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Objectifs et livrables Validation des expressions de besoins émises par le client et accompagnement sur les visites techniques Suivi et pilotages des maitrises d’œuvre de conception et d’exécution. Lecture, analyse, correction et validation des documents de conceptions (APS : APD, etc…) Arbitrage des solutions techniques Garant sur les délais, le budget, la qualité pendant la durée globale du projet Analyse, négociation et validation des devis travaux Suivi du bon déroulement de la phase Exécution Garantir le respect des process et règles d’intervention (Norme en vigueur, gestion des GCR, DAS, etc…) Pilotage de la gestion contractuel des partenaires référencés Participation aux réceptions des travaux avec la MOE, signature des PV, suivi des documents de réception, DOE, et levée de réserves Interface avec les intervenants tiers (mainteneur, hébergement, sécurité, etc…) Réunion de suivi hebdo avec les MOE Rapport hebdo auprès du client Garant de la continuité de service des sites en exploitation et de la sécurité des intervenants. Connaissances solides des lots CVC, CFO, CFA, SSI, GO, SO, VRD. Expérience confirmée dans le domaine des DATA CENTER. Expérience confirmée dans la chefferie de projet. Pilotage de partenaires et des chantiers. Pilotage budgétaire des projets Capacité à appréhender rapidement les outils internes du client Dynamique relationnelle / Leadership Capacité d’écoute, ouverture vers l’extérieur Autonomie et capacité d’adaptation Aisance orale & bonne capacité rédactionnelle Méthodologie et esprit d'analyse Flexibilité et adaptabilité Rigueur et coordination

Dans le cadre d’une étude autour d’un outil de datavisualisation cloud, la mission consiste à évaluer et accompagner l’usage de Looker Core (GCP) pour des cas d’usage métier et techniques. L’objectif est de : Déployer et accompagner des POC Looker Évaluer la capacité de l’outil à répondre aux besoins de self-service analytics Explorer les usages avancés (IA / conversational analytics) Contribuer à l’architecture cible dans un contexte cloud 🧠 Mission principale Le consultant interviendra en tant qu’ expert Looker Core pour : Accompagner les équipes métiers dans la construction de POC Former et guider les utilisateurs sur Looker Apporter une expertise sur : l’architecture Looker l’intégration GCP / BigQuery la sécurité et les bonnes pratiques les enjeux FinOps Collaborer avec les équipes IT (architectes, ops, data engineers, métiers)

Contexte Dans le cadre de son plan de transformation Data, un grand groupe média poursuit un objectif central : développer des applications Data permettant aux directions métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) de gagner en autonomie dans l'analyse de leurs données et le suivi de leurs KPI mais aussi de mettre en place des applications customer-facing. Pour répondre à cet enjeu, ce groupe s'appuie sur un écosystème technologique étendu, comprenant notamment : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, GenAI, Braze, Scala, Spark, Python, Power BI , ainsi que des briques d'Intelligence Artificielle. La plateforme repose sur des architectures robustes et évolutives (Datalake, Lakehouse, des architectures multi-tenant, des architectures event-driven et streaming) conçues pour ingérer et gérer plus de 100 To de données par jour , dont une part majoritaire en temps réel. Les cas d'usage couverts sont variés, parmi lesquels : IA pour recommandation des programmes et des offres Plateforme agentique customer-facing Gender Equality Monitoring Feature Store Modernisation des flux financiers Content Platform Mise en place Kubernetes Plateforme pour le traitement des données CRM et usage Partager des informations sur les clients à des partenaires Piloter plus efficacement l'activité des marchés professionnels Mettre à disposition des applications de data-selfservice Le consultant aura pour mission de réaliser des développements avancés sur le socle des données Big Data pour la mise en place des usecases IA. Cet environnement Big Data, fortement orienté Streaming et IA, traite quotidiennement plus de 100 To de données . Le consultant doit maîtriser les architectures de Streaming Data, AWS (notamment Lambda, Batch, Step Function, EMR Serverless, Kinesis Stream, S3, Firehose, DynamoDB, etc.), Airflow, Scala, Spark, SQL, Snowflake, GitLab CI/CD, Terraform. Missions Concevoir et développer des pipelines de données performants Développer en utilisant des outils tels que Scala, DBT et Spark Implémenter des architectures de Streaming Data robustes Contribuer activement aux initiatives FinOps Développer et optimiser des traitements d'intégration de données en streaming Participer activement à l'évolution continue de la plateforme IA

je cherche pour un de mes clients un Data manager sur Tours Poste : Data Manager Nombre de poste : 1 Expérience : 5 ans Localisation : TOURS - 8 Rue de Boutteville (2jours de TTV par semaine) Démarrage : ASAP Le TITULAIRE s’engage à ce que ses intervenants aient, dès le début de la prestation, les connaissances suffisantes : o dans le domaine du nucléaire (en particulier dans les domaines de l’installation générale, du fonctionnement, du génie civil et de la sûreté), o sur 3DX ou a minima un PLM équivalent. data management - impératif connaissance de l’outil 3DX - impératif Connaissance de 3DX Connaissance des outils E3D et ALLPLAN ou appétence pour montée en compétence rapide sur ces outils

Dans le cadre d’un programme de transformation Data , nous recherchons un Consultant Senior Data Management / Data Quality pour structurer et industrialiser les pratiques de qualité des données. La mission vise à mettre en place un cadre global de Data Quality Management ainsi qu’une offre de services Data Quality , en interaction avec les équipes Data, IT et métiers. Missions principalesStructuration Data Quality Définir et déployer un framework Data Quality Management . Mettre en place les processus de gestion de la qualité des données . Formaliser la gouvernance Data Quality (rôles, RACI, comitologie) . Définir les dimensions de qualité et les règles associées. Pilotage & conduite de programme Piloter ou contribuer à des projets Data complexes et transverses . Animer des ateliers métiers et IT (élicitation, co-construction). Assurer l’alignement entre enjeux métiers, Data et IT . Contribuer à la structuration d’une offre de services Data Quality . Production & conduite du changement Produire les livrables structurants (templates, référentiels, bonnes pratiques). Concevoir des supports d’acculturation et de vulgarisation . Accompagner la conduite du changement et l’adoption des pratiques Data Quality. Contribuer à l’enrichissement des référentiels documentaires . Architecture & alignement technique Collaborer avec les équipes techniques sur la définition d’une architecture Data cible . S’inscrire dans un environnement basé sur une plateforme Data moderne (ex : Databricks) . Environnement technique Data Management & Data Governance Data Quality Management (DQM) Data Catalog : Collibra Plateformes Data : Databricks Méthodologies : Agile Outils documentaires / collaboratifs

Dans le cadre de son plan de transformation Data, le groupe poursuit un objectif central : développer des applications Data permettant aux directions métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) de gagner en autonomie dans l'analyse de leurs données et le suivi de leurs KPI mais aussi de mettre en place des applications customer-facing Pour répondre à cet enjeu, le groupe s'appuie sur un écosystème technologique étendu, comprenant notamment : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, GenAI, Braze, Scala, Spark, Python, Power BI, ainsi que des briques d'Intelligence Artificielle. La plateforme repose sur des architectures robustes et évolutives (Datalake, Lakehouse, des architectures multi-tenant, des architectures event-driven et streaming) conçues pour ingérer et gérer plus de 100 To de données par jour, dont une part majoritaire en temps réel. Description du poste : Notre environnement de travail combine rigueur, une ambiance décontractée au sein des équipes, et des méthodes Agiles (Scrum et Kanban). Votre mission principale, si vous l'acceptez, consistera à intervenir sur des architectures de Streaming Data et IA full AWS (notamment Lambda, Step Function, Kinesis Stream, S3, Batch, Firehose, EMR Serverless, DynamoDB, etc.), ainsi que sur des technologies comme Scala, Spark, SQL, Snowflake, GitLab CI/CD, DBT, Airflow, Terraform. Vous serez amené à : Concevoir et développer des pipelines de données performants Développer en utilisant des outils tels que Scala, DBT et Spark Implémenter des architectures de Streaming Data robustes Contribuer activement aux initiatives FinOps Développer et optimiser des traitements d'intégration de données en streaming Rejoignez une équipe dynamique où innovation et expertise se rencontrent !

Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer Big data/Teradata Vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ Teradata CONTROL-M Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) SQL sur SGBD relationel (Teradata) TPT Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea Spark HDFS Python Hadoop

Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration de données Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing , incluant l'optimisation des traitements et le tuning de requêtes SQL Rédaction de la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release delivery notes, etc.) Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques Conception et exécution de tests unitaires Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien

Mission principale · Le Chef de Projet Senior Onboarding & Customer Success Digital est garant du succès des clients sur les plateformes digitales SCC, depuis la phase d'avant-vente jusqu'à l'adoption durable des solutions. · Il pilote la réalisation de la promesse digitale, coordonne l'ensemble des acteurs internes et externes, et structure la démarche d'onboarding et de customer success. ·Véritable référent et lead du pôle, il structure les pratiques d'onboarding et de customer success et intervient sur les clients et projets les plus stratégiques. Responsabilités principales 1. Avant-vente & structuration de la promesse digitale ·Contribuer activement aux réponses aux appels d'offres et soutenances clients ·Formaliser les parcours digitaux proposés (onboarding, services, usage) ·Challenger la faisabilité, les délais, les dépendances SI et les charges ·Sécuriser l'alignement entre la promesse commerciale et la capacité de delivery ·Définir les hypothèses, périmètres, options et engagements contractuels 2. Pilotage des projets clients & du portefeuille stratégique ·Être responsable d'un portefeuille de clients B2B / grands comptes ·Piloter le cycle de vie client digital : gain ? onboarding ? usage ? évolution ·Anticiper les risques projet, d'adoption ou de satisfaction ·Être l'interlocuteur SCC de référence sur les sujets digitaux structurants 3. Onboarding client - pilotage end-to-end ·Définir et structurer les parcours d'onboarding clients ·Coordonner les parties prenantes : commerce, contractuels, DSI, data, outils, métiers ·Garantir délais, qualité, conformité et expérience client ·Arbitrer les priorités et sécuriser les trajectoires de déploiement 4. Customer Success & adoption ·Piloter l'adoption réelle des plateformes digitales ·Définir et suivre les KPI d'usage, d'activation et de satisfaction ·Identifier les irritants et piloter les plans d'amélioration ·Structurer et organiser les dispositifs d'accompagnement, formation et communication 5. Rôle de Lead de pôle & structuration ·Définir et faire évoluer les méthodologies d'onboarding & customer success ·Capitaliser sur les projets, AO et retours clients ·Être référent fonctionnel et méthodologique du pôle ·Contribuer à l'évolution globale de l'expérience client digitale SCC Au-delà des plateformes e-commerce, le Lead de pôle peut être amené à piloter ou contribuer à des projets de déploiement d'outils digitaux chez les clients, lorsque ces projets s'inscrivent dans une logique d'expérience client et d'engagement digital.

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist confirmé, expert en Python et en Data Learning, pour intervenir sur un projet d’évolution d’outils d’Event Management vers une plateforme intégrant des capacités avancées d’AIOps. L’objectif est de renforcer l’automatisation, la corrélation d’incidents et la prédiction au sein d’un environnement de supervision IT. Missions principales : - Participer à la migration d’un outil d’Event Management vers une solution intégrant des modules AIOps. - Analyser les événements et concevoir des modèles de corrélation permettant d’identifier, regrouper et prioriser les incidents. - Développer des modèles de Data Learning / Machine Learning pour améliorer la détection et la prédiction d’incidents. - Implémenter des scripts d’auto‑remédiation et des mécanismes intelligents de traitement d’alertes. - Créer, enrichir et intégrer des situations / patterns d’événements dans la plateforme AIOps. - Collaborer avec les équipes d’exploitation, d’architecture et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles. - Contribuer à l’évolution continue des outils et pipelines IA/ML.

Nous recherchons un Développeur Talend confirmé / Data Engineer pour renforcer une équipe existante, en appui direct au Tech Lead, afin d’augmenter la capacité de delivery sur les projets data. 🧠 Compétences requises 🔴 Compétences impératives Talend (ETL) : niveau confirmé (3 à 6 ans) Développement de pipelines d’intégration de données Maintenance et évolution de flux existants (MCO) 🟠 Compétences importantes Data engineering (modélisation, qualité de données) Intégration de données multi-sources Compréhension des architectures data (Data Lake, ETL) 🟡 Compétences appréciées Gouvernance data / bonnes pratiques Sécurité des données Outils de versioning et CI/CD Documentation technique 🎓 Formation & expérience Bac +2 à Bac +5 (informatique / data) Expérience : 3 à 6 ans minimum Expérience significative sur Talend obligatoire 📋 Fiche de poste – Missions 🎯 Objectif principal Renforcer l’équipe data pour : Développer de nouveaux pipelines d’intégration Assurer la maintenance des flux existants Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données 🔧 Missions principales 🏗️ Développement & intégration Concevoir et développer des flux Talend Réaliser : Modélisation Paramétrage Développement Tests Implémenter de nouveaux pipelines data 🔄 Maintenance & exploitation (MCO) Assurer le maintien en condition opérationnelle des pipelines Corriger les anomalies et optimiser les performances Superviser les traitements de données 🧩 Data engineering Structurer et organiser les données (formats, modèles) Garantir la qualité des données (nettoyage, validation) Participer à l’alimentation du Data Lake 🛠️ Gouvernance & bonnes pratiques Appliquer les normes et standards de développement Contribuer à : L’architecture data Les bonnes pratiques de développement La gestion de configuration Documenter les développements 🤝 Support & collaboration Accompagner les équipes projet (SI, data, métiers) Travailler en collaboration avec le Tech Lead Participer à la montée en compétence de l’équipe 🔐 Sécurité & conformité Garantir la sécurité des flux de données Respecter les règles de gouvernance data 📦 Livrables attendus Développements Talend (jobs, pipelines) Documentation technique Dossiers d’architecture data Cartographie des flux et données Indicateurs de qualité des données

Solide expérience en développement avec des langages comme Scala et/ou Java, et une compréhension approfondie des concepts de programmation fonctionnelle. Compétences avérées dans l'utilisation de plateformes de streaming de données comme Apache Kafka, et de frameworks de traitement de données distribuées comme Apache Spark. Expérience significative dans le domaine de la Data et du Cloud, notamment sur Google Cloud Platform (GCP). Très bonne maîtrise de BigQuery et du SQL avancé, avec une expérience sur des traitements de gros volumes de données. Maîtrise de SQL pour la manipulation, l’analyse et la valorisation de données. Connaissance approfondie de DBT (Data Build Tool) pour la gestion et l’orchestration de pipelines de données. Expérience avec Pubsub pour la gestion de flux de données en temps réel. Maîtrise des outils de CI/CD, en particulier via GitLab CI/CD et Docker Compose, pour l’automatisation des workflows data. Bonne connaissance de l’environnement Linux et des outils de ligne de commande. Expérience solide avec les systèmes de gestion de version (Git). Travail en méthodologie agile (Scrum), avec une capacité à collaborer efficacement dans des équipes pluridisciplinaires.

Votre périmètre couvrira l'ensemble des directions métiers (Commerce, Finance, Supply Chain, Achats, RH, R&D…) ainsi que des filiales françaises et internationales. Vos responsabilités incluront : Piloter des projets data de bout en bout : cadrage, recueil des besoins, suivi, déploiement et mise en utilisation. Contribuer aux volets data des grands projets de transformation du groupe (ERP, CRM, WMS, outils métiers…). Assurer la coordination entre les équipes métiers, IT et data. Participer à la mise en place et à l'amélioration continue de la gouvernance de données (qualité, référentiels, catalogage). Participer à la définition, au suivi et à l'analyse des KPIs liés à la performance data. Challenger les besoins métiers et accompagner l'évolution des usages data. Les environnements techniques couvrent tout le cycle de vie de la donnée : Data Lake, Data Warehouse, Data Hub, MDM, PIM/DAM, Data Catalog, Data Quality, Data Visualisation, Data Export.

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien