et tarification — Formaliser le catalogue des services d'infrastructure et la grille tarifaire interne associée (coût unitaire par vCPU, Go de stockage, machine virtuelle), puis accompagner les clients internes dans son appropriation. FinOps cloud — Déployer les pratiques de gestion des ressources cloud au fil de l'adoption d'Azure et de Bleu : politique de tagging, suivi budgétaire et alerting, rightsizing, optimisation des engagements de capacité. Business case Move to Cloud — Construire le modèle de comparaison économique on-premise / cloud permettant à la DSI d'objectiver sa stratégie d'hébergement et ses décisions de migration. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

ContexteDans le cadre d'un projet stratégique de création d'une plateforme institutionnelle d'actifs numériques, nous recherchons un(e) Smart Contract Engineer / Solidity Expert pour contribuer à la conception et au développement d'une architecture blockchain sécurisée, évolutive et conforme aux exigences du secteur financier. Le projet couvre l'ensemble du cycle de vie des actifs numériques, de l'émission et la tokenisation jusqu'au règlement-livraison, dans un environnement institutionnel et fortement contraint en matière de sécurité, d'auditabilité et de conformité réglementaire. Vous interviendrez au cœur de la conception de l'architecture on-chain, avec un niveau d'exigence élevé sur la qualité du code, la sécurité des smart contracts et la robustesse des mécanismes de déploiement et de gouvernance. Vos responsabilitésConcevoir et développer des smart contracts avancés en Solidity sur EVM. Concevoir des architectures on-chain sécurisées, modulaires, évolutives et maintenables. Implémenter des standards ERC-20 et leurs extensions institutionnelles : rôles, pausability, mint/burn, hooks de conformité, etc. Concevoir et gérer le cycle de vie des smart contracts : déploiement, upgrade patterns, migrations et scripts de migration contrôlés. Participer à la conception de mécanismes de gouvernance technique adaptés à un environnement institutionnel. Mettre en place des stratégies de tests avancées : property-based testing, invariant testing et fuzzing. Garantir la qualité et la sécurité du code à travers des revues de code, threat modeling et audits de sécurité. Identifier et mitiger les vulnérabilités spécifiques aux smart contracts et à l'EVM. Optimiser les performances et la consommation de gas, en tenant compte des contraintes de production. Concevoir les interactions entre les composants on-chain et off-chain : back-end, API, wallets, oracles, gestion des identités et des accès. Participer à la conception technique de mécanismes de tokenisation d'actifs financiers et de règlement-livraison / DvP. Mettre en place et piloter des pipelines CI/CD dédiés aux smart contracts, avec tests automatisés, contrôles qualité et déploiements reproductibles et contrôlés. Documenter les choix d'architecture, les mécanismes de sécurité et les décisions techniques complexes. Collaborer étroitement avec les équipes Produit, Architecture, Sécurité, Juridique et Compliance. Contribuer à l'arbitrage entre innovation technologique, exigences de sécurité, auditabilité et contraintes réglementaires.

Nous recherchons, pour un grand groupe européen de la distribution B2B, un Ingénieur de Production Linux confirmé au sein d'une équipe Exploitation / Production à taille humaine. Contrairement aux grandes DSI où les périmètres sont éclatés entre de nombreuses équipes, ici une seule équipe polyvalente porte l'ensemble du Run et de la MCO, en collaboration étroite avec les équipes réseau, infrastructure, sécurité et projets. L'environnement compte de 1 400 à 1 500 machines virtuelles, hébergées majoritairement sur Nutanix. L'enjeu du poste : aider l'équipe à sortir du mode « pompier » pour aller vers plus d'industrialisation et d'automatisation. Les missionsAdministration Linux et socle Nutanix (cœur du poste) Linux : administration et exploitation du parc de production — installation, durcissement, industrialisation, scripting et automatisation (shell, Python, Ansible), diagnostic et résolution des incidents systèmes Nutanix : administration du socle AHV / Prism, déploiement de nouveaux nœuds, gestion du stockage et des sauvegardes, accompagnement du décommissionnement VMware Kubernetes (NKP) : contribuer au maintien et à la montée en puissance de la plateforme Nutanix Kubernetes Platform Data center : installation et remplacement de matériel, interventions en salle serveur Run et maintien en condition opérationnelle Traiter en autonomie les tickets d'incidents et de demandes de service (qualification, reproduction, diagnostic, résolution) Surveiller les backlogs quotidiens et veiller au respect des seuils Traiter les alarmes de supervision et proposer des remédiations de fond plutôt que des corrections répétées Préparer, planifier et exécuter les campagnes de patching Linux et Windows Rédiger et sécuriser les changements dans l'outil ITSM Réaliser certaines mises en production applicatives et en assurer le run Rédiger et maintenir les procédures d'exploitation (Confluence) Création de jobs d'ordonnancement et de flux à la demande des chefs de projets Amélioration continue (le vrai challenge du poste) Concevoir une « météo des services » / vue d'état de la production, aujourd'hui inexistante Identifier les tâches manuelles et récurrentes, les scripter et les automatiser Prendre du recul sur les incidents récurrents pour traiter les causes racines Participer aux projets de build (Nutanix, Kubernetes, intégration de nouveaux périmètres) aux côtés des équipes infrastructure Périmètres secondaires Participation au plan de remédiation issu d'un audit Microsoft 365 Suivi de partenaires infogérants (AS/400, CMDB) Environnement techniqueVirtualisation : Nutanix AHV (plateforme principale) ; VMware ESXi résiduel en cours de décommissionnement Systèmes : Linux majoritaire (Red Hat / dérivés) ; Windows Server 2016 → 2022 Conteneurs : Nutanix Kubernetes Platform (NKP) Ordonnancement & flux : OpCon ; GoAnywhere (MFT) Patching & conformité : Foreman (Linux), Tanium (Windows) Sauvegarde : Veeam, HYCU, Barman (PostgreSQL) Automatisation / IaC : Shell, PowerShell, Ansible, Terraform, GitLab Supervision : Centreon, ELK Publication d'applications : Citrix Virtual Apps ITSM & doc : EasyVista, Jira, Confluence

Pour un grand acteur de la banque d'investissement, nous recherchons un(e) Data Analyst / Business Data Analyst pour accompagner les métiers dans l'exploitation, l'analyse et la fiabilisation de données au sein d'un environnement Banque / CIB. 🎯 Objectif : faire le lien entre les enjeux métiers et la donnée afin de construire des analyses fiables, améliorer la qualité des données et accompagner les projets de transformation Data. 🚀 Vos missions ✔️ Recueillir et analyser les besoins Data des équipes métiers ✔️ Extraire, manipuler et analyser des volumes importants de données ✔️ Construire des requêtes et analyses à l'aide de SQL ✔️ Participer à la définition et au suivi des KPI ✔️ Identifier et analyser les problématiques de Data Quality ✔️ Participer aux projets de transformation et de gouvernance Data ✔️ Concevoir des reportings et tableaux de bord ✔️ Collaborer avec les équipes métiers, IT, Data et Risk

Objectif principal de la mission / enjeu : Garantir que les données d'ingénierie soient structurées, gouvernées et utilisées comme un actif stratégique afin de permettre un fil numérique évolutif et de soutenir la transformation Manufacturing Engineering. Missions attendues détaillées : • Traduire la stratégie de données dans le contexte Manufacturing Engineering et prioriser les domaines de données clés : projet, système qualité, process et données industrielles, données métier d'ingénierie. • Structurer et standardiser les données d'ingénierie : modèles de données, relations, conventions de nommage, classification et cycle de vie créer / utiliser / mettre à jour / archiver. • Définir le fil numérique et les flux de données sur le cycle de vie de l'ingénierie, en garantissant la traçabilité de bout en bout et la réduction des silos. • Définir des règles simples de gouvernance et d'usage : lieux de stockage, structuration, responsabilité par domaine, attentes de qualité des données. • Faire évoluer les données vers une logique de produit : produits de données, actifs réutilisables, données découvrables, réutilisables et porteuses de valeur. • Contribuer aux décisions d'architecture données et outils : data lake, plateformes, intégrations, cohérence outils / modèles / usages. • Piloter l'alignement transverse afin de construire des fondations solides pour le fil numérique, jumeau numérique, IA et Analytics. Compétences techniques / outils à maîtriser : • Data management, data gouvernance, data modeling et data lifecycle management. • Architecture des données : data lake, plateformes de données, intégrations, interopérabilité outils. • Digital thread, digital twin, IA / Analytics appliqués à l'ingénierie. • Compréhension des outils et applications d'ingénierie et des modèles de données associés. • Capacité à formaliser des standards, conventions de nommage, classifications et règles d'usage simples Compétences fonctionnelles requises : • Bonne compréhension du Manufacturing Engineering, des processus d'ingénierie et de la transformation Manufacturing Engineering. • Capacité à décliner la stratégie de données DOMF dans le contexte Manufacturing Engineering. • Maîtrise des enjeux données projet, qualité, process / industriel et données métier d'ingénierie. • Capacité à relier la structuration des données à la décision, à la performance et à la création de valeur Compétences comportementales : • Leadership transverse et capacité d'alignement entre métiers, IT / Digital et initiatives I4.0. • Autonomie élevée, capacité à structurer une démarche, prioriser et définir des jalons. • Pédagogie et pragmatisme pour favoriser l'adoption de règles simples par les ingénieurs. • Esprit de synthèse, orientation valeur, capacité à influencer sans lien hiérarchique Présence souhaitée : hybride, à confirmer selon organisation de la mission. Langue et niveau :Français courant ; anglais professionnel recommandé pour échanges avec équipes globales.

Nous recherchons actuellement un(e) Data Engineer Senior pour accompagner une équipe Data sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, du Big Data et des architectures Lakehouse. 🔎 1 Data Engineer Senior 🎯 Missions principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle · Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API · Structurer les transformations selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) · Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg · Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse · Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement Cloud AWS · Orchestrer les workflows ETL / ELT avec Airflow · Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform · Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker / Kubernetes · Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements · Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue · Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : tests, validations et contrôles automatisés · Documenter les architectures, pipelines et règles métier · Garantir la conformité des flux, notamment dans le respect des exigences RGPD ⚙️ Environnement technique : · DBT / Data Catalog · Apache Spark · Apache Iceberg · AWS : Glue, EMR, S3… · Terraform · Airflow · Python · Trino / Starburst · Datadog · Docker / Kubernetes · Architectures Big Data / Lakehouse · Modélisation et collecte de données 🧑‍💻 Profil recherché : · Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering · Expertise confirmée des architectures Big Data et Lakehouse · Très bonne maîtrise de DBT, Spark, Iceberg, AWS et Terraform · Solide expérience sur les services AWS, notamment Glue, EMR et S3 · Connaissance de Trino / Starburst et Datadog · Bon niveau en Python · Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers · Expérience dans l'accompagnement et l'encadrement de profils juniors · Autonomie, rigueur et forte culture de l'amélioration continue 🌍 Contexte : · Environnement Data à grande échelle · Projets autour de la modernisation et de l'industrialisation des plateformes Data · Forts enjeux Lakehouse, Data Quality, Observabilité et Cloud · Collaboration avec des équipes Data, IT et métiers 📍 Localisation : Île-de-France – Hybride 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 📅 Démarrage : fin août 2026 💼 Mission longue durée Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez un(e) Data Engineer Senior correspondant à ce profil, n'hésitez pas à me contacter en MP ou directement par téléphone. Cordialement,

GBH est un groupe familial de distribution et de services multi-secteurs (automobile, grande distribution, industrie, services) présent aux Antilles-Guyane, dans l'océan Indien, en Amérique latine et en Afrique, qui vient d'acquérir ICM Wellness (Keepcool, Neoness). Le groupe crée un pôle Data & IA à Paris pour porter ses ambitions data et IA à l'échelle de tous ses métiers. Le point de départ n'est pas une page blanche : le groupe dispose d'un socle data solide et d'une équipe en place en Martinique (mix internes/prestataires), et sur l'IA de nombreux POCs et des déploiements à l'échelle sont en cours. Le premier mandat du Head est de structurer : recruter ses N-1 à Paris (plateforme, produits data, data science & IA) avant d'étoffer le reste de l'équipe, intégrer dans son périmètre les ressources de Martinique dont il recomposera le rôle et le niveau au fil de l'eau, et transformer les déploiements en cours en un portefeuille de produits data et IA industrialisé à l'échelle du groupe. Le Head of Data & IA sera directement rattaché au DSI et membre du CODIR de la DSI. Les missions Vision et stratégie Définir la stratégie Data & IA du groupe, la faire valider et la porter auprès de la DSI et des filiales. Evaluer et faire évoluer la plateforme Data (déjà dans tes technos avancés (Snowflake, DBT, Power BI ...) pour répondre aux attentes de demain. Intégrer au mieux l'IA pour augmenter la capacité de Delivery et accélérer le time to market. Prioriser un portefeuille de produits data et de cas d'usage IA par la valeur (pricing, prévision, stocks, churn et rétention d'abonnés wellness, agents métiers). Assurer le MCO de l'environnement Data utilisé par plusieurs milliers d'utilisateurs Structuration de l'équipe Construire une équipe évolutive pour répondre aux enjeux Recruter ses N-1 à Paris, puis étoffer une équipe cible de 10 à 14 personnes en envisagée en trois pôles (Data & AI Platform ; Analytics & Data Products ; Data Science & IA appliquée), conçue « AI-native » : compacte, senior, dont la réalisation est accélérée par l'IA. Encadrer des ressources multi-sites (Paris, Martinique) et piloter le mix internes/prestataires. Delivery Capitaliser à concevoir et délivrer rapidement des solutions adaptables aux différents métiers, différents territoires et différents utilisateurs du Groupe Industrialiser en logique produits data : produits certifiés, self-service pour les métiers, y compris via agents conversationnels. Socle et gouvernance Arbitrer les évolutions de plateforme (data et agents IA sur un socle unique), porter la gouvernance des données et la conformité (RGPD, IA Act) en lien avec les fonctions groupe. Contribuer au Codir DSI en portant la voix du pôle Data & IA dans les arbitrages de la DSI Groupe, en articulation avec les pôles Infrastructure & Plateformes, Cybersécurité, Opérations & Services, Software Engineering. La frontière avec ce dernier étant claire : le pôle Développement construit les applications métiers et outille l'ingénierie ; le pôle Data & IA opère le socle de données et les agents exposés aux métiers.

Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un grand groupe, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets stratégiques de collecte, transformation et valorisation de la donnée dans un environnement Big Data. Le consultant évoluera au sein d'une equipe agile en collaboration avec les équipes métiers, PO/BA, architectes et développeurs. Vos missions Participer à la définition de l'architecture Data en lien avec les architectes et l'équipe projet. Analyser les besoins métiers avec les PO/BA et proposer des solutions adaptées. Concevoir et développer des pipelines Data et des traitements ETL. Développer des solutions d'ingestion, de stockage et de transformation de données provenant de multiples sources. Automatiser et orchestrer les flux de données batch et streaming. Mettre en place les tests unitaires et automatisés. Déployer les solutions sur les différents environnements. Assurer le support de production, le suivi des incidents et l'amélioration continue des performances. Contribuer à l'amélioration des bonnes pratiques de développement et de qualité de code. Environnement technique Big Data : Hadoop Cloudera Traitement de données : Spark (Batch et Streaming) Langages : SQL, xDI Bases de données SQL : Teradata, Hive, Phoenix Bases NoSQL : HBase, MongoDB DevOps & CI/CD : Git, Jenkins, Artifactory, XL Release Monitoring : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Méthodologie : Agile / Scrum

Rattaché à une équipe dédiée à la performance data, vous intervenez sur la conception, le développement et l'évolution de solutions de Business Intelligence orientées e-Retail. Vous prenez en charge l'ensemble du cycle de vie des projets data : de l'analyse des besoins métiers jusqu'au déploiement des solutions, en passant par leur développement. Grâce à votre séniorité, vous jouez un rôle clé de référent technique et de manager d'équipe. Gestion de projet & delivery :Piloter la planification, le budget et les ressources des projets data Recueillir et traduire les besoins métier en spécifications techniques et data products Superviser la conception, le développement et la maintenance des pipelines de données Garantir la livraison des dashboards et reportings (Power BI) Optimiser les processus afin d'assurer la qualité et la fiabilité des données Coordination & cohérence :Assurer la cohérence globale des projets BI via des référentiels et catalogues de données Faciliter la communication entre équipes techniques et métiers Garantir l'alignement des projets avec les enjeux business Favoriser les synergies entre les différents projets data Management d'équipe :Encadrer et accompagner une équipe de data engineers / analytics engineers Promouvoir un environnement de travail collaboratif et bienveillant Assurer le développement des compétences (coaching, formation, feedback) Développement & évolution technique :Développer des pipelines et transformations de données Construire et maintenir des rapports et dashboards Optimiser les performances des traitements et modèles de données Maintenance & support :Identifier et corriger les incidents liés aux flux data et aux reportings Garantir des délais de résolution efficaces Assurer le suivi et le reporting des incidents Lead technique :Piloter les revues de code et garantir les bonnes pratiques Être référent technique pour l'équipe Intervenir en support sur des projets critiques ou urgents Assurer la continuité opérationnelle de l'équipe data

Dans le cadre d'un projet de transformation Data à grande échelle au sein d'un grand groupe industriel international, nous recherchons un Expert Technique Senior Collibra pour renforcer une équipe Data Office centrale. La mission s'inscrit dans un contexte de passage d'une gouvernance des données décentralisée vers une gouvernance fédérée. L'objectif est d'industrialiser les pratiques Data à l'échelle du groupe, notamment via la mise en place d'une Marketplace des Données et la mise à disposition de Data Products partagés. Rattaché au Tech Lead Collibra, le consultant interviendra sur l'administration, l'exploitation et l'évolution de la plateforme Collibra, en garantissant sa fiabilité, sa sécurité et sa montée en maturité. Principales responsabilités Administration de la plateforme : gestion des utilisateurs, rôles, permissions, métamodèle, communautés et domaines Personnalisation des vues, tableaux de bord et pages d'accueil Collibra (HTML si nécessaire) Supervision des performances, des journaux et des intégrations Support de niveau 2 via Jira, résolution des incidents techniques complexes Maintenance du Data Catalog, des métadonnées et du data lineage de bout en bout Configuration de Collibra Edge, des connecteurs et des flux d'ingestion de métadonnées Intégration avec des plateformes telles que Databricks, AWS S3, Power BI et SAP BW Développement et optimisation des workflows Collibra via l'API Java Collibra Développement de composants API REST et scripts Python pour l'automatisation Accompagnement des montées de version (DEV > TEST > PROD), tests de non-régression, rédaction des runbooks et documentation technique Compétences attendues Collibra (administration, configuration, workflows, API Java Collibra) +++ API REST & Collibra Edge — connecteurs et ingestion de métadonnées Data Catalog, gestion des métadonnées, data lineage Python, SQL, Java Jira, Git, supervision et gestion des releases Connaissance des environnements cloud : Databricks, AWS, Azure, Power BI, SAP BW Connaissance des concepts Data Product et Data Mesh (appréciée) Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités Rigueur et structuration dans la gestion des livrables Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes complexes Bonne communication, pédagogie et sens du reporting Esprit collaboratif et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire