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Expertise GA4 et Google Tag Manager (plans de taggage, implémentation, recette, monitoring) • Analyse de la performance digitale (sites B2C, B2B, multi-marques) • Création et exploitation de dashboards PowerBI & Looker Studio • Analyses de performance ad-hoc et reporting business • Pilotage d’outils analytics tiers (ThankYou Analytics) • Coordination et intégration des tags média A/B Testing & CRO • Conception, déploiement et pilotage de roadmaps d’A/B tests • Création de tests et personnalisations via : o Éditeur WYSIWYG o JavaScript / CSS o Prompts IA • Analyse statistique, interprétation et restitution des résultats • Mise en place de modèles de suivi et de restitution des tests • Administration avancée d’outils Kameleoon / A/B Tasty • Optimisation des performances techniques et nettoyage régulier des outils CRO UX & User Intelligence • Analyse comportementale via Mouseflow / ContentSquare • Collaboration étroite avec équipes UX, SEO, Produit et CRO • Capacité à transformer les insights data en recommandations actionnables Tech & IA • Bon niveau HTML / CSS / JavaScript • Utilisation d’outils IA générative et rédaction de prompts • Intégration et interfaçage d’outils analytics avec des solutions tierces Gestion & Collaboration • Recueil et cadrage des besoins business • Coordination transverse (produit, design, tech, agences) • Capacité à accompagner et former les équipes • Forte pédagogie et sens de la communication

Dans le cadre de ses projets Data, notre client cherche à renforcer ses équipes en intégrant 2 Business Analyst Data qui seront en charge de l'analyse et l'étude des besoins avec les métiers. Le rôle est stratégique puisqu'il faudra accompagner plusieurs entités du groupe dans les décisions fonctionnelles. Missions principales : - Analyse de besoins avec les métiers - Rédaction d’EDB (études de besoins) - Conduite d’ateliers de décisions fonctionnelles avec les autres entités du groupe. - Animation de meetings - Manipulation et requêtes SQL pour construction jeux de données

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients situé à Libourne près de Bordeaux, je suis à la recherche d'un Expert Data Engineering Manager. Contexte et mission : Le client accélère sa transformation en matière de données et d'IA et structure son organisation autour d'un modèle opérationnel à deux équipes : • Équipe Produits de données (orientée vers les activités, axée sur la valeur). • Équipe Ingénierie des données (fourniture, exploitation et mise en œuvre de la plateforme). Il recherche donc un responsable Ingénierie des données expérimenté pour diriger l'équipe Ingénierie des données pendant une phase de transition critique. La mission couvre trois objectifs parallèles : • Mettre en place la future plateforme de données cible, dont la pile est actuellement en cours de validation et devrait être basée sur Databricks ou Snowflake sur Microsoft Azure. • Migrer progressivement les piles de données existantes vers la nouvelle plateforme. • Réaliser les projets commerciaux et clients en cours, à la fois sur les piles existantes et sur la nouvelle plateforme, sans perturber les opérations Ce poste exige un leadership fort et une grande discipline d'exécution. Responsabilités principales : • Diriger et gérer l'équipe d'ingénierie des données (équipe interne et partenaires externes). • Être responsable de la livraison, de la capacité et des performances opérationnelles sur les plateformes existantes et cibles. • Garantir la fiabilité, les performances, l'évolutivité et l'optimisation des coûts • Structurer et piloter le démarrage de la plateforme de données cible. • Planifier et exécuter la migration progressive de la pile existante vers la pile cible. • Assurer la livraison des projets commerciaux et clients en cours sur les deux piles. • Définir et appliquer les normes et les méthodes de travail en matière d'ingénierie des données. • Servir d'interface principale avec les parties prenantes des produits de données, de l'architecture et de l'informatique. • Soutenir et habiliter les équipes locales client Data sur les piles technologiques de données.

Dans le cadre du renforcement du pôle de pilotage des projets DATA & IA, la mission consiste à coordonner et piloter des projets et expérimentations IA , tout en assurant un rôle de PMO pour le portefeuille de delivery IA . À ce titre, les responsabilités incluent : Pilotage de projets Pilotage de la prestation réalisée par un partenaire externe (éditeur) Coordination des activités internes : validation des livrables, préparation des environnements de tests, constitution des jeux de données Planification et suivi des différentes phases projet : étude, développement, intégration, tests et déploiement Organisation et coordination des travaux opérationnels avec les équipes SI et les Métiers Mise en place de la gouvernance projet et du reporting opérationnel Suivi, consolidation et communication sur l’avancement des projets Rôle PMO – Pilotage de portefeuille Animation des revues de portefeuille de delivery IA Organisation des ateliers d’arbitrage et d’analyse Mise en œuvre et maintien d’un reporting complet et régulièrement mis à jour

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Data Engineer Expert Elastic Stack au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l'essor de nos infrastructures et l'évolution des technologies associées, ou encore l'automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de Logs, devenues très hétérogènes, dispersées et silotées de par l'organisation de la société et de ses Clients (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Au sein de la société, dans un contexte multi domaines/Clients (banque de détail, assurances, banque de marchés, asset management, etc.), vous êtes rattaché à l'équipe « Data4Ops », au sein du Domaine d'Expertise « Automatisation et Observabilité » Cette équipe a la charge de structurer les données dites « opérationnelles » à savoir les données utiles à l'ensemble des métiers et équipes opérationnelles, en adéquation avec la stratégie Data de l'entreprise (basée sur les principes/concepts Data Mesh) et en relation avec le PM (Product Manager) Observabilité Vos missions ? - Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la chaine de collecte à la mise à disposition des Logs - 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 Pour réaliser la mission, vous serez à même de : - Participer à la conception des solutions techniques et fonctionnelles - Gérer les données de l'entreprise (flux : collecte, traitement, stockage et leur cycle de vie) -Rédiger les documents fonctionnels et techniques, d'exploitation, en veillant au respect des normes existantes - Mettre en oeuvre en mode DevOps (CI/CD) - Assurer le support technique et fonctionnel, notamment analyse et résolution des incidents ou problèmes - Être en relation avec les équipes opérationnelles de l'entreprise pour prise en compte des flux de données - Développer les cas d'usage de Dashboard / ML / IA dans la solution, remontés par les utilisateurs Stack Elastic OpenSource

Pour le compte de l'un de nos clients, nous recherchons un(e) consultant(e) SAP BI. Besoin : En collaboration avec le Chef de Projet métier, vous piloterez le suivi du chantier Data Analytics dans le cadre de la reprise des queries et codes spécifiques pour le reporting dans S4 ou sur la Data Platform (AWS). Le profil sélectionné assurera la planification et le suivi des phases clés du projet (Réalisation, Tests métier, Go-live), coordonnera les équipes concernées (IS pour S4, Digital Factory pour la Data Platform, Domain Leader/Data Manager pour les tests), et préparera les comités projet hebdomadaires pour présenter l’avancement du stream Data Analytics.

🎯 Contexte Dans le cadre de l’évolution continue d’un produit stratégique, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour accompagner la construction, l’automatisation et l’optimisation des environnements techniques. La mission est orientée Kubernetes , CI/CD , Infrastructure as Code et observabilité . 📦 Livrables attendus Construction et maintien des environnements Automatisation complète des chaînes de delivery Documentation technique associée 🛠️ Missions principales Concevoir, déployer et administrer des clusters Kubernetes Intégrer et maintenir les outils de l’écosystème Kubernetes : Istio, Helm, ArgoCD, Prometheus, Grafana… Mettre en place et améliorer les pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD…) Surveiller les performances, la sécurité et la disponibilité des infrastructures Automatiser les tâches d’exploitation (Bash, Python, Terraform, Ansible…) Collaborer avec les équipes de développement pour optimiser les déploiements Assurer une veille technique et l’amélioration continue des pratiques DevOps 🧰 Compétences techniques requises (impératives) Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé Anglais professionnel – Impératif Compétences complémentaires recherchées Helm, Istio, ArgoCD, FluxCD Monitoring & observabilité : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki CI/CD : GitLab CI, Jenkins, Argo Workflows IaC : Terraform, Ansible

CONTEXTE Expérience: 1 ans et plus Métiers Fonctions : Conseil métier, AMOA, Business Analyst Spécialités technologiques : BI, Reporting, API objectif : offrir une vue consolidée et fiable des données pour tous les métiers et accompagner le SELF BI. · Sortie de SAS vers Power BI pour le moment une prochaine étape se fera probablement vers des outils snowflake · Modernisation des outils MISSIONS 1. Analyse métier et besoins - Recueillir et formaliser les besoins des métiers - Traduire les demandes en spécifications fonctionnelles claires - Garantir la cohérence des données (identifiants et des champs) 2. Consolidation et qualité des données - Superviser la consolidation des données provenant de plusieurs sources (Nantes, Inde). - Contribuer à l’amélioration de la qualité des données et à la définition des standards. 3. Conception et restitution - Définir des vues métiers adaptées (extractions, dashboards). - Mettre en place des solutions de reporting via Power BI et outils analytiques. 4. Accompagnement de la transformation - Promouvoir le self Bi auprès des équipes métier : l’accès direct et autonome - Participer à la phase de transformation vers un modèle Data Next. - Sensibiliser les métiers à l’usage des outils et à la gouvernance des données. Expertise souhaitée Technique : - Bonne connaissance des datawarehouses, modèles de données, requêtes SQL, SAS. - Maîtrise des outils de BI (Power BI). Profil recherché · Expérience confirmée en Business Analysis orientée data. · Sensibilité technique + compréhension des enjeux utilisateurs. · Capacité à travailler dans un environnement international (Inde, France, Italie). Soft skills : · Communication claire avec les métiers et les équipes techniques. · Sens de la qualité et de la cohérence des données. · Proactivité : crée un lien fort avec les métiers afin d’accompagner la transformation vers le SELFBI

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.

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Nous sommes à la recherche deux consultants de haut niveau spécialisés en Data Engineering, disposant d’une expertise approfondie dans les technologies Python, Data, GenAI, AWS (Kinesis, S3, EMR, etc.), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python ainsi qu’une solide maîtrise de SQL, Snowflake et les architectures Data Streaming. Une expertise en Scala et Spark serait fortement appréciée. Il sera chargé de concevoir et développer des pipelines de données, développer sur des chatbots AI dans un environnement cloud tout en contribuant activement à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité de notre plateforme data.

Les livrables sont Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Consultant Data - Gestion de Projets Un gestionnaire d'actifs recherche un consultant disposant d'une solide expertise dans la gestion de projets Data (au sein d'un gestionnaire d'actifs), ainsi que d'une bonne connaissance des données référentielles (instruments financiers et benchmarks). Le profil sélectionné jouera un rôle clé dans la transition des données et des processus vers la plateforme Data du groupe — une solution de gestion intégrée. Ses responsabilités incluront notamment : Soutenir la migration et l'intégration des données référentielles du Security Master et des benchmarks dans la plateforme. Collaborer avec les équipes internes afin de définir et valider les besoins en données, les mappings et les standards de gouvernance. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Participer aux activités de tests, de rapprochement et de validation des processus.

Nous sommes à la recherche d’un Développeur Big Data Java/Scala – Projet Migration DataHub V2 Objectif de la mission : Assurer un service de développement Big Data dans un environnement distribué à forte volumétrie. Accompagnement sur les phases de conception, développement, industrialisation et maintien des traitements. Stack et compétences techniques requises : Apache Spark (maîtrise attendue) Scala (langage principal sur la squad) SQL (avancé) Java (notions de base à confirmées) Kafka (bonnes bases sur les événements, topics) Apache Airflow (idéalement une première expérience) Écosystème Hadoop : HDFS, Hive, Yarn (bonnes bases requises) Cloud (une première expérience Cloud valorisée, idéalement GCP ou AWS) CI/CD : Jenkins, Gitflow, notions de DevOps Méthodologie Agile : backlog, rituels, communication proactive Responsabilités principales : Étude et conception technique des batchs Développement Spark/Scala pour traitement de données volumineuses Récupération, transformation, enrichissement, restitution Création de batchs de publication Kafka Participation à la maintenance de la chaîne CI/CD Collaboration étroite avec les Business Analysts pour garantir qualité et lisibilité des libellés Gestion autonome de certains sujets (reporting, suivi, coordination) Profil recherché : Confirmé (3 à 6 ans d’expérience sur des environnements similaires) Proactif, rigoureux, à l’aise dans les contextes techniques exigeants Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Démarrage : ASAP Durée : mission longue (visibilité +12 mois)

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire