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MissionsAu sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d'une grande entreprise du secteur financier. Attention : nous ne recherchons pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions en tant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principalesAdministrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production

Nous recrutons plusieurs profils IT en CDI pour des projets basés sur la région de Nantes. Toutes ces opportunités proposent un rythme de travail hybride avec environ 2 jours de télétravail par semaine. Voici les postes à pourvoir : Lead Développeur Java / Angular Développeur Java / Angular Senior Data Engineer (Spark, SQL) Ingénieur DevOps (Kubernetes, Docker) Business Analyst / AMOA (avec dimension pilotage) Business Analyst (spécialiste flux EDI) Testeur Technique / QA Performance (NeoLoad) Intéressé par l'un de ces postes ? Envoyez-moi un message privé ou votre CV pour qu'on en discute. Merci de partager ce message à votre réseau nantais !

Dans le cadre du développement de projets Data et Intelligence Artificielle à fort impact, un acteur majeur de la grande distribution recherche un Data Scientist pour renforcer son équipe, en banlieue de Lille. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, depuis l'identification du besoin métier jusqu'à leur mise en production et leur maintenance. Vos principales missions seront les suivantes : Collaborer avec les équipes métier afin d'identifier et de formaliser des cas d'usage Data et IA Définir les objectifs, les indicateurs de performance et les livrables associés Explorer et préparer les données, sélectionner les jeux de données pertinents et réaliser le feature engineering Concevoir, développer et entraîner des modèles de Machine Learning et d'IA générative Mettre en œuvre des approches basées sur les LLM, les embeddings, le RAG ou le fine-tuning Évaluer la pertinence, la robustesse et la performance des modèles Industrialiser les modèles et développer les API nécessaires à leur exposition Intégrer les solutions dans des applications web ou des systèmes backend existants Automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles selon les bonnes pratiques MLOps Suivre les performances en production, détecter les dérives et organiser les réentraînements Produire les supports de présentation, les spécifications techniques et la documentation fonctionnelle Collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers

Intégré(e) au sein de l'équipe Plateforme et en collaboration étroite avec les Architectes, SRE, Data Engineers et Data Scientists, vous contribuerez activement au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos responsabilités principales : Développer des agents autonomes complexes en Python à l'aide de LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, prebuilt tools). Connecter les agents aux composants RAG, bases de connaissances internes et API opérationnelles. Affiner les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle avancés (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (eval datasets, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Assurer le versioning, le packaging conteneur et l'intégration CI/CD via GitLab dans le respect des standards de production.

ContexteUne grande entreprise du secteur ferroviaire souhaite renforcer ses capacités en Analytics Engineering au sein du domaine Client Data. Ce domaine vise à construire des data products cœur permettant d'enrichir la connaissance client, en valorisant les données issues de différentes sources : parcours digitaux, données transactionnelles, CRM et usages des services digitaux. L'objectif est de permettre une meilleure compréhension des comportements, des usages et des parcours utilisateurs, mais aussi d'améliorer la communication avec les clients en affinant leur segmentation et leur ciblage. Dans ce cadre, cette entreprise recherche une prestation en Analytics Engineering afin de cadrer, structurer, fiabiliser et valoriser ces données au service des data products Client Data et des équipes métiers. Le prestataire interviendra comme référent technico-fonctionnel data du périmètre : au carrefour des enjeux métier, produit et techniques, il devra apporter une lecture experte des données disponibles, de leur qualité, de leurs limites et de leur potentiel d'usage. MissionsObjectifs de la prestation Structurer des datasets orientés connaissance client, vision client unifiée et parcours utilisateurs. Contribuer à la construction et à l'amélioration continue des data products Client Data. Garantir la fiabilité, la cohérence, la traçabilité et la réutilisabilité des données produites. Challenger les besoins métier et produit afin de proposer des solutions data robustes, réalistes et exploitables. Sécuriser la cohérence fonctionnelle et technique des KPI clés liés à la connaissance client et aux parcours. Faciliter l'usage de la donnée par les équipes métiers : produit, marketing, CRM et pilotage de la performance. Participer à l'industrialisation et à la standardisation des pratiques analytics. Périmètre de la mission et interactions Le prestataire interviendra en collaboration avec les acteurs suivants : Product Manager Data Product Owner Data / Product Owners Client, Marketing ou Digitaux selon les cas d'usage Data Engineers Data Analysts Équipes métiers : marketing, CRM, produit digital, pilotage commercial Data Domain Owners et équipes de gouvernance Activités attendues 3.1. Cadrage et définition des data products Client Accompagner la qualification des besoins et des cas d'usage liés à la connaissance client, aux parcours utilisateurs, à la segmentation et aux usages digitaux. Analyser les données disponibles, leurs limites, leur qualité et leur potentiel d'usage afin d'orienter la définition du produit data. Challenger les besoins métier et produit pour proposer des solutions data robustes, réalistes, maintenables et réutilisables. Définir, formaliser et faire valider les KPI client, parcours ou usages, en garantissant leur cohérence fonctionnelle et technique. 3.2. Ownership des modèles de données analytiques Client Concevoir, faire évoluer et maintenir des modèles de données analytiques cœur du périmètre Client Data. Croiser des sources multiples : transactions, parcours digitaux, CRM, données d'usage et référentiels client. Transformer les données brutes ou intermédiaires en datasets fiabilisés, exploitables et réutilisables par plusieurs équipes ou cas d'usage. Garantir la cohérence des règles métier, du naming, de la documentation et des conventions de modélisation. 3.3. Qualité, validation et fiabilité des données Définir les contrôles de qualité attendus sur les datasets cœur : cohérence, complétude, fraîcheur, stabilité des métriques, intégrité et conformité des règles métier. Valider, avec le Product Owner et les parties prenantes concernées, les données livrées par les Data Engineers avant leur mise à disposition produit. Identifier, investiguer et contribuer à la correction des anomalies data, en recherchant les causes racines. Contribuer au monitoring de la donnée et proposer des actions correctives ou préventives adaptées. 3.4. Collaboration technico-fonctionnelle avec les Data Engineers Traduire les besoins produit complexes en exigences data exploitables par les Data Engineers. Challenger les choix de structuration des pipelines lorsqu'ils ont un impact sur la qualité, la maintenabilité ou la réutilisabilité des données. Contribuer aux décisions de structuration entre modèle source, modèle intermédiaire et modèle exposé au métier. Sécuriser l'alignement entre besoin métier, conception data et données effectivement livrées. 3.5. Gouvernance, documentation et lineage Porter la documentation des modèles, règles métier, KPI et datasets exposés aux équipes métier. Collaborer avec les Data Domain Owners et les équipes Gouvernance sur la qualité, le lineage, la qualification et la lisibilité des données. Préparer l'intégration des datasets au Data Catalog en garantissant leur traçabilité et leur niveau de confiance. Contribuer à l'amélioration continue des standards de documentation et de gouvernance sur le périmètre Client Data. 3.6. Structuration des pratiques analytics Standardiser les pratiques SQL / dbt au sein du périmètre concerné. Définir et appliquer des conventions de modélisation, de tests, de documentation et de nommage. Partager les standards et bonnes pratiques au-delà du produit lorsque cela est pertinent. Participer à la montée en compétence des équipes internes sur les pratiques analytics engineering.

Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, un grand groupe national recherche un Product Owner Data expérimenté pour piloter la conception et la livraison de produits Data à forte valeur métier, au sein d'une équipe Agile pluridisciplinaire. Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers. Définir, prioriser et piloter le Product Backlog. Rédiger les User Stories et les critères d'acceptation. Garantir la cohérence de la roadmap et la livraison continue des produits Data. Animer les échanges entre équipes métiers et techniques (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists…). Suivre les indicateurs de pilotage, valider les livrables et accompagner les mises en production.

Description - Développement et maintenance des traitements d'intégration et de transformation de données (Python/Talend) et aussi D0S/DBT - Intégration des développements dans la chaine CI/CD - Documentation technique et fonctionnelle - Réalisation de tests unitaires automatisés et de tests de qualification - Accompagnement des Data Engineer du domaine - Rédaction de plan de tests - Support de niveau 3 sur les traitements d'alimentation du DataLake D Livrables En tant que référent technique au sein des équipes Data du domaine DOTI/BS/RD/Analytics, vos activités consistent à capturer et mettre en forme les données nécessaires à la construction des produits numériques pour la Recherche&Développement.

Dans le cadre d'un programme de transformation Data de grande ampleur, nous recherchons un Tech Lead GCP Senior pour intervenir sur des use cases Commerce et Customer Data à forte valeur métier. L'objectif principal de la mission est de concevoir, structurer et faire évoluer des architectures Data sur Google Cloud Platform, permettant notamment de rapprocher les données issues des parcours clients online et offline. Ces socles devront alimenter différents usages analytiques, KPIs business et dispositifs de pilotage. Le consultant interviendra en qualité de référent technique GCP et ne sera donc pas positionné comme un simple Data Engineer. Il devra être capable de porter les orientations techniques, challenger les choix d'architecture et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. Ses principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer des architectures Data sur Google Cloud Platform Définir les solutions permettant de consolider et valoriser les données issues des canaux online et offline Concevoir et industrialiser des pipelines de données robustes, scalables et performants Exploiter et optimiser BigQuery pour le stockage, la transformation et l'analyse de volumes importants de données Participer à la modélisation des données nécessaires aux indicateurs et aux différents cas d'usage Commerce Définir les bonnes pratiques autour de la qualité des données, des performances et de l'optimisation des coûts GCP Travailler sur des architectures intégrant notamment Dataflow et Pub/Sub Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics, BI et métiers Accompagner techniquement les membres de l'équipe et assurer un rôle de référent sur l'écosystème GCP Faciliter la mise à disposition des données pour les dashboards et solutions de Data Visualisation Participer à l'amélioration continue des architectures, processus d'industrialisation et standards techniques

Site : ESSONNE 3j/site - 2j TT TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 17/08/2028 Contexte : L'utilisation massive de données, le développement d'approches analytiques rationnelles, le développement de systèmes agentiques d'assistance aux différents acteurs du métier constituent un axe majeur du plan stratégique du Groupe à horizon 2030. Au sein du pôle Offre, vous rejoindrez une task force de Data Engineers cross-projets. Cette task force transverse intervient sur des problématiques stratégiques majeures telles que le pricing, l'assortiment, les planogrammes personnalisés et la négociation augmentée. Missions : Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité et leur maintenabilité. Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles. Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour manipuler des bases de données à grande échelle. Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés) au sein de l'équipe. Participer activement à la communauté Data de l'Analytics Factory (partage de connaissances, tech talks, veille technologique). Must Have : Maîtriser DBT pour la transformation et l'orchestration des données. Exploiter BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes de données. Travailler sur des environnements Data et Cloud, notamment GCP. Nice to Have : Manipuler et analyser les données en SQL. Utiliser DBT pour structurer les pipelines data. Gérer des flux temps réel avec Pub/Sub. Automatiser les workflows data via GitLab CI/CD et Docker Compose. Travailler sous Linux et en ligne de commande. Versionner le code avec Git. Collaborer en environnement agile (Scrum).

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 Business Analyst Data H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du développement stratégique de ses activités décisionnelles et du renforcement temporaire de sa Direction Data, l'entreprise souhaite accompagner la montée en charge de ses projets data. L'enjeu principal réside dans l'optimisation de la chaîne de valeur de la donnée : de la capture des besoins métiers jusqu'à la mise à disposition d'indicateurs clés et de plateformes décisionnelles performantes. Les missions attendues par le Business Analyst Data H/F : -Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés à la donnée, notamment au travers d'ateliers avec les parties prenantes. - Rédiger les spécifications fonctionnelles nécessaires à l'alimentation des plateformes décisionnelles (Data Warehouse, Data Mart, etc.) et définir les indicateurs à mettre à disposition des utilisateurs. - Concevoir les stratégies et cahiers de recette, puis piloter et exécuter les phases de tests fonctionnels. - Documenter et maintenir la méta donnée. - Assurer la traduction et la transmission des besoins métiers auprès de l'équipe technique Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Architectes Data, etc.). - Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions data en vulgarisant les concepts techniques et en produisant les supports associés (formations, guides utilisateurs, documentation fonctionnelle, etc.). Profil demandé : '- Titulaire d'un diplôme d'Ingénieur ou d'un Master spécialisé en Data, Business Intelligence ou Informatique décisionnelle. - Vous justifiez d'au moins 5 années d'expérience en tant que Business Analyst, idéalement dans un environnement Data ou décisionnel. - Vous maîtrisez les bases de données et le langage SQL, et êtes à l'aise avec la rédaction de livrables fonctionnels tels que les spécifications, les cahiers de recette et la documentation utilisateur. - Vous possédez de solides capacités d'analyse, de synthèse et de communication avec des interlocuteurs métiers et techniques. - Une connaissance du secteur de l'assurance et de Power BI constituerait un atout apprécié.

Contexte et objectif de la mission Au sein d'une organisation du secteur du transport en commun, la mission consiste à accompagner les squads métiers sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data. Le consultant intervient comme référent architecture et Tech Lead auprès des équipes projets afin de garantir la qualité des solutions, l'application des bonnes pratiques Data et l'alignement avec les standards de la plateforme. Missions principales / responsabilités • Assurer l'expertise plateforme auprès des squads projets dès le cadrage et jusqu'à la mise en production • Accompagner les Tech Leads dans leurs choix d'architecture et dans la rédaction des DAT • Réaliser l'onboarding des équipes projets sur les standards et bonnes pratiques de la plateforme • Challenger les architectures proposées et identifier les risques techniques • Superviser les contributions des Data Engineers et des experts Data Management, Dataviz et Data Science • Participer aux Go/NoGo, VSR, audits, PoC et études techniques • Contribuer au support N3 et au MCO des solutions Data en production • Accompagner la montée en compétence des équipes projets sur Databricks et les pratiques Big Data Livrables attendus • DAT • Contributions d'architecture et recommandations techniques • Audits, PoC et études techniques • Participation aux jalons Go/NoGo et VSR • Support N3 et activités de MCO sur les solutions Data

Contexte : Dans le cadre du renforcement de son domaine Customer Relationship, notre client recherche un Senior Data Analyst afin d'accompagner l'équipe Digital Analytics dans l'optimisation du cycle de vie client et des stratégies CRM. Le consultant interviendra sur l'analyse des comportements clients, la définition des KPIs, l'évaluation des campagnes marketing et la production d'insights permettant d'améliorer la fidélisation, la rétention et la valeur client (LTV). En collaboration avec les équipes Produit, CRM, Data Engineering et Business, il contribuera à la mise en place de frameworks analytiques, au pilotage d'expérimentations et à la valorisation des données pour orienter les décisions stratégiques. Missions principales : · Concevoir et maintenir des frameworks analytiques pour exploiter les données clients et marketing. · Réaliser des analyses avancées afin d'identifier des leviers d'optimisation du cycle de vie client. · Construire, piloter et analyser des expérimentations (tests A/B, inférence causale). · Étudier les comportements clients (churn, CLTV, segmentation, affinité, pertinence, fidélisation). · Définir et suivre les indicateurs de performance (KPIs) liés au cycle de vie client. · Produire des recommandations business basées sur les analyses réalisées. · Collaborer avec les Product Managers, Business Managers, Data Engineers et Data Managers afin de transformer les besoins métiers en problématiques analytiques. · Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données utilisées. · Préparer les datasets nécessaires aux analyses. · Documenter les sources de données, les hypothèses, les méthodes d'analyse et les résultats. · Contribuer à l'amélioration des stratégies CRM, de fidélisation et de marketing digital. Livrables attendus : · Études analytiques sur les comportements clients. · Recommandations business. · Rapports d'expérimentation et d'A/B Testing. · Analyses d'inférence causale. · Datasets préparés et fiabilisés. · Documentation des sources de données et des méthodes d'analyse. · Définition et suivi des KPIs. · Restitutions auprès des équipes métiers.

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Data & IA stratégique, nous recherchons un Tech Lead DevOps Seniorpour accompagner l'évolution, l'industrialisation et l'exploitation d'une plateforme Cloud de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe Agile composée de Product Owners, Architectes, DevOps, Data Engineers et Data Managers, dans un environnement technique moderne reposant sur AWS, Databricks et les pratiques DevOps les plus avancées. Au-delà de votre expertise technique, vous jouerez un rôle clé dans le pilotage technique de l'équipe, la définition des standards DevOps et l'amélioration continue de la plateforme. Activités DevOpsAdministrer et maintenir la plateforme Data en conditions opérationnelles (MCO). Développer et faire évoluer les composants techniques du socle Data. Participer à la roadmap technique et aux évolutions de la plateforme. Optimiser les performances, la disponibilité et la résilience des services. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de cybersécurité, de conformité et de FinOps. Gérer les accès, les habilitations et les secrets (AWS, Databricks, Okta). Assurer le traitement des incidents de niveau N2/N3. Industrialiser les déploiements et automatiser les processus. Intégrer de nouveaux services et applications au sein de l'écosystème Data. Activités de Tech Lead Coordonner et accompagner l'équipe DevOps au quotidien. Définir et faire respecter les standards techniques et les bonnes pratiques DevOps. Organiser les revues de code et garantir la qualité des développements. Renforcer les pratiques CI/CD et l'automatisation des déploiements. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques. Accompagner les équipes dans leur montée en compétences. Contribuer à l'amélioration continue des processus et des outils.

Je recherhce un Ingénieur DataOps Databricks Dataiku ayant minimum 6ans d' experience Mission Au sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Cardif Attention : Je ne recherche pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions entant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principales • Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) • Automatiser le déploiement et la configuration IaC • Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident. • Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production. • Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés Techniques • Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift • Databricks, Dataiku (connaissances avancées) • Airflow, Starburst, Domino AI, RASA, Collibra (un plus) • Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD • Scripting : Python, SQL, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills • Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) • Autonomie, sens des priorités et proactivité • Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché • Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. • Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien

Freelance – Data Engineer / Data Analyst Confirmé (Snowflake, Airflow, dbt) Contexte Notre client recherche un Consultant Data Engineer / Data Analyst confirmé pour renforcer son équipe Data et accompagner les évolutions de sa plateforme décisionnelle. Missions Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Participer à la modélisation et à la transformation des données. Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Collaborer avec les équipes métier afin de répondre aux besoins d'analyse et de reporting. Participer aux bonnes pratiques de développement et à l'optimisation des traitements. Compétences requisesIndispensables Excellente maîtrise de Snowflake. Solide expérience sur Apache Airflow. Bonne maîtrise de dbt (Data Build Tool). Expérience significative en environnement Data Engineering et Data Analytics. Anglais professionnel impératif (échanges réguliers dans un contexte international). Informations complémentaires Mission jusqu'à fin d'année avec possibilité de prolongation.