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Contexte & environnement Notre client conçoit et opère une suite de solutions logicielles à destination des professionnels de santé. Sa mission : améliorer l'efficacité des soins et la qualité de vie des praticiens grâce à la technologie. Dans un contexte de forte croissance, vous interviendrez sur le développement de modules et composants innovants intégrés à une plateforme utilisée quotidiennement par des milliers de professionnels de santé. Vous rejoignez une équipe produit agile et contribuez directement à la stratégie, à la conception et au lancement de nouvelles fonctionnalités à fort impact. Vos missions Vision produit & stratégie * Porter la vision fonctionnelle du produit et la partager avec l'ensemble de la squad. * Définir et prioriser les évolutions en cohérence avec les enjeux métiers (marketing, pilotage, opérations) et techniques (scalabilité, robustesse, interopérabilité). * Être garant(e) de la valeur délivrée aux utilisateurs finaux. Gestion du backlog * Recueillir, analyser et formaliser les besoins des parties prenantes (marketing, IT, data, équipes opérationnelles, utilisateurs). * Rédiger et maintenir des user stories claires avec leurs critères d'acceptation. * Prioriser le backlog et arbitrer entre correctifs, évolutions et amélioration continue. Pilotage & coordination * Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement, data engineers et business analysts. * Animer les cérémonies agiles (refinement, planning, review) en binôme avec le Scrum Master. * Garantir la qualité fonctionnelle des livrables jusqu'au déploiement. Suivi & amélioration continue * Suivre l'usage et la performance du produit via des KPI définis. * Identifier les axes d'optimisation et de nouvelles opportunités fonctionnelles. * Assurer une veille sur les pratiques de monitoring, de data aggregation et d'analyse produit.

Contexte Dans un contexte de transformation digitale et d’optimisation de la gestion des données, nous recherchons un Product Owner Data Senior pour piloter la mise en place et l’évolution de solutions liées à la signature électronique , au respect RGPD , et aux outils de BI et reporting . Le poste implique une collaboration étroite avec les équipes techniques (Data Engineers, BI Developers), les métiers et la direction juridique et conformité. Missions principales Pilotage produit : Définir et prioriser le backlog Data en lien avec les besoins métiers et réglementaires. Assurer le suivi des projets de signature électronique et de conformité RGPD. Garantir la qualité et la cohérence des données utilisées pour le reporting et la BI. Coordination et communication : Servir d’interface entre les équipes métiers, juridiques et techniques. Présenter les évolutions et résultats aux parties prenantes. Promouvoir les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données. Conformité et sécurité des données : S’assurer du respect des réglementations RGPD et des normes internes de sécurité des données. Participer à la rédaction et à la mise à jour des politiques de données et des workflows de conformité. Reporting et BI : Définir les besoins en reporting, KPIs et dashboards pour les métiers. Superviser la qualité des données, leur disponibilité et leur fiabilité. Contribuer à la mise en place d’outils et de process de BI avancés. Profil recherché Expérience : 5 à 8 ans minimum en Product Ownership / Data Management. Compétences techniques : Expertise en signature électronique et flux documentaires digitaux. Connaissance approfondie de la RGPD et de la conformité des données. Bonne maîtrise des outils BI / reporting (Power BI, Tableau, Looker…). Connaissances en bases de données et modélisation (SQL, Data Warehouses…). Compétences comportementales : Leadership et capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires. Sens de l’organisation, rigueur et priorisation. Communication claire et capacité à vulgariser des concepts techniques.

Tâches : Cadrer les différents travaux à réaliser en apportant un regard externe en mettant en lumière les éléments suivants : Besoins utilisateurs et cas d’usage Identification des données Schéma d’architecture Solutions intermédiaire et cible, chiffrées Exigences relatives à la gouvernance des données et à la conformité (cyber, …) Trajectoire de mise en œuvre • Piloter et coordonner les différents interlocuteurs intervenant dans le projet de mise en œuvre de la plateforme Data, de la phase de conception à la mise en production. • Coordonner les équipes techniques et fonctionnelles (Data Engineers, Data Analysts, Product Owners, Architectes, equipe Data métier et spécialisées…). • Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données nécessaires au pilotage e-business. • Définir et suivre le backlog produit Data en lien avec les équipes métier et techniques. • Piloter la réalisation à l’aide des outils internes (Jira Align). Attendu : Accompagner la mise en place d’une plateforme Data au service du pilotage e-business d’une entité spécialisée dans l’accélération digitale et e-business. Vous interviendrez en tant que Chef de projet technique Data, au sein d’une organisation agile et transverse, pour coordonner et piloter la construction, l’intégration et la mise à disposition d’une solution Data.

Nous recherchons un expert technique cyber & DevSecOps spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité déjà structurée (GRC + pilotage en place). Mission orientée mise en œuvre technique , pas du pilotage. 🎯 Votre rôle Intégrer l’équipe sécurité et prendre en charge la sécurisation avancée de la stack Azure IA / GenAI : Azure AI, Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure OpenAI M365, Power Platform, Fabric Intégrations data (Snowflake…) Vous intervenez comme référent technique auprès des devs, data engineers & data scientists. 🔧 Missions techniques Design & déploiement des contrôles de sécurité Azure / IA RBAC, Conditional Access, MFA, PIM Réseau, identité, isolation des environnements Sécurisation des services IA et des données exposées DevSecOps – CI/CD sécurisés Scans, policy-as-code, sécurité IaC (Terraform / Bicep) Configuration avancée des solutions Microsoft Security : Sentinel, Defender for Cloud, Purview Revue de code, pipelines, IaC Mise en place d’automatisations : PowerShell / Python 🧠 Expertise IA / GenAI attendue Capacité à challenger, corriger, sécuriser des implémentations GenAI : prompt injection data/model poisoning fuite de données risques agentiques / escalade via LLM bonnes pratiques de gouvernance et isolation des données 📦 Livrables Blueprints & architectures de sécurité GenAI sur Azure Configurations sécurisées + règles Sentinel / Defender / Purview Analyses de risques & mesures de mitigation Reporting technique : posture, vulnérabilités, remédiations

Contexte et définition du besoin Une grande Direction Data rattachée à la Direction du Numérique d’un acteur majeur du secteur médias / contenus numériques recherche un Data Analyste Senior pour soutenir la transformation data-driven et le pilotage des performances de ses plateformes numériques. La mission vise à accompagner les équipes produit et éditoriales sur l’analyse de la performance des contenus jeunesse dans un contexte de forte évolution des usages digitaux. 2. Prestations attendues Analyse et reporting Recueil et formalisation des besoins auprès des équipes internes. Définition des sources de données et rédaction des cahiers des charges à destination des Data Engineers. Conception, automatisation et maintenance des dashboards Power BI . Itérations et validations en mode agile. Accompagnement et pilotage Coaching et acculturation data des équipes internes. Définition, harmonisation et suivi des KPIs transverses. Contribution au déploiement et à l’amélioration du tracking multi-supports (Web, App, TV). Formalisation des besoins analytics en lien avec les équipes produit et techniques. Analyse des usages Analyse des audiences et comportements utilisateurs via Piano Analytics / AT Internet , Nielsen , eStat Streaming . Analyse des parcours et de l’expérience utilisateur avec ContentSquare . Collaboration avec l’équipe Études pour les analyses vidéo et usage. 3. Compétences recherchées Compétences techniques Maîtrise confirmée de : Piano Analytics / AT Internet , eStat Streaming, Nielsen. Expertise Power BI. Très bonne connaissance SQL. Connaissance GCP, Power Automate. Outils : Excel, PowerPoint, Jira, Confluence, GetFeedback/Usabilla. Compétences solides en tracking multi-supports. Expérience en analyse UX avec ContentSquare. Compétences fonctionnelles Capacité à structurer des KPIs, piloter des sujets analytics et produire des reporting fiables. Expérience en coaching et accompagnement data. Gestion de projet.

Au sein d’une Business Unit dédiée à la Data, vous interviendrez sur une plateforme cloud stratégique, utilisée par l’ensemble des profils data : data engineers, data scientists, data analysts et équipes de développement. Votre rôle sera de contribuer à l’évolution, la résilience et la sécurité de l’infrastructure data, tout en apportant un support technique avancé. Votre rôle Vous serez impliqué·e dans trois périmètres principaux : 1. Évolution et exploitation d’une offre de compute Kubernetes (AWS EKS) Faire évoluer le produit selon l’état de l’art et automatiser les fonctionnalités existantes et futures. Analyser, challenger et formaliser les besoins utilisateurs. Automatiser la mise à disposition de ressources et d'accès en self-service. Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) et le support N3. Suivre les évolutions de Kubernetes et de l’écosystème CNCF. Garantir la sécurité et la conformité des clusters. Améliorer en continu les mécanismes d’observabilité (logs, métriques, alerting). Veiller à la fiabilité, l’évolutivité et la maintenabilité du produit. 2. APIsation de la plateforme Identifier les besoins Ops et les traduire en solutions techniques basées sur des API. Concevoir, développer et maintenir des API robustes et évolutives. Garantir la maintenabilité, la performance et l'interopérabilité entre les services. 3. Animation technique & bonnes pratiques DevOps Mettre en place une automatisation complète de la chaîne de delivery. Garantir la qualité des livrables et standardiser les processus. Automatiser les tâches répétitives ou sources d’erreur. Sensibiliser et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques DevOps. Ce qui fera votre succès Mindset & Soft Skills Proactivité et ownership : être moteur sur l’amélioration continue et l’évolution des produits. Culture de l’automatisation : chercher systématiquement à simplifier et industrialiser. Communication technique pédagogique : capacité à vulgariser, challenger et guider. Exigence sur la sécurité et l’observabilité , intégrées nativement dans les conceptions. Veille technologique active , notamment sur Kubernetes, CNCF et AWS.

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

Qualité des données & Gouvernance Identifier et évaluer les impacts des données manquantes, incohérentes ou de mauvaise qualité sur les opérations Intermodal, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, des pratiques de gestion de la qualité des données , incluant : des KPI et seuils de qualité, des règles et contrôles de monitoring, des processus de traitement des anomalies et de correction, des rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalades). Prioriser et formaliser les améliorations de la qualité des données sous forme de user stories dans le backlog (nouveaux contrôles, logiques d’enrichissement, workflows de correction). Veiller au respect des politiques et standards de gouvernance des données et contribuer à la clarification des rôles (data owners, data stewards). Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data : nouvelles sources, tables, métriques et vues attendues par le métier. Animer les réunions de validation avec les équipes IT et métier afin de confirmer l’alignement des livrables avec les exigences et leur bonne documentation (définitions, lignage, règles de qualité). Revoir et approuver les structures de données et transformations implémentées sur la base de critères d’acceptation clairement définis. Garantir la cohérence et la réutilisation entre les initiatives data , en évitant la duplication des jeux de données et des indicateurs. Préparation des déploiements & support (nouveau TMS et autres systèmes) Pour le projet de nouveau TMS, piloter la phase de préparation et de nettoyage des données avant chaque déploiement, avec l’appui du Référent Master Data : identifier et planifier les chargements, migrations et nettoyages de données nécessaires, coordonner les travaux avec les Product Owners, experts régionaux et équipes IT, valider la disponibilité, la complétude et l’adéquation des données pour le déploiement. Assurer le suivi des incidents liés aux données lors des phases de bascule et de démarrage, en garantissant une résolution rapide et la capitalisation pour les futurs déploiements. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux de données, règles de qualité) afin de refléter l’ouverture de nouveaux pays, régions ou périmètres, ainsi que les évolutions des TMS et systèmes sources. Qualifications & expérience requises Diplôme de niveau Licence ou Master en Data / Informatique, Ingénierie, Supply Chain, Business ou domaine équivalent, ou expérience professionnelle équivalente. Plusieurs années d’expérience dans un ou plusieurs des rôles suivants : Data Product Owner / Product Manager, Data Analyst / Business Data Analyst, Projets BI / Data Warehouse dans un contexte opérationnel ou logistique. Expérience confirmée sur des plateformes data, datamarts ou data warehouses (recueil des besoins, modélisation, validation, déploiement). La connaissance des processus transport / logistique / intermodal constitue un atout majeur.

Lead ML EngineeringContexte de la mission Création d'une équipe dédiée à la personnalisation (PO, DS, Lead MLE, MLE) pour lancer des cas de recommandation et de ML en production. Stack GCP incluant Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow/Cloud Composer (et autres services GCP). Objectifs : créer les premiers use cases, déployer & A/B tester en prod, monitorer la performance. Activités attendues Définir l'architecture & la feuille de route technique (performance, scalabilité, sécurité). Coacher l'équipe pour garantir la qualité du code/modèles. Concevoir, construire & maintenir des pipelines ML de la collecte à l'exposition via API REST. Organiser le stockage ; assurer scalabilité, sécurité, stabilité des environnements. Mettre en place des infrastructures scalables et les workflows CI/CD ; industrialiser les modèles avec les DS. Collaborer avec Data Engineers & équipes techniques ; documentation & veille ; participation au cadrage/planification/réalisation.

Nous recherchons un Business Analyst Data expérimenté pour accompagner un Asset Manager dans la structuration et l’évolution de son écosystème Data. Vos missions : Recueillir et formaliser les besoins Data des équipes métier (Front, Risk, Reporting, Compliance). Contribuer à la conception du modèle de données et à la qualité / gouvernance des données. Participer à la mise en place d’outils de data management et data lineage. Collaborer avec les équipes IT, Data Engineers et Métier sur la roadmap Data

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Tech Lead Snowflake : le Tech Lead « aura donc la charge de: 1)Co-piloter la Feature Team 2)Créer un binôme fort avec son homologue ‘Produit’ (Product Owner déjà présent). 3)Encadrer les Data Engineers : 4 externes + 1 interne 4)Assurer la mise en oeuvre des bonnes pratiques de développements (DevOps, Qualité, FinOps, etc.) 5)Contribuer au cadrage, découpage & macro-estimation des nouveaux sujets. 6)Orienter les choix techniques et de modélisation (urbanisation Snowflake, patterns Archi, etc.) 7)Livrer les produits Data (Analytics & IA) suivant les engagements de qualité et de délais pris. 8)Gérer la communication et la résolution en cas d’incidents. 9)Tenir informés ses supérieurs, voir les alerter ou demander de l’aide en cas de risque ou pb. 10)Participer aux évènements organisés à l’échelle de la DATA ou de la verticale ENGINEERING.

En tant que DBA d’étude, vous serez responsable de : Analyse & optimisation Étudier les performances applicatives et SQL, identifier les leviers d’amélioration. Participer à la modélisation et aux choix d’architecture BD. Réaliser du tuning (requêtes, indexation, configuration moteurs). Architecture & haute disponibilité Contribuer à la conception et l’évolution des infrastructures PostgreSQL. Travailler sur des architectures HA : Patroni , pgpool-II , réplication, bascule, load balancing. Garantir la robustesse et la résilience des clusters. Administration & support Encadrer les bonnes pratiques d’utilisation des bases (PostgreSQL, MongoDB, Oracle). Apporter du support aux équipes de développement. Participer à la migration, à l’intégration ou à la montée de version de nouveaux SGBD. Supervision & sécurité Assurer la surveillance, la disponibilité et les performances. Mettre en place des outils, dashboards et alertes. Contribuer aux politiques de sauvegarde et de sécurité. Compétences techniques recherchées Maîtrise requise PostgreSQL (administration avancée, performance, tuning). Patroni (HA PostgreSQL). Pgpool-II (load balancing, failover). MongoDB (administration et bonnes pratiques). Compétence appréciée Oracle (notions ou première expérience suffisante). Soft skills Capacité d’analyse et sens critique. Force de proposition et autonomie. Aisance à travailler avec les équipes dev et infra. Curiosité technologique et envie d'améliorer en continu les environnements. Profil recherché Expérience confirmée en tant que DBA d’étude , ou profil DBA / Data Engineer orienté conception et optimisation. Connaissance des environnements multi-SGBD. Souhait d’évoluer sur des sujets d’architecture, de performance et de haute disponibilité.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Architecte Data IoT" pour un client dans le secteur du retail. Description La Data est centrale dans notre écosystème IoT : elle alimente la BI, la maintenance prédictive, la détection d'accidents et la conception intelligente de nos futurs produits. 🎯 Votre Mission : Architecturer la Data de l'IoT du Groupe Au sein de l'équipe "Cloud IoT Platform - Data Solution", vous agissez en tant que Data Architect / Lead Engineer . Vous êtes le garant des choix techniques et de l'architecture permettant d'ingérer, stocker et exposer les données venant du Cloud, des "Devices" et du Mobile. Vos responsabilités clés : Architecture & Stratégie : Imaginer et concevoir l'architecture Data pour collecter les données IoT (directement des appareils ou via mobile). Définir la stratégie des stacks techniques et garantir les standards d'architecture. Assurer l'alignement entre la vision technique, les priorités business et les besoins utilisateurs. Engineering & Pipelines : Construire des pipelines de données (structurées et non structurées) robustes et scalables. Maintenir et redesigner les pipelines existants pour servir de nouveaux cas d'usage (Analytics, IA, etc.). Garantir l'industrialisation des processus de transformation et le CI/CD. Qualité & Gouvernance : Assurer la scalabilité, l'élasticité et la fiabilité des infrastructures. Garantir la qualité de la donnée, son accessibilité, ainsi que le respect des normes de Privacy et Data Governance (Lineage). Leadership Technique : Contribuer activement à la communauté des Data Engineers. Assurer une veille technologique constante pour orienter la sélection des nouveaux outils. 🛠 Environnement Technique Langages : Python, Scala, Java. Big Data & Streaming : Kafka, Spark. Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, Redshift, S3), Microservices. Concepts : Systèmes distribués, Data Modeling, Real-time data exchanges.

Mission : Mission située au sein de la DSI au niveau de l’équipe Data et Reporting d'un acteur financier. La mission consistera à être Business Analyst sur la plateforme Data du SI. Analyse des besoins : Comprendre les besoins des parties prenantes et des utilisateurs finaux afin de définir des exigences claires pour des projets liés aux données. Cadrage de projet : Travailler avec des équipes techniques de la DSI (architectes, data engineers, MOA/MOE des autres applications), autres DSI du groupe, et non techniques (direction financière, conformité, direction des risques, direction commerciale) afin de cadrer un projet (solution, chiffrage, planning, …) Pilotage de projet : définir et suivre les engagements / assurer le reporting et le dialogue avec les interlocuteurs métiers Analyse des demandes du métier : Sur la base d’une expression de besoins ou de spécifications fonctionnelles générales, réalisation de l’analyse, en lien avec les développeurs, puis établissement des chiffrages et du planning de mise en œuvre des évolutions. Spécifications fonctionnelles : A partir des expressions de besoins, rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées à destination des équipes de développement. Préparation et réalisation des recettes : Rédaction des cahiers de recettes et validation du bon fonctionnement technico-fonctionnels des applications. Assistance et support : Assurer l’assistance auprès des utilisateurs, analyser les dysfonctionnements et proposer des solutions correctives/palliatives chiffrées.

Bonjour à tous, Je recherche pour le compte d'un de mes clients plusieurs DevOps. Voici les missions : Contribution fonctionnelle & technique Intégrer de nouvelles fonctionnalités issues de composants open-source et assurer la maintenance des fonctionnalités existantes. Collaborer quotidiennement avec les Data Engineers (échanges sur les cas d’usage, tests, besoins utilisateurs finaux). Infrastructure & automatisation Automatiser le déploiement d’infrastructures Cloud à grande échelle sous Azure , en particulier la gestion de clusters Azure au niveau ressource. Travailler dans une infrastructure 100% Terraform (≈45%) : définition, maintenance et optimisation des modules et stacks IaC. Utiliser Terragrunt pour organiser et orchestrer les déploiements multi-environnements. Automatiser et industrialiser le déploiement d’images Docker et de composants applicatifs au sein de clusters Kubernetes. Concevoir, maintenir et optimiser des charts Helm (≈30%) pour les différents services déployés. Maintenir et développer des scripts et utilitaires en bash (≈20%) et ponctuellement en Python (≈5%). Plateforme Data & environnement offline Déployer et intégrer des composants transverses : Ingress, Keycloak, Nexus… Automatiser et opérer les briques techniques liées aux traitements de données : GitLab, Jupyter/JupyterHub (notamment en environnement offline), Spark, PostgreSQL… Travailler dans des environnements sans accès internet , incluant la gestion interne des identités, l’intégration réseau, et la gestion complète du cycle de vie applicatif. CI/CD & qualité Utiliser la suite Azure DevOps (repos, boards, pipelines). Exécuter et superviser des pipelines CI/CD de tests et de déploiements déjà implémentés. Participer activement aux pratiques DevOps : revue de code, bonnes pratiques Git, amélioration continue des workflows. Architecture & sécurité Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme en apportant votre expertise Cloud, Kubernetes ou systèmes distribués. Assurer une veille active sur les sujets technologiques et de sécurité. Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité des données et de la plateforme. Actualiser et structurer la documentation technique.

Contexte et enjeux Une organisation de solutions de crédit-bail se trouve à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre du projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation, plus particulièrement pour le projet de refonte d'une application de valorisation d'assets avancée. Responsabilités Analyse des besoins métiers, des données et des cas d'usage IA Analyse approfondie des besoins métiers liés à la donnée, à l'analytique, à l'IA et au reporting. Comprendre les processus et enjeux fonctionnels pour identifier précisément les informations nécessaires à chaque cas d'usage. Évaluation et qualification des sources de données disponibles afin d'identifier les données pertinentes et fiables. Vérifier leur qualité, cohérence, disponibilité et adéquation avec les besoins métiers. Collaboration étroite avec le Data Office pour : Valider les jeux de données existants Identifier les manques Contribuer à la modélisation des données non encore prises en charge par les systèmes existants Assurer l'alignement avec les standards de gouvernance, traçabilité et qualité Définition et formalisation avec les Data Engineers et les MLOps des besoins fonctionnels en matière de données et d'algorithmes (features, KPIs, modèles IA, reporting), en veillant à leur faisabilité technique et leur pertinence métier. Spécification fonctionnelle et data design Rédaction de spécifications fonctionnelles détaillées, structurées autour de : User stories data Règles de gestion Dictionnaires de données Mappings sources-cibles Schémas conceptuels / logiques orientés data & IA Description des flux de données end-to-end : collecte, transformation, stockage, mise à disposition, consommation. Assurer une vision claire et documentée du cycle de vie de la donnée. Contribution au design des pipelines de données, en coordination avec les équipes techniques (Data Engineers, Data Scientists), pour assurer la faisabilité, la robustesse et la performance des solutions. Interface entre les équipes métier, Data Office et équipes techniques IA / Data / BI Intermédiaire entre le métier, le Data Office et les équipes IT / Data / IA, en garantissant : Une compréhension commune des exigences La conformité entre les besoins fonctionnels et les solutions techniques proposées La bonne disponibilité des jeux de données nécessaires au projet Accompagnement des utilisateurs métiers dans la compréhension et l'appropriation des données fiables et des solutions analytiques ou IA. Suivi de la mise en œuvre des solutions IA & Data Participation au suivi des développements (étapes clés, points d'avancement) avec un rôle d'assurance fonctionnelle. Validation fonctionnelle des livrables data et IA : Vérification de la qualité des données Contrôle de la complétude des jeux de données Revue des KPI, Dashboard PowerBI, notebooks Dataiku, features IA, etc. Recueil et intégration des retours métiers afin d'ajuster les modèles, indicateurs ou jeux de données. Documentation et gouvernance Production et mise à jour de la documentation fonctionnelle et data. Contribution active aux démarches de gouvernance de la donnée pilotées par le Data Office : qualité, conformité, traçabilité, sécurité.