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Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d'un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l'équipe Conseil et Valorisation Data. MISSIONS - Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée - Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data - Assurer le support et l'assistance métier des usages Data - Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel Et concrètement ? • Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l'exploitation de la donnée, • Participer au cadrage des projets Data (études d'impacts, faisabilité) • Contribuer aux études d'opportunité et de faisabilité sur le volet Data, • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai). Environnement technique • Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera) COMPÉTENCES REQUISES Compétences fonctionnelles et métier • Maîtrise du recueil, de l'analyse, de la formalisation et de la priorisation des besoins métiers dans des contextes Data complexes. • Capacité à challenger les besoins, à conseiller les directions métiers et à traduire les enjeux opérationnels en exigences fonctionnelles claires et exploitables. • Bonne compréhension des usages de la donnée : pilotage de la performance, reporting décisionnel, connaissance client, indemnisation et pilotage commercial. • Maîtrise de la modélisation fonctionnelle des données, de la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées, des règles de gestion et des critères d'acceptation. • Expérience de la recette fonctionnelle : définition de la stratégie de tests, préparation et exécution des cas de test, qualification des anomalies et suivi des corrections. Compétences Data et techniques • Expérience confirmée des projets Data, des systèmes d'information décisionnels et des plateformes Big Data. • Bonne connaissance des chaînes de traitement de la donnée, depuis l'identification des sources jusqu'à la restitution et à la valorisation des données. • Capacité à dialoguer avec les architectes, les Data Engineers, les équipes BI, les développeurs et les responsables de production. • Compréhension des principes de modélisation de données, d'intégration, de traçabilité, de métadonnées et de gestion du cycle de vie de la donnée. • Connaissance de l'écosystème SAS et de la plateforme Cloudera ; la maîtrise de SQL et des outils de requêtage ou de visualisation constitue un atout. Gouvernance et qualité des données • Sensibilité forte aux enjeux de gouvernance, de qualité, de conformité, de sécurité et de protection des données. • Capacité à définir et suivre des indicateurs de qualité, à identifier les causes d'anomalies et à piloter les plans de remédiation avec les parties prenantes. • Bonne compréhension des rôles et responsabilités associés à la gouvernance des données : Data Owner, Data Steward, responsables métiers et équipes IT. Compétences méthodologiques • Maîtrise des activités de cadrage : études d'opportunité, études d'impact, analyse de faisabilité, identification des risques, estimation des charges et planification. • Expérience des méthodes Agile et cycle en V, avec capacité à intervenir dans des équipes pluridisciplinaires. • Maîtrise des techniques d'animation d'ateliers, de conduite d'entretiens, de restitution et d'aide à la décision. • Rigueur dans la gestion documentaire, le suivi des actions, la coordination des contributeurs et le respect des engagements de qualité, de coût et de délai. Connaissances sectorielles • Connaissance confirmée du secteur de l'assurance, notamment des domaines IARD, indemnisation et pilotage commercial. • Compréhension des processus métiers, des indicateurs de performance et des contraintes réglementaires propres au secteur assurantiel.

ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe technique transverse intervenant sur un périmètre d'une quinzaine d'applications Data, nous recherchons 4 Data Engineers Séniors, capables d'intervenir principalement sur des activités de RUN, tout en pouvant ponctuellement contribuer aux activités BUILD. L'objectif est de renforcer la fiabilité et l'exploitation des applications Data tout en assurant une continuité forte entre développement, mise en production et RUN. Nous recherchons avant tout des Data Engineers expérimentés, avec une réelle culture de la production et du DevOps, et non des profils DevOps infrastructure purs. MissionsRUN & support techniqueAnalyser et résoudre les incidents de production. Diagnostiquer les anomalies sur les traitements, jobs et pipelines Data. Identifier et traiter les problèmes récurrents. Participer à la fiabilisation des applications et traitements Data. DevOps & automatisationAméliorer les processus de déploiement et de mise en production. Industrialiser et automatiser les tâches d'exploitation. Contribuer à la fiabilisation des déploiements et traitements Data. Participer à l'amélioration continue des pratiques RUN/BUILD. Supervision & monitoringAméliorer les mécanismes de supervision et d'alerting. Intégrer les dispositifs de contrôle directement dans les jobs et pipelines Data. Faciliter la détection, l'analyse et le diagnostic des anomalies. Maintien en conditions opérationnellesGérer les changements techniques. Participer à la sécurisation des environnements. Assurer la gestion des secrets applicatifs. Maintenir et améliorer la documentation d'exploitation. Renfort BUILDIntervenir ponctuellement sur les développements Data Engineering. Apporter une expertise technique aux équipes projets. Contribuer aux développements et à la sécurisation des livraisons lors des pics de charge.

Contexte de la mission Notre client, un grand groupe international de l'assurance, mène un programme de transformation data à l'échelle du groupe : gouvernance des données, harmonisation des pratiques entre régions, modernisation des plateformes et décommissionnement des outils historiques. L'IA générative fait partie intégrante de la démarche, jusque dans les outils de développement des équipes. Rattaché à la direction data du groupe, le consultant porte la conduite du changement sur plusieurs projets en parallèle, aux impacts variables : d'une cinquantaine d'utilisateurs sur un décommissionnement applicatif jusqu'à plus de 200 collaborateurs sur des déploiements plus larges. Il conçoit la stratégie de change de chaque projet et la met lui-même en œuvre, au plus près des équipes métier. Il évolue dans un environnement international, où l'anglais est utilisé au quotidien. Objectifs et livrables Objectifs et livrables Stratégie de conduite du changement par projet, proportionnée au nombre d'utilisateurs impactés Analyse d'impacts et cartographie des parties prenantes et des populations concernées Plans de communication et supports adaptés à chaque population, en français et en anglais Animation d'un réseau de super-utilisateurs et de relais métier Organisation d'événements, d'ateliers et de sessions de sensibilisation Accompagnement des utilisateurs lors des déploiements et des décommissionnements Supports de formation, guides utilisateurs et FAQ Suivi de l'adoption et indicateurs d'appropriation, avec plans d'action correctifs Compétences demandées Conduite du changement Élaboration et déploiement de stratégies de change Analyse d'impacts et analyse des parties prenantes Change management à grande échelle (large scale) Accompagnement de décommissionnements applicatifs Accompagnement de déploiements de nouveaux outils Animation de réseaux de super-utilisateurs et de champions Organisation d'événements internes et d'ateliers Plans de communication Ingénierie de formation et supports utilisateurs Mesure de l'adoption et KPI d'appropriation Métier / fonctionnel Programmes de transformation data Gouvernance des données et culture data Projets IA et IA générative Contexte assurance ou services financiers Environnement de groupe international multi-pays Méthodologie Frameworks de conduite du changement (ADKAR, Prosci ou équivalent) Environnement projet Agile Outils Suite Microsoft 365 (Teams, SharePoint, PowerPoint) Outils d'IA générative (une expérience de Claude est un plus) Outils de sondage et de mesure de l'adoption Langues Anglais irréprochable, à l'écrit comme à l'oral Français courant Savoir-être Excellente communication et aisance relationnelle Capacité à embarquer des populations variées, des métiers à la direction Approche opérationnelle et orientée action Capacité à mener plusieurs projets en parallèle

Mission de l'équipe : Au sein d'un grand établissement bancaire européen, la mission s'inscrit dans un contexte de renforcement des dispositifs de contrôle des données répondant aux exigences réglementaires prudentielles. L'objectif est de concevoir et mettre en œuvre un premier dispositif de contrôle par échantillonnage (Proof of Concept), puis de contribuer à la construction d'un dispositif permanent reposant sur une approche fondée sur les risques. La mission s'articule autour de trois axes principaux. 1. Cadrage et mise en œuvre des contrôles de donnéesÀ partir des données clés identifiées lors de précédents travaux réglementaires, le consultant devra : • Définir le périmètre des données et sélectionner les contrôles pertinents par catégorie. • Formaliser les contrôles et coordonner leur traduction en requêtes sur les bases de données centrales avec les équipes IT. • Coordonner l'exécution des requêtes sur les populations concernées et restituer les résultats par entité. • Constituer les échantillons à investiguer en combinant sélection des données les plus significatives et tirage aléatoire. • Faire qualifier les anomalies par les métiers afin d'identifier les éventuels faux positifs. • Accompagner les entités dans le lancement des actions de remédiation et contribuer aux réponses aux recommandations réglementaires. 2. Construction d'un dispositif de contrôle permanentEn parallèle du POC, le consultant contribuera à définir un dispositif pérenne permettant de générer et renouveler les contrôles selon une méthodologie fondée sur les risques. Les travaux porteront notamment sur : • La prise en compte des demandes d'ajustement et l'analyse de leur origine. • L'exploitation des remontées des utilisateurs. • L'évaluation des risques inhérents aux données et des facteurs aggravants. • La définition d'une méthode de priorisation des zones de risque à contrôler. • La formalisation du dispositif cible et la préparation d'une première campagne de contrôles en mars. 3. Pilotage opérationnel et gouvernance projetLe consultant assurera également les activités de coordination et de PMO : • Organiser les points de suivi hebdomadaires pendant la phase de démarrage. • Préparer les statuts d'avancement destinés aux comités de pilotage. • Organiser et animer les ateliers avec les contributeurs métiers et IT. • Formaliser les comptes rendus des ateliers et des comités. • Produire des restitutions détaillées sur l'avancement des travaux à destination du chef de projet. Prestations demandéesLa mission interviendra principalement sur les dimensions suivantes : • Cadrage du périmètre de données et définition des règles de contrôle. • Conception et mise en œuvre d'un POC de contrôle par échantillonnage. • Analyse des résultats, qualification des anomalies et accompagnement des remédiations. • Construction d'une méthodologie de contrôle permanent fondée sur les risques. • Coordination des équipes métiers et IT, pilotage des travaux et reporting projet. Secteur d'activité : Banque Calendrier : Du 26/10/2026 au 31/12/2026, mission renouvelable.

Bonjour ✋ 🎯 La mission Notre client, un grand groupe français, recherche un(e) Chef(fe) de Projet Data pour rejoindre son pôle Architecture & Data. L'objectif : piloter des projets liés aux échanges de données et aux flux, dans un contexte de transformation des méthodes et du socle technologique. Tu seras au cœur des sujets, avec un rôle à la fois fonctionnel, technique et projet. 🚀 Tes missions : Recueillir les besoins auprès des responsables applicatifs et les traduire en solutions concrètes Piloter plusieurs projets/sujets Data en parallèle Planifier les différentes étapes et suivre les délais, risques et livrables Coordonner les équipes internes, techniques et les éventuels centres de services Comprendre les architectures SI et identifier les impacts entre les différents projets Modéliser les flux et cinématiques d'échanges de données Rédiger ou mettre à jour les spécifications techniques Suivre les développements et réaliser la recette des livrables Assurer le reporting et l'avancement auprès des différentes parties prenantes 🛠️ Environnement technique Data / Intégration : SQL API REST Informatica IDMC : MDM, CAI, API Center, CDI, CDQ Informatica PowerCenter Microsoft : Microsoft Fabric Power BI Lakehouse / Data Warehouse Azure APIM Azure DevOps : Boards, Repos BI : IBM Cognos

Freelance – Démarrage ASAP – Paris – Durée : 12 mois renouvelable – Anglais requis – Télétravail partiel. TJM : 550 à 650 € HT/jour selon profil. Contexte : Pour le compte d'une société de gestion d'actifs, nous recherchons un consultant intervenant sur des projets et évolutions autour d'un PMS (Portfolio Management System) de gestion d'investissement et de son écosystème applicatif. Vos missions : - Piloter des projets d'évolution et d'intégration autour du PMS et de son écosystème applicatif - Piloter des projets de convergence et d'optimisation des processus - Recueillir les besoins métiers, proposer des solutions et accompagner leur mise en œuvre - Coordonner les équipes métier, IT, support et éditeurs - Assurer le support fonctionnel et l'analyse des incidents de production - Participer à la maintenance corrective et évolutive des applications - Organiser les phases de recette, tests, documentation et déploiement - Animer les comités projet et ateliers avec les différents interlocuteurs

Contexte de la mission Nous recherchons un Product Owner Data pour intervenir au sein d'une DSI afin de renforcer l'expertise en gestion de produits data. La mission porte sur deux périmètres principaux : Moteur Vision Partagé du Défaut Ce périmètre couvre le pilotage du produit existant, conforme à la réglementation NDOD (Normes de Détection des Overdrafts et Défauts) ; la refonte du moteur, incluant la modernisation de l'architecture et l'intégration de l'IA pour améliorer la détection et l'analyse des défauts ; ainsi que l'assurance de la qualité des données et de leur alignement avec les besoins métiers. Refonte des Visions Client Repenser les tableaux de bord permettant de visualiser les données client, notamment leurs encours (expositions, risques, etc.). Objectif : simplifier l'accès aux données et améliorer l'ergonomie. Missions principales et livrables attendus Pilotage des backlogs - Priorisation des user stories. - Gestion des sprints. - Alignement avec les parties prenantes, notamment les métiers Risques. Collaboration avec les équipes Équipes Data : intégration des données, validation des règles NDOD, exploitation de l'IA pour le moteur de défaut. Équipes Techniques : accompagnement des développeurs pour la refonte des moteurs et des visions. Équipes Métier : recueil des besoins, validation des livrables, notamment les prototypes des nouvelles visions client. Gestion des dépendances - Coordination avec les équipes pour l'intégration des données. - Assurer la qualité des données et leur conformité réglementaire (NDOD). Amélioration continue - Identifier les opportunités d'automatisation, notamment la génération des visions client. - Identifier les opportunités d'innovation, notamment l'utilisation de l'IA pour la détection des défauts. Environnement technique et méthodologique Socle technique : Cloud Public. Outils : Jira, Confluence. Méthodologies : Agile / SAFe. Domaines fonctionnels : Data, Risques bancaires, NDOD. Innovation : Intelligence artificielle et automatisation.

Informations sur la mission Localisation : Guyancourt Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine TJM : 510 € Démarrage : ASAP Date de fin : 07/09/2029 Contexte et missions Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur l'ensemble des étapes de mise à disposition des données issues d'environnements On-Premise et Cloud, afin de répondre aux besoins en datamarts, datavisualisation et analyses. À ce titre, vos principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes et évolutifs. Mettre en œuvre les processus d'ingestion, de transformation et d'optimisation de la qualité des données. Traiter des données provenant de sources hétérogènes. Concevoir et implémenter des modèles de données adaptés aux usages analytiques : Data Lake, Data Warehouse et Datamarts. Collaborer avec les Data Analysts pour répondre efficacement aux besoins métiers. Concevoir des tableaux de bord alimentés par les flux de données développés. Piloter et coordonner de manière autonome la mise en œuvre des projets confiés. Appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance, de documentation et d'industrialisation des traitements. Assurer une veille technologique et proposer des évolutions d'architecture. Développer des maquettes et prototypes reposant sur des algorithmes de Machine Learning afin d'exploiter des modèles de données prédictifs. Prendre en charge les activités de RUN et les évolutions des processus et modèles de données en environnement de production.

En tant qu'ingénieur·e data, vous contribuerez à la modernisation d'une plateforme analytique, avec pour objectif d'accélérer la migration des traitements existants de Dataiku vers dbt et Snowflake. Vous développerez et maintiendrez des modèles dbt conformes aux standards de nommage, de tests, de documentation et d'intégration continue. Vous structurerez les différentes couches de données — raw, staging et marts — et concevrez des pipelines ELT robustes et évolutifs. Vous analyserez les flux Dataiku à convertir, optimiserez les requêtes Snowflake et contribuerez à la maîtrise des ressources de calcul, du stockage et des coûts. Vous mettrez en œuvre les tests de qualité, documenterez les modèles et participerez au suivi de la traçabilité des données. Vous prendrez également part aux revues de code, au monitoring et à l'alerting des pipelines, en vous appuyant sur des outils de développement assistés par l'IA. Le poste est basé à Saint-Denis, en mode hybride, avec jusqu'à 10 jours de télétravail par mois et une présence minimale de deux jours par semaine.

1. CONTEXTE DE LA MISSION Au sein de l'équipe MDM (Master Data Management) d'une filiale technologique d'un grand groupe de gestion d'actifs, la prestation a pour objectif de participer à la connectivité de la plateforme vers Snowflake et d'autres plateformes de distribution de données (Databricks, etc.). Les principales missions sont les suivantes : Minimiser les dépendances technologiques entre la plateforme et Snowflake, afin d'éviter un couplage fort avec la plateforme de distribution. Assurer la maintenance corrective et évolutive : spécifications, recettes, rédaction de documentation. Être référent sur les projets impactant l'équipe : suivi, coordination et plannings. Assurer le support utilisateur. 2. ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein de l'équipe MDM, rattachée à la direction des développements dédiés à la gestion d'actifs. 3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DE LA PRESTATION S3 Snowflake, Databricks Data Platform Data sharing API Data distribution

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Senior Data Engineer spécialisé en PySpark, Databricks et Azure, pour intervenir sur de nouveaux projets Data / Vos missions Concevoir et développer des pipelines de traitement de données en PySpark sur Databricks. Participer aux choix d'architecture et à la mise en œuvre de solutions Data sur Azure. Garantir la qualité, la fiabilité et les performances des traitements. Challenger les choix techniques et proposer des alternatives argumentées. Contribuer aux revues de code et au partage des bonnes pratiques. Profil recherché Au moins 6 ans d'expérience en Data Engineering. Solide maîtrise de Python, PySpark et Databricks. Expérience significative de l'environnement Azure. Autonomie, esprit critique et capacité à proposer et défendre ses idées. Capacité à expliquer ses choix techniques et à comprendre le fonctionnement des solutions développées. Aucune expertise sectorielle particulière n'est requise.