Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Chef(fe) de Projet Data & Digital pour accompagner l'optimisation des dispositifs de pilotage et de reporting. La mission consistera à réaliser un audit des outils et processus existants, notamment sur les sujets de Web Analytics, indicateurs stratégiques et suivi de la performance. Le consultant analysera les besoins de l'ensemble des parties prenantes afin d'identifier les axes d'amélioration et de définir les dispositifs de pilotage adaptés. Il/elle sera ensuite chargé(e) de mettre en place les instruments de pilotage dans les outils existants, en garantissant leur cohérence avec les enjeux métiers et Data. Une forte capacité de coordination, d'analyse et de gestion de projet à l'interface entre Data, Digital et Métiers est attendue.
Genious systèmes recherche pour son client un(e) Développeur Argentic /H La mission portera plus particulièrement sur le Système d'Information Programmes interne ainsi que sur les équipes de la plateforme Le Platform Engineer spécialisé en développement agentique aura pour mission : concevoir, mettre en œuvre et faire évoluer la plateforme ; définir les standards techniques associés ainsi que les principes d'intégration ; assurer son alignement avec l'écosystème technologique global ; accompagner son adoption au moyen de documentation, d'ateliers, de recommandations pratiques et d'une collaboration étroite avec les équipes de développement. La plateforme devra couvrir six domaines complémentaires : Outils IA pour les développeurs (AI Developer Tooling) : sélection et intégration d'agents de développement assistés par IA dans les workflows de développement ; Ingénierie des connaissances et du contexte (Knowledge & Context Engineering) : accès aux API, à la documentation, aux bases de connaissances, aux taxonomies, aux ontologies et à toute autre source de contexte pertinente ; Plateforme d'agents et orchestration (Agent Platform & Orchestration) : intégration de modèles, d'outils et de workflows pilotés par des agents dans les applications ; Plateforme développeur, CI/CD et DevOps : workflows de développement, contrôle des pull requests, tests, packaging, déploiement et gestion des environnements ; Ingénierie de la qualité IA et FinOps : évaluation, détection des régressions et optimisation de la qualité, de la consommation de jetons (tokens), des coûts et de la latence ; Production, sécurité et observabilité : supervision, traçabilité, contrôle des accès, sécurité, auditabilité et support opérationnel.
ContexteDans le cadre d'un programme international de transformation digitale, nous recherchons un Expert Monitoring / Observability afin de concevoir, déployer et industrialiser une plateforme de supervision pour une application métier critique à forte volumétrie. Vous interviendrez sur un environnement stratégique nécessitant une haute disponibilité et accompagnerez les équipes techniques durant les phases de Build, Go-Live et Run. Votre mission sera de garantir une visibilité complète sur la performance des applications, d'anticiper les incidents et d'améliorer en continu la qualité de service grâce à une stratégie d'observabilité robuste. Vous évoluerez dans un contexte international et collaborerez avec des équipes Infrastructure, Production, Développement et Management. Vos missionsConcevoir et mettre en œuvre une architecture d'observabilité de bout en bout (Logs, Metrics, Traces, APM). Développer et maintenir des dashboards, monitors et alertes sur Datadog et Splunk. Définir les indicateurs de performance et de qualité de service (SLI, SLO, SLA). Industrialiser les modèles de supervision via des templates et standards de monitoring. Automatiser le déploiement des dashboards et des configurations de monitoring à l'aide d'outils IaC (Terraform, Ansible ou équivalent). Intégrer les solutions d'observabilité dans les pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes de développement pour améliorer l'instrumentation des applications (logs structurés, tracing distribué, APM). Analyser les incidents complexes grâce à la corrélation des logs, métriques, traces et données APM. Accompagner la transition des applications du Build vers le Run et contribuer à l'amélioration continue des processus d'exploitation. Produire des reportings et recommandations destinés aux équipes techniques et aux parties prenantes.
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 Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans
ContexteDans le cadre de l'accélération de sa transformation Data et Digitale, notre client souhaite renforcer son organisation en recrutant un Head of Data Platform H/F capable de définir, piloter et industrialiser la plateforme Data Groupe. La plateforme vise à fournir un environnement mutualisé, sécurisé, gouverné et scalable permettant aux différentes entités métiers de développer et d'exploiter efficacement : Des Data Products ; Des solutions de reporting et de Business Intelligence ; Des cas d'usage analytiques avancés ; Des solutions d'Intelligence Artificielle. Le candidat évoluera au sein de l'écosystème Data & Digital Services et collaborera étroitement avec les équipes IT, Architecture, Cybersécurité et les directions métiers. MissionLe Head of Data Platform est responsable de la stratégie, de l'architecture, de la gouvernance et de l'exploitation de la plateforme Data Groupe. Il garantit l'alignement entre les besoins métiers, les objectifs stratégiques de l'entreprise et les capacités technologiques de la plateforme. Il agit comme un véritable propriétaire de produit (« Platform as a Product ») en pilotant l'évolution, l'adoption et la création de valeur de la plateforme Data. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie Data PlatformVision et roadmapDéfinir la vision cible de la plateforme Data Groupe. Construire et maintenir la roadmap stratégique pluriannuelle. Définir les priorités d'investissement et d'évolution technique. Aligner la stratégie Data Platform avec la stratégie d'entreprise. Operating ModelConcevoir et mettre en place une organisation orientée produit. Structurer le modèle : Core Platform Data Domains Data Products Value Streams Pilotage de la performanceDéfinir et suivre les indicateurs clés : Adoption de la plateforme Qualité de service Disponibilité Performance Satisfaction utilisateurs Coûts d'exploitation ROI des investissements Data 2. Pilotage opérationnel de la plateformeRun & OperationsGarantir la disponibilité et la résilience de la plateforme. Superviser les activités d'exploitation. Assurer le suivi des incidents majeurs. Piloter les plans d'amélioration continue. Performance & ScalabilitéAssurer la montée en charge de la plateforme. Anticiper les besoins futurs. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. FinOpsMettre en œuvre une gouvernance des coûts Cloud. Optimiser les usages Snowflake. Maîtriser les dépenses Power BI. Définir des modèles de refacturation ou de consommation. 3. Architecture et industrialisationArchitecture DataDéfinir les standards d'architecture Data Groupe. Garantir la cohérence des solutions mises en œuvre. Participer aux comités d'architecture. IndustrialisationPiloter la mise en place de : Pipelines Batch Pipelines Streaming Frameworks de développement réutilisables Automatisation des déploiements Modern Data StackContribuer aux choix et à l'industrialisation autour de : Snowflake Azure DBT Spark Power BI APIs InnovationAccompagner l'intégration : Des Data Products De l'IA Générative Du Machine Learning Des services analytiques avancés 4. Gouvernance et Data ProductsGouvernance DataDéfinir le modèle de gouvernance de la plateforme. Définir les rôles et responsabilités. Structurer les processus de gouvernance. Data ProductsAccompagner les domaines métiers dans la création de Data Products. Définir les contrats de données. Organiser le cycle de vie des produits Data. Qualité des donnéesMettre en place les standards de qualité. Définir les indicateurs de qualité. Garantir la traçabilité et la conformité des données. 5. Développement du self-service DataEnablement des équipesFournir des services mutualisés. Développer des accélérateurs et composants réutilisables. Simplifier l'exploitation de la plateforme. AdoptionFavoriser l'autonomie des équipes Data. Accompagner les utilisateurs métiers. Développer une culture Data à l'échelle du Groupe. 6. Management et leadershipManagement d'équipesEncadrer les équipes Data Platform. Accompagner la montée en compétences. Développer une culture d'excellence opérationnelle. Gestion des partenairesPiloter les fournisseurs et intégrateurs. Superviser les prestations externes. Garantir la qualité des livrables. Coordination transverseInteragir avec : Data Office Directions métiers IT Infrastructure Architecture Groupe Sécurité Risques et Conformité 7. Sécurité et conformitéSécuritéMettre en œuvre : IAM RBAC RLS Data Masking Chiffrement Audits et contrôles d'accès RéglementationGarantir la conformité avec : RGPD DORA Politiques Groupe Exigences d'audit interne Environnement techniqueCloudSnowflake Microsoft Azure Power BI Cloud On-premiseIBM Cognos IBM TM1 Power BI Report Server Technologies DataDBT Spark API Management Data Catalog Data Marketplace Streaming et Batch Processing MéthodologiesData Product Management Platform Engineering DevOps FinOps Agile / Product Operating Model
Mission de l'équipe Dans le cadre des recommandations formulées par la Banque Centrale Européenne, l'équipe Global Outsourcing accompagne la mise en conformité du dispositif d'externalisation à l'échelle internationale afin de permettre la clôture des actions attendues. L'objectif est d'assurer la bonne mise en œuvre du dispositif d'outsourcing auprès des entités internationales, de coordonner les plans d'actions et de garantir un pilotage homogène des exigences du Groupe sur l'ensemble des sujets liés à l'externalisation. L'activité couvre l'ensemble des dimensions du dispositif d'outsourcing : gouvernance, contrôles, suivi des fournisseurs, qualité des données et évaluation de la criticité des prestations externalisées. 1. Coordination du dispositif d'outsourcing international L'équipe est responsable d'accompagner les entités internationales dans la compréhension et l'application du dispositif d'externalisation. Elle assure la coordination entre les différentes parties prenantes afin de garantir une mise en œuvre homogène des exigences et un suivi efficace des actions engagées. Elle centralise également les remontées des entités et assure le reporting auprès du Groupe. 2. Accompagnement des entités internationales L'équipe intervient en support des coordinateurs Outsourcing présents dans les différentes entités internationales. Elle apporte son expertise sur les différents volets du dispositif d'externalisation et accompagne les équipes dans la mise en conformité des processus et des pratiques. L'objectif est de favoriser une compréhension commune des exigences et d'assurer leur déploiement dans l'ensemble des pays concernés. 3. Suivi des recommandations réglementaires L'équipe contribue à la clôture des recommandations émises par la Banque Centrale Européenne. Elle coordonne les actions nécessaires avec les différentes parties prenantes, assure le suivi de leur avancement et consolide les retours afin de garantir la bonne exécution des plans d'actions. 4. Pilotage transversal des parties prenantes La mission implique des interactions régulières avec les coordinateurs Outsourcing, leurs responsables ainsi qu'avec les équipes Groupe intervenant sur les sujets de risques, achats, performance et services partagés. L'équipe veille à assurer une communication fluide entre les différentes fonctions afin de garantir la cohérence du dispositif d'externalisation à l'échelle internationale. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Coordonner les actions liées à la mise en œuvre du dispositif d'outsourcing à l'international. Accompagner les entités dans l'application des exigences du dispositif d'externalisation. Contribuer à la clôture des recommandations émises par la Banque Centrale Européenne. Assurer le suivi des plans d'actions et consolider les retours des différentes entités. Coordonner les échanges entre les équipes internationales et les fonctions Groupe. Participer aux sujets de gouvernance, contrôles, suivi des fournisseurs, qualité des données et évaluation de la criticité. Assurer un reporting régulier sur l'avancement des actions.
Contexte du poste Dans le cadre de la transformation de son système d'information, notre client fait évoluer sa plateforme BI traditionnelle vers une plateforme Data Big Data et souhaite accompagner cette transformation par la mise en place de nouveaux usages autour de la donnée. Au sein de la DSI, vous rejoignez une équipe dédiée aux projets BI / Data et intervenez à la fois sur le pilotage des projets, l'AMOA, la conception fonctionnelle et le suivi des solutions en production. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes métiers, les équipes Data et les prestataires externes, dans un environnement Agile. Missions principales Pilotage des projets BI / Data Réaliser les études d'opportunité et cadrer les projets avant décision Go / No Go. Piloter les projets de bout en bout : planning, budget, risques, qualité et coordination des contributeurs. Animer les comités projet et assurer le reporting auprès des parties prenantes. Coordonner les équipes métiers, techniques et les prestataires externes. Élaborer et suivre les charges projet en jours/homme. Analyse fonctionnelle et conception Data Recueillir et analyser les besoins métiers lors d'ateliers de cadrage. Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et techniques. Rédiger les expressions de besoins, spécifications fonctionnelles et User Stories. Construire et suivre le backlog produit ainsi que les sprints et releases. Participer à la définition des règles de gestion. Concevoir les Data Products : ingestion, modélisation et intégration au sein de la plateforme Data. Garantir la cohérence, la performance, l'exploitabilité et la continuité des solutions. Tests et déploiement Concevoir les scénarios et cas de tests. Réaliser les tests unitaires et d'intégration. Accompagner les métiers lors des phases de recette. Piloter les mises en production et accompagner les déploiements. Organiser la conduite du changement et, si nécessaire, former les utilisateurs. RUN et amélioration continue Assurer le maintien en condition opérationnelle des applications. Analyser les incidents et dysfonctionnements et proposer des actions correctives et préventives. Suivre et prioriser le backlog des évolutions. Assurer l'interface avec les équipes d'exploitation. Capitaliser la connaissance fonctionnelle et contribuer à l'amélioration continue des solutions. Gestion des partenaires et reporting Superviser les interventions des prestataires externes. Participer à la sélection et au pilotage des intervenants. Mettre en place des indicateurs de suivi : délais, coûts, qualité et satisfaction. Assurer un reporting régulier auprès du management. Environnement technique Data & Big Data : Kafka, Confluent Cloud, NiFi, Spark, Scala, Iceberg, Starburst, Kudu, Hadoop Data Platform : Cloudera, Databricks, Dataiku Orchestration : Airflow / Astronomer BI & Reporting : Power BI, SAP BI, Business Objects Bases de données : SQL Server, T-SQL Data Engineering : Data Warehouse, Data Mart, modélisation de données, ETL
Compétences techniques requises : Maîtrise de DBT : modélisation, tests, documentation et déploiement Très bonne maîtrise de SQL Expérience sur un entrepôt de données cloud : Snowflake, BigQuery, Redshift ou équivalent Connaissance des bonnes pratiques d'architecture Data, notamment les modèles en couches : staging, intermediate et marts Maîtrise de Git et des pipelines CI/CD Compétences appréciées : Connaissance d'un orchestrateur de données tel qu'Airflow, Dagster ou équivalent Sensibilité aux sujets de gouvernance et de qualité des données Nous recherchons une personne autonome, rigoureuse, capable de s'intégrer rapidement à une équipe existante et disposant d'un bon niveau de communication en français.
CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory
Contexte : Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist IA confirmé capable d'intervenir de manière autonome sur des problématiques de Machine Learning, Computer Vision et traitement automatisé de documents. Le consultant intégrera un environnement technique exigeant, en collaboration étroite avec les équipes métiers et les équipes spécialisées en IA. Il interviendra notamment sur des sujets de reconnaissance de formulaires, traitement d'images, reconnaissance d'écriture manuscrite et évaluation de modèles de vision et de langage. La mission sera réalisée en environnement sécurisé, avec de fortes exigences en matière de confidentialité, reproductibilité, traçabilité et qualité des traitements. Missions : Concevoir et développer des pipelines de Machine Learning / Deep Learning dédiés au traitement automatisé de documents. Prétraiter et analyser des images : redressement, binarisation, recalage et alignement de formulaires. Réaliser la segmentation, détection et extraction de zones d'intérêt sur des documents. Mettre en œuvre des solutions de reconnaissance d'écriture manuscrite (OCR / HTR). Étudier et exploiter des modèles Vision-Language (VLM) : prompting, évaluation et, selon les besoins, fine-tuning de modèles open-weight. Comparer différentes architectures et approches afin d'identifier les modèles les plus adaptés aux différents types de variables. Concevoir des métriques d'évaluation adaptées aux cas d'usage, analyser les performances et caractériser les erreurs. Mettre en place des mécanismes de score de confiance et de gestion de l'incertitude. Automatiser la comparaison des résultats produits par les modèles avec les données de référence. Développer des pipelines reproductibles permettant de générer les sorties attendues et d'automatiser les contrôles qualité. Assurer la mise en production et l'industrialisation des modèles dans un environnement conteneurisé. Utiliser des infrastructures GPU et des environnements de type Kubernetes / stockage objet S3. Assurer le suivi des expérimentations et des modèles avec des pratiques MLOps, notamment via MLflow. Produire un code source versionné, documenté, lisible et reproductible. Rédiger la documentation technique et méthodologique permettant la réappropriation des travaux par les équipes internes. Présenter les résultats et restituer les travaux auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.
Dans le cadre d'une direction Data au sein d'un grand groupe d'assurance, nous recherchons un(e) Lead Transformation Data pour rejoindre une équipe d'expertise Data transverse jouant un rôle central dans l'évolution de l'offre de service Data et la définition des standards, cadres de référence et bonnes pratiques Data du SI. Le consultant participera activement à la définition des évolutions de la plateforme Data pour l'accompagner vers une approche hybride, en lien avec l'évolution vers une logique DataDriven et DataProduct. Il contribuera à la transformation Data du SI en apportant un cadre structurant sur le choix et l'évolution des architectures et solutions Data, les patterns d'usage et la gouvernance des solutions. Il devra garantir la cohérence, la robustesse et la pérennité des solutions Data du groupe en alignement avec les feuilles de route métier et le schéma directeur SI. Concrètement, il portera et animera les réflexions d'évolution de la plateforme, participera à l'évaluation des solutions éditeurs et des choix techniques structurants, formalisera les guidelines et standards Data, concevra des patterns réutilisables, interviendra en support des projets sur le cadrage et les revues d'architecture, et mesurera l'alignement des implémentations avec les standards définis. Il travaillera en interaction forte avec les équipes métiers, les équipes socles Data, Build et DataOps, ainsi que les architectes SI et entreprise.
Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture et piloterez les développements Data afin de construire une plateforme robuste, évolutive et pérenne. Vos missions Au sein des équipes Data, en collaboration étroite avec les équipes Infrastructure et les métiers, vous serez chargé de : Définir, concevoir et faire évoluer l'architecture Data (ingestion, stockage, modélisation et exposition des données). Piloter les activités de Data Engineering et garantir l'application des bonnes pratiques de développement. Encadrer, accompagner et faire monter en compétence les équipes de développement internes et externes. Arbitrer les choix techniques et assurer la cohérence globale de l'écosystème Data. Garantir la qualité, la performance, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Structurer la documentation technique et contribuer à l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des méthodes de travail et des processus Agile. Collaborer avec les différentes parties prenantes afin d'aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Environnement technique Technologies et outils Python SQL ETL / ELT Orchestration de pipelines de données Data Lake Data Warehouse Environnements Cloud DevOps et CI/CD Méthodologies Agile
ContexteLe bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission de Data Quality Manager / Analyst (IT & CMDB). MissionsGarantir la fiabilité, la précision et la conformité des données IT (notamment la CMDB et le MDM). Piloter le cycle complet de la qualité des données : du design du modèle de contrôle à la certification des "Golden Data", en passant par la mise en œuvre de plans de remédiation et l'alignement avec les standards du groupe. Objectifs clésIndustrialiser le contrôle qualité : définir et déployer le modèle opérationnel de contrôle et onboarder les différentes entités sur le Core Model Data Quality CMDB. Certifier les données : évaluer les données selon des critères stricts (précision, complétude, impact) pour attribuer le statut de "Données Certifiées". Assurer l'alignement et l'intégration : aligner le modèle CMDB avec le référentiel MDM IT et maintenir les interfaces d'alimentation du Datahub IT. Activités principalesGouvernance et design de la qualité Définir les critères de certification et le modèle opérationnel de contrôle. Mettre en place la comitologie, les rôles et responsabilités (Data Owners). Piloter les KPI et concevoir les dashboards de suivi pour la direction. Certification et remédiation Organiser et lancer les campagnes de certification (analyse d'impact, cas d'usage, kits de communication). Identifier les causes racines des anomalies de données. Définir, implémenter et suivre les plans de remédiation pour corriger les écarts. Intégration technique et maintien en condition opérationnelle (MCO) Analyser les écarts entre les modèles de données (CMDB vs MDM) et rédiger les spécifications fonctionnelles/techniques. Superviser le développement et le déploiement des interfaces d'intégration. Assurer le monitoring continu des flux et la qualité des données injectées dans la CMDB. Livrables attendusDocumentation : dossiers de gouvernance, process de certification, spécifications techniques et User Stories. Pilotage : roadmap des campagnes, comptes-rendus de comités, rapports de certification. Technique : dashboards de suivi des KPIs et interfaces d'intégration opérationnelles.
CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory
Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.
Contexte du posteDans un environnement métier exigeant, vous interviendrez sur des sujets Data à forte valeur ajoutée. Vous piloterez des sujets Data, avec une dimension centrale portée sur la compréhension du besoin et l'analyse du modèle de données du progiciel en place, dans un contexte d'entreprise nécessitant d'aller chercher l'information. Vous réaliserez Vous jouerez un rôle clé d'interface entre les équipes techniques, les métiers et les prestataires. Au final, il y a une grosse partie sur l'analyse du modèle de données efluid, la compréhension du besoin. Missions principalesActions réalisées au quotidien Recueil des besoins métier et préparation des requêtes associées Préparation des rapports et des filtres nécessaires Recherche approfondie dans le modèle de données pour identifier les éléments pertinents En cas d'écarts constatés dans les rapports produits, recherche approfondie et justification des résultats Gestion de projet & coordination Pilotage de sujets Data dans un contexte d'entreprise avec : Faible disponibilité métier Nécessité d'aller chercher l'information de manière proactive Sensibilité relationnelle et diplomatie Data / TechniqueAnalyse et exploration de bases de données complexes Travail sur un ERP Recherche et compréhension du modèle de données Exploration des tables Extraction et structuration des données Recherche approfondie en base, compréhension fine des données Requêtage avancé Informations ComplémentairesRythme : 3 jours sur site / 2 jours de télétravail Localisation : Mission stratégique à 1h de Paris Organisation : Logistique de déplacement (train, hôtel) entièrement gérée et financée par IT-NewVision Cohésion : Trajets et séjours sur site effectués en équipe Démarrage : immédiat
