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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

Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 2 jours par semaine) Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. La mission consiste à intervenir en tant que Data & IA/DevOps Engineer au sein d'une équipe dédiée au développement et à l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. Le consultant participe à la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'infrastructures automatisées, tout en contribuant à l'amélioration continue des processus de déploiement et d'exploitation. Il prend en charge l'automatisation des infrastructures et des déploiements à travers des approches Infrastructure as Code, participe à la définition des architectures techniques, met en œuvre et maintient les environnements de développement, de test et de production, et contribue à la standardisation des plateformes techniques. Le consultant intervient sur la conception et l'amélioration des chaînes CI/CD, l'administration d'environnements conteneurisés, l'orchestration de services, ainsi que l'automatisation des processus de build, de test et de déploiement. Il contribue également au développement de scripts et d'outils techniques permettant d'industrialiser les traitements et services liés à la donnée et à l'intelligence artificielle. Il participe à la mise en œuvre des solutions de supervision, de monitoring, de logging et d'alerting, assure l'analyse et la résolution des incidents techniques et contribue à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la résilience des plateformes. Le consultant accompagne également la gestion des configurations, l'intégration de services et d'API, l'automatisation des flux techniques et le déploiement de pipelines de données. Il veille au respect des bonnes pratiques de sécurité, à la gestion des accès et des secrets, ainsi qu'à la conformité des infrastructures et environnements exploités. Enfin, il assure la production et la mise à jour de la documentation technique, participe aux cérémonies Agile et collabore étroitement avec les équipes de développement, d'ingénierie Data, de Data Science et les équipes produit afin de garantir la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions mises en œuvre.

Dans le cadre d'un programme de migration DataPlatform, nous recherchons un Chef de Projet / Product Owner orienté Data pour piloter la migration d'un patrimoine décisionnel vers une plateforme Data SaaS. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge du socle Data, comprenant notamment les chaînes ETL, le Datawarehouse et les outils de Data Visualisation. Votre rôle sera de piloter le produit, son Backlog, d'animer les cérémonies Agile, de challenger l'existant afin d'identifier les meilleures solutions et de coordonner les travaux de l'équipe de développement. Vos principales missions :Piloter le projet sur les volets planning, comitologie, budget et suivi des actions. Assurer le suivi de la recette et contribuer à la conduite du changement. Construire et prioriser le Backlog produit. Rédiger et suivre les User Stories. Animer les cérémonies Agile / Scrum / Kanban. Organiser et coordonner les travaux de l'équipe de développement. Challenger l'existant et contribuer à la définition des solutions cibles. Coordonner les différents interlocuteurs : équipes IT, architectes, infrastructure, sécurité, métiers et éditeur. Assurer une maîtrise rigoureuse des risques, actions, délais et budgets.

Pilote Opérationnel d'Infrastructure Big Data (POI) H/F - Rennes Rejoignez un environnement stratégique au cœur des infrastructures de donnéesDans le cadre du renforcement de ses équipes infrastructure, notre client recherche un Pilote Opérationnel d'Infrastructure (POI) spécialisé Big Data. Véritable coordinateur opérationnel, vous jouerez un rôle clé dans le pilotage des infrastructures Big Data et dans la gestion de la relation entre les différentes équipes techniques, les fournisseurs et les parties prenantes. Vous contribuerez activement à garantir la disponibilité, la performance et l'évolution des plateformes tout en assurant le respect des processus et des engagements de service. Vos missionsAu sein de la direction des infrastructures de données, vous êtes le garant du bon fonctionnement opérationnel des environnements Big Data. À ce titre, vous serez amené à : Assurer le pilotage opérationnel des infrastructures Big Data. Veiller à la disponibilité, à la performance et à la stabilité des plateformes. Assurer le suivi des processus ITIL : gestion des incidents, changements, problèmes et retours d'expérience. Participer et animer les comités de suivi opérationnels. Coordonner les différents acteurs internes et externes impliqués dans l'exploitation des services. Assurer le suivi des risques, des alertes et des plans d'actions associés. Piloter les fournisseurs et suivre les indicateurs de performance et de qualité de service. Contribuer à la définition et à la mise en œuvre de la roadmap technico-fonctionnelle. Participer aux projets d'évolution des infrastructures et à l'amélioration continue des services. Produire les reportings et les synthèses nécessaires à la prise de décision. Garantir une communication fluide entre les équipes techniques et les parties prenantes.

Nous recherchons un Data Engineer Hadoop pour intégrer une équipe dynamique dans le secteur bancaire. Ce rôle exige une expertise solide en gestion et analyse de données, avec un accent particulier sur l'utilisation de systèmes Hadoop, ainsi que des compétences en développement Python et SQL. RésuméLe poste de Data Engineer Hadoop consiste à travailler au sein d'une équipe pour gérer et analyser des données dans un environnement bancaire. L'objectif principal est d'assurer le bon fonctionnement des systèmes Hadoop tout en apportant des solutions basées sur Python et SQL. Responsabilités :Gérer et optimiser des pipelines de données en utilisant Hadoop et BigQuery. Développer des scripts en Python pour le traitement des données. Participer à la méthodologie agile en contribuant aux sprints Scrum. Collaborer avec l'équipe pour assurer des sauvegardes en cas de besoin. Assurer la qualité des données à travers l'écriture de requêtes SQL. Exigences clés :5-6 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Expérience avec Hadoop. Compétences solides en Python. Connaissance de SQL. Anglais requis. Atouts :Expérience avec BigQuery. Connaissance des méthodologies Agile. Expérience dans le domaine bancaire. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP). Autres Détails :Lieu : 94. Démarrage : ASAP. Durée : >12 mois. Télétravail : 2 jours / semaine.

Présence sur site : 3 jours par semaine (jours fixes) + 2 jours de télétravail possibles Durée de la mission : 12 mois renouvelables Démarrage : ASAP ContexteDans le cadre d'un important programme de transformation de son système d'information, notre client renforce son équipe Data Engineering et recherche un(e) Platform Engineer expérimenté(e). Vous participerez à la conception et à la mise en œuvre d'une plateforme de streaming de données basée sur Apache Kafka, destinée à être utilisée en self-service par les différentes équipes de développement. L'objectif est de construire une plateforme moderne, automatisée et industrialisée permettant d'accélérer le développement des applications tout en favorisant une architecture événementielle. Vous évoluerez au sein d'une équipe Agile composée de développeurs, d'un Product Owner et d'un Engineering Manager. Vos missionsEn tant que Platform Engineer, vous serez notamment en charge de : Concevoir, déployer et maintenir une plateforme Kafka robuste et hautement disponible. Automatiser le déploiement et l'administration de la plateforme via des approches Infrastructure as Code et GitOps. Mettre en place les pipelines CI/CD sous GitLab. Développer des mécanismes de self-service permettant aux équipes de créer et gérer leurs ressources Kafka de manière autonome. Assurer l'exploitation, la supervision et l'amélioration continue de la plateforme. Déployer les outils de monitoring, de traçabilité et d'observabilité. Rédiger la documentation technique, les guides utilisateurs ainsi que les procédures d'exploitation. Accompagner les équipes de développement dans l'utilisation de la plateforme et promouvoir les bonnes pratiques. Participer à l'évolution de la Data Platform et contribuer aux futurs projets d'extension de la plateforme. Environnement techniqueIndispensableApache Kafka Kafka Connect Kubernetes Docker GitLab CI/CD GitOps Infrastructure as Code (Terraform ou équivalent) Monitoring & Observabilité Prometheus Datadog OpenTelemetry AppréciéKafka Resource Operator (KRO) Data Platform Data Lake Data Mesh Apache Iceberg Snowflake FinOps Cloud public (AWS, Azure ou GCP)

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé NEUVILLE-EN-FERRAIN, un Master Data Manager dans le cadre d'un CDI. Rattaché(e) à la Direction, vous pilotez l'équipe en charge de la gestion des données produits et veillez à la qualité, la cohérence et la disponibilité des informations dans notre ERP Sage et sur notre plateforme e-commerce. Votre rôle est essentiel pour permettre aux équipes Achats, Pricing, Supply Chain, Commerce et Marketing de travailler avec des données fiables et performantes. Vos principales responsabilités Manager et développer votre équipe Encadrer, accompagner et faire grandir les collaborateurs de l'équipe. Organiser les plannings et suivre l'activité. Réaliser les entretiens annuels et professionnels. Définir les besoins en recrutement, en formation et en ressources. Intégrer et former les nouveaux collaborateurs. Formaliser les procédures et créer les supports de formation. Favoriser le partage des connaissances et le développement des compétences. Garantir la qualité des données produits Superviser la création et la maintenance des références produits dans Sage. Garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données. Préparer les créations massives d'articles. Assurer le nettoyage et l'amélioration continue de la base de données. Mettre à jour les informations produits dans l'ERP et sur le site e-commerce. Résoudre les anomalies et assurer un support quotidien aux utilisateurs. Participer aux projets Groupe Coordonner les échanges entre les équipes françaises et les autres filiales du Groupe. Participer à l'harmonisation des bases de données produits entre les différents ERP. Déployer les standards Groupe dans Sage. Suivre les projets de partenariats internationaux. Participer aux réunions de coordination avec les équipes internationales. Contribuer à l'amélioration continue Identifier les opportunités d'automatisation avec les équipes IT. Développer des solutions visant à limiter les saisies manuelles. Exploiter et analyser les données afin d'améliorer la qualité des informations et les processus. Collaborer étroitement avec les services Achats, Pricing, Supply Chain et Informatique.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s'adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un grand groupe, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets stratégiques de collecte, transformation et valorisation de la donnée dans un environnement Big Data. Le consultant évoluera au sein d'une equipe agile en collaboration avec les équipes métiers, PO/BA, architectes et développeurs. Vos missions Participer à la définition de l'architecture Data en lien avec les architectes et l'équipe projet. Analyser les besoins métiers avec les PO/BA et proposer des solutions adaptées. Concevoir et développer des pipelines Data et des traitements ETL. Développer des solutions d'ingestion, de stockage et de transformation de données provenant de multiples sources. Automatiser et orchestrer les flux de données batch et streaming. Mettre en place les tests unitaires et automatisés. Déployer les solutions sur les différents environnements. Assurer le support de production, le suivi des incidents et l'amélioration continue des performances. Contribuer à l'amélioration des bonnes pratiques de développement et de qualité de code. Environnement technique Big Data : Hadoop Cloudera Traitement de données : Spark (Batch et Streaming) Langages : SQL, xDI Bases de données SQL : Teradata, Hive, Phoenix Bases NoSQL : HBase, MongoDB DevOps & CI/CD : Git, Jenkins, Artifactory, XL Release Monitoring : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Méthodologie : Agile / Scrum

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.

Voici une version anonymisée de la mission, avec les éléments potentiellement identifiants remplacés par des mentions génériques : Contexte : Dans un contexte de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance clients, nous cherchons un renfort sur un poste de Data Engineer Senior au sein du service Marketing Clients d'une direction Marketing/Communication Digitale et Data. Il rejoindra l'équipe Data Engineering et travaillera en proximité avec les équipes Design Authority (respect des standards d'architecture), Data Management, Informatique, Data Science et Animation. La mission principale sera de concevoir des modèles de données métiers, sur la base de nouvelles données mises à disposition par le service IT (ex : solution de centre de contact cloud, données de satisfaction client, etc.), et de les rendre accessibles via des datamarts pour servir des usages d'études, de reportings, ainsi que des besoins opérationnels tels que le ciblage. Profil : Data Engineer Senior (> 5 ans d'expérience) Missions : Conception de modèles de données Développement des datamarts (couche Gold d'un environnement Snowflake) et pipelines associés dans les différents environnements Réalisation des tests techniques Rédaction des livrables (data model, data mapping, spécification technique) Documentation

Nous recherchons un Data Modeler (Teradata) pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour la plateforme de données unifiée de notre client. Le consultant devra posséder une solide compétence en modélisation basée sur le modèle Teradata : modèle de données logiques de fabrication. Objectifs principaux : Le consultant contribuera à la définition des fichiers de mapping (spécifications techniques) et à la définition de la plateforme basée sur Databricks. Voici quelques responsabilités clés : Soutenir l'évolution du modèle de données du Groupe pour la plateforme unifiée, Établir des normes et des lignes directrices de modélisation, Collaborer avec les équipes de produits de données pour concevoir et développer le modèle de données logique et physique, Fournir un mapping rapide des concepts commerciaux vers la structure basée sur le Teradata, Intégrer les modifications du modèle avec des contrôles de qualité stricts. Compétences Requises : Teradat Vantage (mandatory) 5 ans d'expérience en modélisation de données, Bonnes connaissances des modèles normalisés et dénormalisés, Compétences en analyse de données, Capacité à travailler dans un environnement agile, Excellente maîtrise de l'anglais. Atouts : Connaissance de DBT est un plus, Expérience avec Databricks appréciée mais non impérative. Autre : Télétravail possible (2 jours / semaine) Date de démarrage : 1er septembre 2026 Date de fin de mission : 31/12/2027

Dans le cadre d'une Appel d'offre, Nous recherchons un technical leader qui aura pour activités la prise de connaissance Contexte Un prototype d'application mobile doit être développé sous Android en Kotlin, en s'appuyant sur une codebase déjà existante. L'objectif est d'adapter cette base, l'intégrer à un système d'information exposé par API, et mettre en œuvre plusieurs parcours fonctionnels (information, calcul, achat simple, affichage de titre) dans un délai court, en vue d'une démonstration à un client.

Nous recherchons un Ingénieur de Données qui sera responsable de la gestion, de l'analyse et du reporting des données au sein de l'entreprise. Ce poste nécessite une solide expérience en ETL et une connaissance approfondie des technologies de données. Vous serez chargé·e de garantir la qualité et l'intégrité des données, ainsi que de fournir des informations stratégiques pour soutenir les décisions d'affaires. Responsabilités Principales Collecter, organiser et stocker les données de l'entreprise de manière sécurisée et accessible. Analyser les données pour extraire des informations utiles, des tendances, des modèles et des indicateurs clés. Assurer la qualité, l'intégrité et l'exactitude des données. Mettre en place des outils et des rapports. Compétences et Qualités Requises Rigueur, réactivité et flexibilité. Bonne aisance relationnelle. Esprit d'équipe. Esprit de synthèse. Compétences et Technologies Obligatoires ETL ODI / Dataiku / BO. Bien faire la différence entre ETL et ELT. Compétences fonctionnelles en données vie Expert en données au sens large. Appétence pour la modélisation de données. Bonne communication (beaucoup de contact avec le métier). Diplôme d'ingénieur.