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Data Architect spécialisé Databricks (F/H) - CDI - Paris 12 - 80-90K€ Contexte Vous rejoindrez la Data Factory , une structure d'excellence au sein du département "Fabrique Digitale" de notre client. Cette équipe accompagne des projets complexes de transformation data en rassemblant l'ensemble des compétences nécessaires : BI, Big Data, Data Analytics, Dataviz et Data Science. La Data Factory adresse des enjeux stratégiques majeurs : construction de référentiels de données, datawarehouses opérationnels, outillages de simulation et prévisions, datalakes, algorithmes prédictifs et tableaux de bord décisionnels. Vous piloterez le déploiement de la plateforme data groupe qui repose sur des concepts architecturaux innovants dont la notion de Data Mesh et des offres de self-service métier. De nouveaux concepts architecturaux structurent la plateforme. Votre expertise sera mobilisée pour : Fournir une expertise d' Architecte Solution orientée usages métiers, avec une connaissance approfondie des projets data en cloud public Servir de référent technique auprès des squads métiers en mode Agile pendant les phases de build et transition vers le run Challenger les besoins et imposer les bonnes pratiques du cadre de cohérence technique Assurer un relationnel excellent avec les équipes projets et les métiers Vous cumulerez les responsabilités d'un architecte opérationnel et d'un super-tech-lead, avec une implication quotidienne auprès des équipes de développement. Missions : Pilotage technique et accompagnement des projets Fournir l'expertise technique plateforme aux squads projets, du cadrage jusqu'à la mise en service Représenter la plateforme data groupe lors des cérémonies Agile (Go/NoGo, réunions stratégiques) Assister les tech leads dans leurs choix architecturaux et la rédaction des DAT (Document d'Architecture Technique) Identifier et évaluer les risques techniques (fonctionnalités manquantes, impacts planning Onboarding et accompagnement des équipes Réaliser l'onboarding des squads projets pour l'architecture plateforme et les bonnes pratiques Assister aux entretiens de recrutement des tech leads et développeurs métier Coacher les équipes pour optimiser les solutions et mettre en place des méthodologies de monitoring Sensibiliser à la gouvernance des données, en particulier données sensibles et données à caractère personnel Supervision et coordination Superviser les interventions des Data Ingénieurs plateforme (ingestion, exposition de données) Coordonner avec les leads de pratique (Data Management, Dataviz, ML Ingénieur) S'assurer de la validation architecturale de bout en bout avec les autres SI Participer aux phases de VSR (Verification & Service Readiness) Support et exploitation Contribuer au MCO (Maintien en Condition Opérationnelle) en tant que support N3 Participer à la résolution d'incidents en production Réaliser les actes de restauration du service Conduire l'analyse des root causes des dysfonctionnements Documentation et qualité Vérifier la complétude des contrats d'interface fournis par les squads projets Garantir la qualité technique et documentaire des livrables Contribuer à l'amélioration des briques socle et leur cadrage technique Contributions transversales Apporter votre expertise de data engineer et d'architecte opérationnel à la Data Factory Contribuer à des PoC et études ciblées Participer aux cérémonies Scrum Agile Réaliser des démos et présentations auprès des clients Livrables attendus Développements et scripts demandés Documents de cadrage, DAT et rapports d'avancement Macro estimations budgétaires et offres de solution technique Analyses de risques techniques et audits de faisabilité Cahiers de tests et procédures d'installation en production Documents de paramétrage et procédures de maintenance Rapport de fin de mission détaillant la démarche, développements réalisés, difficultés et solutions apportées

Nous recherchons un Architecte Big Data confirmé maîtrisant les environnements GCP (Google Cloud Platform) et Cloudera , capable d’allier vision stratégique et excellence technique. En tant qu’Architecte Big Data, vous interviendrez sur des projets de transformation data à grande échelle : Concevoir et faire évoluer des architectures Big Data hybrides (Cloud & on-premise). Définir la stratégie de données et les bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et performance. Encadrer les équipes techniques (Data Engineers, DevOps, Data Scientists). Piloter les choix technologiques sur les écosystèmes GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer, Dataproc) et Cloudera (CDP, HDFS, Hive, Spark, Kafka) . Garantir la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts des plateformes data. Participer aux revues d’architecture et à la veille technologique sur les solutions Cloud et Open Source.

Mission Freelance – Développeur Power BI Expert – Secteur Luxe – Montreuil / Pantin (93) Pitch Dans le cadre du renforcement de son pôle Data, un grand acteur du secteur du luxe recherche un Développeur Power BI expérimenté pour accompagner la mise en place d’une stratégie BI solide et performante. L’objectif : concevoir et optimiser des dashboards à haute valeur ajoutée dans un environnement exigeant, international et orienté qualité. Missions principales Participer à la conception, modélisation et industrialisation des rapports Power BI Créer des dashboards complexes destinés aux équipes métiers (supply, performance, pilotage) Optimiser les performances des jeux de données et assurer la qualité du reporting Collaborer avec les équipes Data Engineers / Product Owners sur la gouvernance et les pipelines Documenter les solutions mises en œuvre et contribuer à l’amélioration continue des pratiques BI Stack & environnement technique Power BI (expertise obligatoire) DBT / SQL / Azure Data Services Datawarehouse & Dataflows Environnement international – collaboration avec des experts techniques Méthodologie agile

Dans le cadre de la modernisation de son écosystème Data, notre client déploie une nouvelle plateforme basée sur Azure , intégrant Snowflake et Power BI . Ce projet s’inscrit dans une démarche globale de transformation visant à migrer un volume important de rapports existants provenant d’un ancien environnement on-premise (Datawarehouse + Cognos) vers une infrastructure Cloud plus performant Contexte Dans le cadre de la mise en place d’une nouvelle plateforme Data sur Azure, intégrant Snowflake et Power BI , notre client du secteur bancaire lance un vaste chantier de migration de l’ensemble de ses rapports existants depuis une plateforme on-premise (Datawarehouse + Cognos) vers ce nouvel environnement Cloud. Environ 250 rapports ont été identifiés comme prioritaires. Ils sont principalement utilisés au quotidien par les équipes métiers (recouvrement, fraude, contrôle interne, etc.) via un portail interne. Ces rapports étant essentiels à l’activité opérationnelle, l’objectif est de les reproduire à l’identique , sans refonte fonctionnelle, pour respecter les échéances fixées à août 2025 . Les choix finaux concernant le modèle (datamarts dédiés, vues sur datamart global, etc.) et l’outil de restitution sont encore en cours de définition, et le consultant pourra contribuer à ces orientations. Mission Vous participerez à la reconstruction des rapports sur la nouvelle plateforme Data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec deux experts internes (Datawarehouse & Cognos). Vos principales responsabilités :1. Analyse des rapports Cognos existants Étude des frameworks, champs, règles de gestion, filtres et logiques de calcul. 2. Recréation des rapports dans Snowflake / Power BI Construction des couches nécessaires dans Snowflake avec les Data Engineers / Analysts. Création éventuelle de dashboards Power BI (cas limités). 3. Validation et contrôle de qualité Comparaison des résultats Snowflake avec les rapports Cognos. Investigation des écarts avec les référents internes (métier, Data Office, DSI). 4. Documentation Documentation des tables/vues créées (Excel pour alimenter Data Galaxy). Définition et rédaction de la documentation fonctionnelle liée aux rapports.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Au sein de la Business Unit Data, les équipes Data Platform sont chargées des outils et des bonnes pratiques pour les différents profils des équipes data. Nous accompagnons au quotidien l’ensemble des acteurs de la Data au sein du groupe et sommes responsables du maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure de la DATA. Nous offrons également un accompagnement aux équipes techniques. L’équipe Data InfraOps innove tous les jours pour répondre au mieux aux besoins de notre plateforme. Nos enjeux sont : Une plateforme data entièrement multi-cloud (AWS-GCP) De la haute disponibilité, avec une plateforme résiliente et des technologies innovantes La sécurité au coeur de nos projets Les besoins de nos data scientist, data engineers data analystes, et développeurs traduits en solutions techniques. La mission est d’intervenir sur plusieurs produits de l’équipe. Le premier concerne, l’offre de compute via le service AWS EKS: Faire évoluer le produit à l’état de l’art et automatisation Récolter, comprendre, analyser et challenger les besoins utilisateurs (internes et externes à la plateforme) ; Ajouter et automatiser les nouveaux besoins; Mise à disposition de nouvelles ressources et accès en self service pour les projets; Maintien en condition opérationnelle et Support Assurer le maintien de l’offre en condition opérationnelle; Apporter un support de niveau 3; Suivre les évolutions du produit kubernetes et tout l’environnement CNCF; Sécurité et Observabilité S’assurer de la conformité de la sécurité des clusters Ajouter et maintenir les éléments d’observabilités des clusters Garantir la maintenabilité, l’évolutivité et la fiabilité du produit La deuxième mission concerne l’APIsation de la plateforme. Recenser les problématiques Ops et les traduire en solution technique dans le cadre d’une intercommunication entre les services de la plateforme via des API; Architecturer, Développer et maintenir les API; Assurer l’évolutivité et la maintenabilité des API La troisième mission consiste à animer techniquement l’équipe infraOps sur les bonnes pratiques DevOps : Assurer une automatisation en bout en bout de la chaîne de delivery des services; S’assurer de la qualité des livrables; Automatiser les process consommateurs en temps humain et source d’erreur; Sensibiliser l’équipe aux bonnes pratiques DevOps Les plus pour réussir : Mindset "Owner" et proactif : Ne pas se contenter de répondre aux demandes, mais anticiper les évolutions (technologiques et besoins utilisateurs), proposer des solutions d’amélioration continue et prendre la responsabilité de la qualité et de la performance des produits. Aptitude à la simplification et à l'automatisation totale : Avoir la conviction que toute tâche récurrente ou source d'erreur doit être automatisée. Savoir concevoir des solutions élégantes qui garantissent un véritable "self-service" pour les utilisateurs et une chaîne de livraison "end-to-end" fluide. Excellence en communication technique et pédagogie : Être capable de traduire des problématiques Ops complexes en solutions API claires, de challenger les besoins utilisateurs avec un esprit critique constructif, et surtout, d'animer et de transmettre les bonnes pratiques DevOps à l'équipe. Rigueur sur la sécurité et l'observabilité : Considérer la sécurité et l'observabilité non comme des tâches annexes, mais comme des éléments fondamentaux intégrés dès la conception, notamment dans l'environnement critique des clusters EKS. Veille technologique et innovation : Maintenir une curiosité constante sur l'écosystème CNCF (Kubernetes, etc.) et les tendances AWS, afin de maintenir l'offre de compute à l'état de l'art. Compétences : E

Missions principales : Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités du plan de travail (workplan). Contribuer à la rédaction des spécifications techniques et à la documentation associée. Prendre part à la construction et à l’évolution d’une plateforme data intégrant la gouvernance, l’ingestion, la transformation, le stockage, l’exposition et l’analytique. Intervenir sur les aspects RUN et BUILD de la plateforme en soutien à l’équipe existante. Garantir la sécurité, la performance et la scalabilité des solutions déployées sur le Cloud AWS. Participer à la mise en place de solutions Gen AI au sein de l’écosystème Data/Cloud. Compétences techniques requises : Cloud AWS : maîtrise approfondie des services IAM, S3, DynamoDB, Lambda, API Gateway . Databricks et sa composante AI (Genie) . Développement Backend Python , avec une solide expérience en API / webservices / routes . Maîtrise d’un framework Python (idéalement AWS Powertools for Lambda , Flask ou FastAPI ). Infrastructure as Code : expertise en Terraform et bonne culture DevOps . Expérience dans la mise en œuvre de plateformes data (gouvernance, ingestion, transformation, stockage, exposition, analytics). Excellente capacité de communication écrite et orale en anglais . Compétences appréciées : Certifications AWS : Solutions Architect Associate , Data Engineer Associate et/ou Developer Associate . Connaissances en Power BI , services réseau , Collibra ou React . Sens de la collaboration, autonomie et approche orientée solution. Objectifs et livrables : Contribution à la définition et au développement des features du workplan. Livraison de composants applicatifs fiables et documentés . Participation active aux revues techniques et réunions d’équipe . Support dans la gestion opérationnelle (RUN) et l’ amélioration continue (BUILD) des solutions Cloud & Data.

Dans le cadre du développement de ses activités autour de la Data Platform et de l’Intelligence Artificielle Générative , Hextaem recherche un(e) Architecte Data pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et la modernisation d’une plateforme Big Data Cloud bâtie sur AWS , Databricks et des services IA avancés. L’objectif est de définir et de mettre en œuvre une architecture scalable, sécurisée et orientée IA , capable de supporter les cas d’usage analytiques, data science et génAI (RAG, copilotes, modèles internes). Missions principales 1. Conception et architecture de la plateforme Data Définir l’architecture cible sur AWS (S3, Glue, Athena, Lambda, Redshift, etc.). Concevoir les pipelines de données dans Databricks (ingestion, transformation, orchestration). Définir les standards de data quality, gouvernance et sécurité (IAM, encryption, lineage). Structurer les environnements (bronze / silver / gold) selon les meilleures pratiques Lakehouse. 2. Gouvernance et performance Mettre en place des patterns de développement et d’industrialisation (CI/CD Data). Superviser la performance des jobs et optimiser les coûts de la plateforme. Assurer la traçabilité et la conformité des données (RGPD, ISO, sécurité). 3. Génération d’intelligence et IA générative Participer à la conception d’architectures hybrides Data + IA Générative (RAG, embeddings, vector stores). Intégrer des modèles LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Bedrock, etc.) aux pipelines existants. Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les use cases IA. Évaluer la pertinence d’outils de nouvelle génération (LangChain, LlamaIndex, VectorDB, etc.). 4. Conseil, accompagnement et expertise Être le référent technique sur la plateforme Data pour les équipes internes et clients. Accompagner les Data Engineers et Data Scientists dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Participer aux phases d’avant-vente et d’architecture auprès des clients Hextaem. Assurer une veille technologique active sur les sujets Cloud, Big Data et GénIA. Compétences techniques : Cloud & Data Platform: AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Engineering: Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow), ETL/ELT, orchestration (Airflow, ADF) Gouvernance & Sécurité: Data lineage, catalog (Glue Data Catalog, Unity Catalog), RBAC, encryption Langages: Python, SQL, PySpark CI/CD & DevOps: Git, Docker, Terraform, GitHub Actions / Jenkins IA Générative (bonus) L:LMs (OpenAI, Bedrock, Hugging Face), LangChain, VectorDB, RAG patterns

Recherchons Ingénieur de production / exploitation zos Linux/Unix/Aix OPC Shell Objectif global :Piloter et sécuriser les évènements de production - Analyser des incidents pour en comprendre la cause afin de déterminer la solution à appliquer - Avoir une bonne capacité d'analyse afin de pouvoir comprendre des sujets métiers divers et variés - Comprendre l'implémentation technique et les implémenter si nécessaire Compétences techniques impératives : Linux/Unix/Aix - Expert - Impératif Z/OS - Expert - Impératif OPC - Confirmé - Impératif Shell - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Description détaillée Nous cherchons le profil d’un OPS/Intégrateur afin de prendre en charge les actions d’exploitation des applications BI existantes sur des plateformes On-Premise sous un socle technique de Linux/Unix/Aix, Oracle et MainFrame. Compétences requises : OS : - Expert Admin Linux/Unix/Aix - Z/OS : Avoir des bonnes connaissances du Mainframe ( Créer/Analyser/modifier des JCL et Modifier/charger des fichiers MVS) Ordonnanceur : - Connaitre l'ordonnanceur OPC (Open Platform Communications d'IBM) - Création/modification/Troubleshooting des jobs - Shell : Pouvoir Analyser/Modifier des scripts Shell réalisant des opérations complexes - Chargement des fichiers dump oracle/plat/MVS en BDD - Export de données de la BDD vers des dump et/ou fichiers plats - Récupération des fichiers depuis FTP/SFTP - Envoi des fichiers vers FTP/SFTP Une expérience en COBOL (analyser/builder/déployer des programmes) EST EN PLUS - Transverse Avoir une bonne capacité d'analyse afin de pouvoir comprendre des sujets divers et variés et pouvoir en comprendre l'implémentation technique. La personne travaillera sous la responsabilité d'un ou plusieurs Responsables d'Application (RA) et/ou des Data Engineer (DE). Elle travaillera en mode RUN : - Analyse des incidents pour en comprendre la cause et afin de déterminer la solution à appliquer - Des évolutions des scripts SQL/Shell existants si demande métier Astreintes possibles 3 jours sur site / 2 jours de TT

Mission principale Concevoir, optimiser et maintenir des workflows complexes dans Alteryx afin de répondre aux besoins de transformation, d’automatisation et de fiabilisation des données au sein des équipes métiers et IT. L’expert Alteryx sera également chargé d’accompagner les utilisateurs dans l’adoption de la plateforme et la mise en place des bonnes pratiques. Responsabilités Analyser les besoins métiers et traduire les exigences en solutions dans Alteryx. Concevoir, développer et maintenir des workflows et macros complexes (préparation, transformation et automatisation des données). Optimiser la performance et la robustesse des processus existants. Mettre en place des standards et bonnes pratiques pour l’utilisation d’Alteryx au sein des équipes. Former et accompagner les utilisateurs (analystes, risk managers, contrôle de gestion, etc.). Participer à l’intégration d’Alteryx avec d’autres systèmes (bases de données, BI, cloud). Assurer la documentation et la traçabilité des workflows. Contribuer à la veille technologique autour des outils d’automatisation et de data preparation. Compétences techniques Maîtrise approfondie de Alteryx Designer et Alteryx Server . Excellentes connaissances en manipulation et modélisation de données. Bonne maîtrise du SQL (optimisation de requêtes, jointures complexes). Connaissance d’outils complémentaires : Tableau, Power BI, Python ou R (serait un plus). Compréhension des architectures data (ETL, API, entrepôts de données). Connaissance des environnements cloud (Azure, AWS ou GCP) appréciée. Compétences fonctionnelles Compréhension des activités et produits des marchés financiers (actions, taux, dérivés, change, etc.). Sensibilité aux problématiques de conformité, risque et reporting réglementaire. Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés : métiers, IT, data engineers, contrôleurs.

OPS / Intégrateur Production BI Objectif global : Piloter et sécuriser les évènements de production dans un environnement BI complexe. Contexte de la mission : Au sein du Pôle Applications du Datalab , le consultant interviendra en tant qu’ OPS / Intégrateur chargé des actions d’exploitation des applications BI existantes, sur des plateformes on-premise reposant sur un socle technique Linux/Unix/AIX, Oracle et Mainframe (Z/OS) . Le rôle est orienté RUN , avec une forte composante d’analyse, d’investigation et de maintenance corrective/évolutive. Le périmètre fonctionnel couvre l’ensemble des domaines du commerce (logistique, référentiel, ventes, achats, promotions, facturation, impayés, etc.), pour des enseignes alimentaires et non alimentaires. Missions principales : Analyser les incidents pour en comprendre la cause et déterminer la solution à appliquer. Faire évoluer les scripts SQL/Shell existants selon les besoins métiers. Comprendre et mettre en œuvre les implémentations techniques nécessaires. Travailler sous la responsabilité d’un ou plusieurs Responsables d’Application et/ou Data Engineers . Assurer la maintenance et le bon fonctionnement des traitements batch et des flux de données. Compétences techniques requises : Systèmes : Linux / Unix / AIX – Expert (impératif) Z/OS – Expert (impératif) Analyse / modification de JCL Manipulation de fichiers MVS Ordonnanceur : OPC (IBM Open Platform Communications) – Confirmé (impératif) Création, modification et troubleshooting de jobs Scripting & automatisation : Shell – Confirmé (impératif) Analyse et modification de scripts complexes Chargement / export de données (Oracle, dumps, fichiers plats, MVS) Échanges de fichiers via FTP/SFTP Bonus apprécié : Connaissances COBOL (analyse, build, déploiement de programmes) Compétences transverses : Forte capacité d’analyse et de compréhension de sujets métiers variés. Capacité à collaborer étroitement avec les équipes applicatives et data. Esprit de synthèse, rigueur et autonomie. Connaissances linguistiques : Français courant – Impératif Définition de rôle associée : Analyse des besoins et veille technologique : Étude des besoins, conseil technique, rédaction de cahiers des charges et appels d’offres, veille technologique. Mise en place et intégration : Conception, paramétrage, configuration, tests, validation technique, sécurité et fiabilité des systèmes. Exploitation : Diagnostic et traitement d’incidents, maintenance corrective, amélioration continue, documentation et transfert de compétences. Sécurité : Application des politiques de sauvegarde, archivage et plans de secours.

Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal , qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.). Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles , issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS. Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT. Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data , chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable. Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout , maintient le catalogue de données , définit et pilote les règles de qualité des données , et gère le backlog du produit data . Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance. Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue. Responsabilités clésVision et roadmap du produit data Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés. Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée. Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles. Besoins BI & analytique Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel). Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour. Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte : de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel), de la performance et de l’ergonomie, de la sécurité des données et des droits d’accès. Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs. Compréhension et documentation des flux de données Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal. Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI. Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance. Catalogue de données & modèle de données Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée : définition et signification métier, système source, classification (master data / transactionnelle), niveau de confidentialité, responsabilités (propriétaires métier et IT). S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue. Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données. Qualité des données & gouvernance Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité : KPI et seuils de qualité, règles de contrôle et de surveillance, processus de gestion des anomalies, rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade). Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction). Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data. 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, vues). Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation. Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs. Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications. Préparation des déploiements & support Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data : planification des chargements et migrations, coordination avec les équipes métiers, régionales et IT, validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production. Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes. CompétencesCompétences data & techniques Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données). Expérience en catalogage et documentation des données. Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données. Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus. Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent). Compétences produit & métier Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement. Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes. Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques. Soft skills Esprit analytique, rigueur et sens du détail. Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes. Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation. Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.

Dans le cadre de sa croissance sur les projets Data Platform & Cloud , Hextaem recherche un(e) Product Owner Plateforme Big Data pour piloter la conception, la mise en œuvre et l’évolution d’une plateforme data moderne basée sur AWS et Databricks . Le/la PO jouera un rôle clé à l’interface entre les équipes métiers, techniques et data, afin de valoriser les données de l’entreprise à travers une plateforme scalable, sécurisée et orientée usage . Missions principales 1. Vision produit & stratégie Data Platform Définir la vision produit et la roadmap de la plateforme Big Data . Identifier les besoins des équipes métiers, data scientists et data engineers. Prioriser les fonctionnalités selon la valeur business et la faisabilité technique. Maintenir et piloter le backlog produit (JIRA, Azure DevOps ou équivalent). 2. Pilotage et delivery Animer les cérémonies Agile (daily, sprint review, planning, rétrospective). Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité. Suivre l’avancement des développements et s’assurer de la qualité des livrables. Garantir la mise à disposition de datasets et services data fiables, documentés et performants. 3. Gouvernance et qualité de la donnée Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de data gouvernance (catalogue, qualité, sécurité). Superviser les flux de données dans Databricks (ingestion, transformation, exploitation). Assurer la cohérence des environnements (dev / recette / prod). 4. Évolution et innovation Identifier de nouveaux cas d’usage (IA, temps réel, RAG, data sharing). Proposer des améliorations continues en matière d’architecture et d’outils. Assurer une veille technologique active sur AWS, Databricks et les solutions Data/IA émergentes. Compétences techniques : Cloud & Big Data: AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Platform: Databricks (Delta Lake, PySpark, MLflow, Unity Catalog) Data Engineering & Modélisation: Connaissance de la modélisation data, data pipeline, orchestration (Airflow, ADF, etc.) Langages: Bonne compréhension de SQL et Python (lecture et validation de code) CI/CD & DevOps: Git, Terraform, Jenkins/GitHub Actions (notions) Outils de pilotage: JIRA, Confluence, Miro, Power BI/Tableau (lecture fonctionnelle)