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Dans le cadre du renforcement d'une Data Platform Cloud, nous recherchons un Data Engineer afin d'intervenir sur des sujets transverses à forte valeur ajoutée. Vous rejoindrez une équipe dédiée à l'amélioration continue de la plateforme data et à la mise en place d'outils mutualisés au service des différentes squads. Votre rôle consistera à concevoir, développer et industrialiser des solutions permettant d'accélérer la production et la fiabilité des usages data. Vos principales missions seront : Développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Concevoir des composants et outils réutilisables par plusieurs équipes. Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements data. Accompagner les squads sur les bonnes pratiques Data Engineering. Contribuer à l'amélioration des performances, de la qualité et de la gouvernance des données. Collaborer étroitement avec les équipes Data, DevOps et Architecture.

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

Consultant Chef de Projet MOE Middleware & Data (H/F) 1. Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation des systèmes d’information et de modernisation de la gestion des données, notre client, acteur majeur du secteur de l’énergie B2B, recherche un Consultant Chef de Projet MOE Middleware & Data. Ce programme pluriannuel vise à refondre l’architecture de données de l’entreprise afin de : Garantir l’unicité et la qualité des données métiers ; Mettre en place des référentiels partagés ; Moderniser les flux d’échanges entre applications ; Rationaliser les interfaces historiques ; Accompagner la mise en œuvre de nouveaux outils métiers (CRM, gestion de portefeuille, portail clients, BI, référentiels, etc.) ; Structurer les dispositifs de RUN et de maintien en condition opérationnelle. Le consultant interviendra au sein de la DSI sur plusieurs projets à forte composante Middleware, Data et Intégration. 2. Mission Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, le consultant assurera la coordination et le pilotage des sujets Middleware en lien avec les équipes métiers, les partenaires intégrateurs et les équipes techniques. Cadrage et conception Analyser les besoins métiers et les documents de cadrage ; Animer les ateliers technico-fonctionnels ; Challenger les besoins et identifier les risques ; Traduire les besoins en solutions techniques ; Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques ; Contribuer aux dossiers d’architecture et aux choix de conception. Pilotage de projets Piloter les projets selon des méthodologies Agile ou Cycle en V ; Coordonner les équipes de développement, d’intégration et d’exploitation ; Suivre l’avancement, les risques, les coûts et les délais ; Assurer la communication auprès des parties prenantes ; Participer aux comités projets et instances de gouvernance. Réalisation et intégration Superviser ou contribuer à la conception et au développement des interfaces ; Garantir la cohérence des solutions avec l’architecture cible ; Piloter les évolutions et remédiations des flux existants ; Accompagner les projets de migration et de transformation SI. Tests, recette et mise en production Définir les stratégies de tests ; Piloter les recettes techniques et fonctionnelles ; Coordonner la correction des anomalies ; Préparer et accompagner les mises en production ; Assurer le support post-déploiement. RUN et amélioration continue Structurer et piloter le maintien en condition opérationnelle du Middleware ; Suivre les incidents, demandes d’évolution et SLA ; Participer à l’amélioration continue des processus et de la qualité de service ; Contribuer aux initiatives de gouvernance de la donnée et à la transformation Data.

Notre client recherche un Data Governance Coordinator Senior capable d’accompagner une équipe en charge de la collecte, de la production, de la validation et de la diffusion des données utilisées de manière transverse dans les activités de reporting. La mission s’inscrit au sein d’une organisation dédiée à la qualité des données et à la sécurisation des processus de reporting. L’objectif principal est de coordonner les activités transverses de l’équipe, d’assurer le suivi des actions engagées et de contribuer à l’amélioration continue des processus de contrôle et de gouvernance des données. Le consultant interviendra auprès des différentes parties prenantes afin de garantir la bonne exécution des activités de l’équipe et le respect des priorités définies. Il assurera la coordination des travaux liés aux contrôles de qualité des données, au suivi des incidents et aux plans de remédiation. Il facilitera les échanges entre les producteurs et les utilisateurs de données afin d’améliorer la communication et l’efficacité opérationnelle. Il participera au pilotage des indicateurs de qualité des données et au suivi des actions correctrices mises en œuvre. Il contribuera à la préparation des instances de gouvernance, à la production des supports de communication et au suivi des plans d’actions. Il veillera à la bonne coordination des activités transverses de l’équipe et à l’alignement des priorités avec les besoins métiers. Prestations Expérience significative en coordination de projets Data, Data Governance ou Data Management. Capacité à piloter des sujets transverses impliquant plusieurs équipes et parties prenantes. Bonne compréhension des problématiques de qualité des données et de reporting. Expérience dans le suivi d’indicateurs, de plans d’actions et de remédiation. Capacité à animer des réunions, ateliers et comités de suivi. Bonne maîtrise des outils de reporting et de pilotage. Excellentes capacités d’organisation et de coordination. Très bonne communication écrite et orale. Capacité d’analyse et de synthèse. Autonomie, rigueur et sens du service. Client / Secteur d’activité : Asset Management / Banque Calendrier : Mission de 6 mois

Dans le cadre du renforcement de son dispositif de lutte contre la fraude, un acteur majeur de la protection sociale souhaite engager une démarche analytique avancée basée sur l’exploitation de ses données internes. L’objectif est de détecter, anticiper et prioriser les cas de fraude via des approches Data Science et Machine Learning. 🚀 Objectifs de la mission Identifier les schémas de fraude existants Développer des modèles de détection (supervisés / non supervisés) Mettre en place un scoring de fraude (segmentation des risques) Améliorer la détection précoce et les capacités d’investigation Proposer des outils et recommandations opérationnelles pour les métiers

Contexte : Pour l'équipe « ENVIRONNEMENTS », recherche d'un Expert technique environnements hors-production confirmé. L'activité de l'entité est organisée sur les 3 piliers suivants : 1. Environnements : Fournir et maintenir les environnements hors production nécessaires aux différents niveaux de tests 2. Données : Peupler ces environnements avec des jeux de données représentatifs 3. Déploiements : Orchestrer/Automatiser et gérer le déploiement des composants applicatifs. MISSIONS : - Intégration d'applications complexes dans le domaine Linux principalement - Expertise control-M dans le cadre d'une refonte du process de gestion des batch datahub hors-production - Maintenances / incidents sur ZOS, Windows et linux. - Concevoir, développer et tester l’industrialisation des procédures d’exploitation - Spécifier la nouvelle méthode de mise à jour des chaines d’exploitation - Participer à l’implémentation des procédures de sécurité applicatives quel que soit les plateformes (ZOS, Unix, Windows) - Consolider et fournir l’ensemble des consignes d’exploitation et de reprise - Garantir le respect des normes et standards définis dans les modes opératoires - Accompagner et suivre les premières exploitations - Concevoir et rédiger un plan d’intégration global pour tous les environnements hors-production - S'assurer en phase d’homologation que la couverture de tests effectués au cours du projet répond aux exigences de qualité d'E&D (performance, charges, continuité de services, …) - Développement les scripts ou JCLs pour réaliser les traitements Batchs - Réaliser les déploiements sur les environnements de tests - Optimiser les procédures d’exploitation - Développer et maintenir les normes de développement et d’exploitation. S'assurer que la fourniture et le support du service répondent aux standards de l’entité et responsable de la bonne mise en œuvre des améliorations de ce service. Intégration dans une équipe d’experts de la gestion d'environnements motivée, engagée et résolument tournée vers le client. Travail de manière transverse et cohérente pour l’ensemble des clients d’E&D, dans le respect des stratégies de gestion des environnements Hors-Production .

OBJECTIFS DE LA PRESTATION Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress Test Marché. Garantir que les sorties de stress‑test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk‑management. - Surveillance qualité : Garantir la complétude, la cohérence et la conformité des sorties de Stress Test avant diffusion. - Suivi d’indicateurs de risque : Produire des KPI et visualiser leurs évolutions. - Détection d’anomalies IA : Implémenter des modèles de machine learning pour identifier automatiquement des problèmes de qualité des données. - Industrialisation : Intégrer le composant dans le pipeline CI/CD existant et le livrer sous forme de micro service containerisé.

Contexte : Dans le cadre de la structuration et de la gouvernance des données au sein d’un système d’information complexe et fortement interconnecté, nous recherchons un Data Steward. Le Data Steward joue un rôle clé dans la qualité, la fiabilité et la bonne utilisation des données au sein de l’organisation. Il agit en interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les data owners afin de garantir la cohérence, la traçabilité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie. Missions principales :Gouvernance et qualité des données Définir, formaliser et maintenir les règles de gestion des données Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, unicité, cohérence, fraîcheur) Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Participer à la mise en place de processus de Master Data Management (MDM) Assurer le suivi des référentiels de données et des données de référence Modélisation et référentiels Contribuer à la définition des modèles de données conceptuels et logiques Participer à la structuration des dictionnaires de données et catalogues Garantir l’uniformisation des définitions entre les systèmes Collaborer avec les Data Architects et Data Owners sur la définition des objets métier Qualité et exploitation des flux de données Suivre les flux de données issus des systèmes sources (API, ETL, ESB, streaming) Contrôler la qualité des données injectées dans les plateformes analytiques Participer à la mise en place de contrôles automatisés (data quality checks, profiling, dédoublonnage) Contribuer au monitoring des flux et à la détection d’anomalies Support aux métiers Accompagner les utilisateurs métiers dans la compréhension et l’usage des données Garantir la bonne utilisation des référentiels dans les outils opérationnels et décisionnels Participer à la diffusion d’une culture data au sein des équipes Environnement technique :Data & Intégration API REST / SOAP ETL (type Azure Data Factory ou équivalent) ESB / Message Broker (Kafka ou équivalent) Bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server, MySQL) Bases NoSQL (MongoDB) Cloud & Data Platform Environnements Cloud (Azure principalement, éventuellement AWS ou GCP) Data Warehouse / Data Lake Solutions de gouvernance et catalogage de données BI & exploitation Outils de visualisation (Power BI, équivalent) SQL avancé pour analyse et contrôle qualité Outils de monitoring des flux et de data quality

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Dans le cadre d'un programme de transformation numérique chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un(e) Consultant(e) AMOA spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et Data pour accompagner des équipes métiers dans l'identification, la conception et le déploiement de solutions. Vous interviendrez sur des projets mêlant gestion documentaire, automatisation de processus et exploitation des technologies d'IA générative. Vous aurez pour missions : Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs. Animer des ateliers de travail avec les métiers. Identifier et qualifier des cas d'usage autour de l'IA. Réaliser les études d'opportunité et de faisabilité. Rédiger les spécifications fonctionnelles et contribuer aux spécifications techniques. Coordonner les échanges entre les équipes métiers et techniques. Accompagner les phases de tests, recette et mise en production. Assurer le suivi des évolutions et participer à l'amélioration continue des applications.

Contexte Dans le cadre de notre projet de modernisation data, nous recherchons un profil DataOps expérimenté pour piloter et accompagner l'implémentation de Microsoft Fabric au sein de notre organisation. Vous interviendrez en autonomie sur la conception et la mise en place de l'architecture, en lien étroit avec nos équipes techniques. Compétences requises Microsoft Fabric, Azure, Power BI, Landing Zone, Hub & Spoke, DataOps Périmètre d'intervention Implémentation et configuration de Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, Synapse, etc.) Conception et déploiement de l'architecture Landing Zone et topologie Hub & Spoke sur Azure Mise en place des bonnes pratiques DataOps : CI/CD data, gouvernance, monitoring Connexion et développement des rapports Power BI sur la nouvelle plateforme Transfert de compétences et documentation auprès des équipes internes

Au sein des équipes Data & Infrastructure, vous interviendrez sur la conception, le développement et le maintien de la plateforme de données qui alimente les modèles de recherche et de trading. L'objectif : industrialiser l'ingestion, le stockage et la mise à disposition de volumes de données massifs (données de marché, alternatives, internes) de manière fiable, scalable et performante. Missions principales Concevoir et faire évoluer les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition). Développer et maintenir les composants de la data platform en Python. Déployer et opérer l'infrastructure data sur AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, etc.). Garantir la qualité, la robustesse et l'observabilité des flux (monitoring, alerting, tests). Optimiser les performances et les coûts de la plateforme. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et les data scientists. Stack technique Langage : Python (impératif) Cloud : AWS Data : SQL, formats columnar (Parquet), orchestration (Airflow ou équivalent) DevOps : Docker, CI/CD, IaC (Terraform un plus)

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d’une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L’application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

Nous recherchons un Data Modeler expérimenté pour intervenir au sein d’un environnement bancaire international. La mission consiste à concevoir et structurer les modèles de données (conceptuels, logiques et physiques) nécessaires aux domaines Finance, Risk et Regulatory Reporting, en conformité avec les exigences réglementaires (FINREP, COREP, BCBS 239…). Responsabilités Modélisation des données Concevoir les modèles conceptuels couvrant les principaux domaines bancaires (clients, crédits, dépôts, instruments financiers, collatéraux, risques, comptabilité…). Traduire les modèles conceptuels en modèles logiques détaillés, alignés sur les taxonomies EBA/ECB et standards (BIRD…). Contribuer à la validation et à la cohérence des modèles physiques dans les environnements DWH / Lakehouse. Support au reporting réglementaire Définir les structures de données nécessaires aux reportings FINREP / COREP. Assurer la cohérence et la traçabilité des données entre Finance, Risk et Regulatory. Contribuer à la conformité BCBS 239 (qualité, complétude, exactitude, lineage). Data Warehouse & Data Governance Concevoir des modèles pour les DWH, data marts et environnements analytiques. Définir les CDE (Critical Data Elements) et contribuer aux règles de qualité. Participer à la documentation du lineage, des mappings et des impacts. Aligner les modèles avec les standards de gouvernance et les outils de catalogage. Collaboration & communication Travailler avec les équipes Risk, Finance, Regulatory Reporting, Data Architects et Data Governance. Animer des ateliers de modélisation et vulgariser les concepts auprès des parties prenantes. Fournir une expertise métier et réglementaire sur les structures de données bancaires.

Pour l'un de nos client basé à La Defense, nous recherchons un expert Microsoft BI très orienté Data sur l'ETL SSIS et T/SQL pour une mission très orientée optimisation et Run avec cependant quelques projets en parallèle : Consultant MOE BI / Domaine Socle Data / Domaine : Etudes et Intégration / Ingénierie d'Etude / Conception ▪ Descriptif détaillé de la mission : ➢ Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) ➢ Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. ➢ Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. ➢ Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. ➢ Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). ➢ Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. ▪ Environnement technique de la mission : ➢ Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) ➢ Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau