Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre du renforcement de l’équipe décisionnelle, nous recherchons une prestation spécialisée dans la restitution et l’analyse de données sous Qlik afin d’accompagner les métiers dans la construction, l’évolution et l’optimisation de leurs tableaux de bord. Principales missions Accompagnement des métiers dans l’expression des besoins et participation aux phases de recette fonctionnelle. Analyse des sources, modélisation décisionnelle et conception des applications Qlik. Développement, évolution et maintenance de tableaux de bord QlikView et/ou Qlik Sense . Mise en forme, datavisualisation et valorisation des données pour faciliter l’aide à la décision. Contribution à l’optimisation des performances : modèles de données, scripts de chargement, organisation des applications. Documentation fonctionnelle et technique, participation aux travaux d’industrialisation. Support, diagnostic et résolution d’incidents sur les applications de restitution.

Dans le cadre de ses projets Big Data internes, notre client recherche un Consultant DataOps & Administrateur Hadoop confirmé , intégré à l’équipe BDP (Big Data Platform) . Le consultant interviendra sur le déploiement, l’industrialisation, l’exploitation et le maintien en condition opérationnelle de clusters Big Data personnalisés, basés sur la TOSIT Data Platform (TDP) , au service des projets data et métiers. 🎯 Rôle et responsabilités 1. Déploiement & industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via pipelines Jenkins Installation et configuration des composants Hadoop via Ansible Adaptation des architectures selon les besoins projets (sécurité, performance, capacité) Contribution aux pratiques CI/CD et Infrastructure as Code Déploiement et administration du TDP Manager Mise en place de Hue pour les environnements Datalab 2 . Administration avancée de la stack Hadoop / TDP Le consultant est responsable de l’installation, la configuration et l’exploitation de : Sécurité & identités : OpenLDAP Kerberos Ranger (politiques de sécurité) Stockage & calcul distribué : HDFS (baie Huawei) Hadoop (YARN, services core) Traitement & accès aux données : Spark Hive Services transverses : ZooKeeper PostgreSQL Responsabilités associées : Gestion des dépendances inter-services Cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité Résolution des incidents complexes 3. Provisionnement & automatisation des environnements Provisionnement de VM sous VMware Préparation des prérequis systèmes (OS, réseau, stockage) Automatisation via Ansible et scripts Bash Gestion des environnements DEV / RECETTE / PROD 4. Observabilité, supervision & anticipation Mise en œuvre et maintien de la stack d’observabilité : Prometheus Alertmanager Loki / Promtail Grafana Définition des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des clusters Hadoop Support aux équipes projets et utilisateurs Datalab Gestion des incidents, demandes d’évolution et correctifs Montées de version Suivi de capacité (CPU, RAM, stockage) Rédaction et mise à jour de la documentation technique 🤝 Interaction & posture attendue Participation active aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure Équipes projets data / métiers Référents sécurité Capacité à accompagner et conseiller les équipes dans l’usage de la plateforme Forte capacité de communication transverse 🧠 Compétences clés attendues Techniques Expertise Hadoop / Big Data on-prem Solide expérience DataOps / DevOps Maîtrise de : Jenkins, GitLab CI/CD, SonarQube Ansible, Bash VMware, Docker Stack d’observabilité (Prometheus, Grafana, Loki) Méthodologiques & soft skills : Rigueur et sens de la qualité Forte sensibilité aux enjeux de sécurité Capacité d’anticipation (supervision, performance, capacité) Autonomie et esprit d’équipe Aisance dans des environnements complexes et critiques ⚠️ Points de vigilance Forte interdépendance des composants Hadoop Exigences élevées en matière de sécurité (Kerberos, Ranger) Enjeux de performance et de disponibilité Nécessité d’une coordination transverse permanente

Contexte Dans le cadre du déploiement et de l’industrialisation de la gouvernance des données, le client utilise Collibra comme solution centrale pour le glossaire, le catalogue et la gestion des data products. Les métadonnées et datasets proviennent principalement de Snowflake, avec une extension envisagée vers Power BI. La mission consiste à assister techniquement le Data Governance Officer, en collaboration étroite avec le Data Platform Leader, responsable de la plateforme Snowflake et du data catalog. Profil recherché Compétences principales : Expertise Collibra (glossaire, catalogue, workflows, operating model). Gouvernance des données et Data Products. Capacité à travailler en interface gouvernance / plateforme. Connaissance du monde bancaire appréciée. Anglais. Compétences additionnelles : Snowflake Cortex AI et objets sémantiques. Gouvernance Power BI. Sensibilité data quality, lineage et IA. Objectifs Mettre en place et opérer un glossaire data et des data products dans Collibra. Définir et industrialiser les processus liés à la création et à l’évolution des objets data. Garantir la qualité des informations et métadonnées collectées dans Collibra. Assurer la cohérence entre la gouvernance des données et la plateforme Snowflake. Apporter une expertise technique au Data Governance Officer et au Data Platform Leader. Périmètre & Responsabilités Assistance technique au Data Governance Officer. Traduire les orientations de gouvernance en configurations concrètes dans Collibra. Concevoir modèles d’assets, relations, statuts, certifications et workflows. Proposer des évolutions en fonction des usages et contraintes. Coordination avec le Data Platform Leader. Modélisation des objets Snowflake dans Collibra. Automatisation de l’ingestion des métadonnées. Alignement des standards plateforme et règles de gouvernance. Mise en place du glossaire data. Structurer glossaire métier et technique dans Collibra. Définir standards de définition, nommage et classifications. Conception et gouvernance des Data Products. Définir cadre méthodologique (règles, responsabilités, qualité, cycle de vie). Créer et maintenir les data products dans Collibra, liés aux objets Snowflake et cas d’usage. Processus opérationnels Documenter les processus end-to-end : - Garantir la scalabilité et la maintenabilité des dispositifs mis en place. - Créer une formation dédiée pour accompagner les équipes : supports pédagogiques et sessions pratiques pour assurer la bonne application des processus. Qualité des métadonnées : - Définir critères qualité et mettre en place contrôles dans Collibra. - Suivre indicateurs et piloter amélioration continue. Intégration Snowflake & BI : - Gérer ingestion et gouvernance des métadonnées Snowflake. - Préparer intégration des métadonnées Power BI. - Anticiper impacts Snowflake Cortex AI sur gouvernance et traçabilité. Interfaces clés Data Governance Officer : vision, cadre et arbitrages de gouvernance. Data Platform Leader : architecture, standards et exploitation de Snowflake et du data catalog. Équipes Data Platform, BI et Métiers. Livrables attendus Glossaire métier et technique opérationnel dans Collibra. Catalogue de data products documentés et exploitables. Processus et workflows Collibra alignés avec Snowflake. Tableaux de bord qualité et adoption. Dispositif d’amélioration continue. Formation des utilisateurs.

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Contexte de la mission Renfort de l'équipe RSSI du secrétariat général de BPCE SI pour améliorer, construire, fiabliser les outils de reporting locaux au domaine sécurité. Il y aura dans la mission, non seulement la consolidation, le MCO, la réalisation des outils mais aussi le RUN de ces outils avec la production des reportings réguliers à destination de la DG BPCE SI (hebdo, mensuels ...). Selon la charge d'autres activités de l'équipe RSSI pourront aussi être proposées pour prise en charge sans toutefois nécessiter des compétences SSI fortes. Il est néanmoins important que le collaborateur ait une appétence à découvrir l'unvivers de la gestion des risques IT. Descriptif général de la mission / Livrables et dates associées -> Conception / Réalisation / MCO d’outils de reporting d’activités de gestion de risque Gouvernance SSI (expérience en PowerBi, PowerAutomate, Lists, SharePoint) -> RUN de la réalisation des reporting hebdo, mensuels, trimestriels … => point d’attention : reporting adressé à la DG donc nécessitant un très haut niveau de précision/rigueur/qualité -> Autres activités RSSI sous réserve de capacité à faire (charge) : plan de sensibilisation SSI (animation, établissement, organisation, suivi et logistique), activités de gestion des risques … Pas nécessaire d'être un expert technique en sécurité des SI. Mission potentiellement reconductible.

Dans le cadre d'une mission chez un grand acteur du secteur de l'énergie en France, nous recherchons des profils Data Engineer Senior++ / Lead Data disponibles entre mi-mars et mi-mai 2025. Le client, accompagné par un cabinet de conseil top tier, recherche des consultants capables de s'emparer d'un périmètre data, de le cadrer et de le développer en toute autonomie. Plusieurs positions sont à pourvoir. La maîtrise et l'usage quotidien de l'IA dans le travail est un critère indispensable.

Data Analyste Data Engineer GCP Power BI anglais 370 e Datamart & Reporting : Niveau Avancé. ● Dataviz : Maîtrise avancée et obligatoire de Looker Studio (Google Datastudio) et connaissance de PowerBI. ● Bases de données & Requêtage : SQL (Confirmé) et BigQuery (Avancé). KQL est un plus ● Cloud : Connaissances de base sur Google Cloud Platform (GCP - Élémentaire), Microsoft Fabric est un plus ● ETL : Connaissance des principes ETL et Data Fusion est un plus ● Intelligence Artificielle : Sensibilité/appét 370 e par jour

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation data à l’échelle internationale, notre client recherche un Senior IT Project Manager pour piloter le déploiement d’un backbone data B2B. Le programme vise à : standardiser les définitions de données B2B industrialiser les contrôles de qualité de données fiabiliser le reporting multi-pays aligner les processus Sales, Finance, Risk, Operations et Carbon fournir une source de vérité unique (single source of truth) Le périmètre couvre plusieurs entités internationales (Europe, Amériques, APAC) dans un environnement fortement gouverné. Objectifs de la mission Le consultant interviendra en responsabilité sur le pilotage global des activités IT liées au programme. Principales responsabilités : Déployer et améliorer les indicateurs et métriques B2B Piloter l’onboarding des parties prenantes Garantir le respect des objectifs, du périmètre, des délais, du budget et de la qualité Coordonner la communication projet et la gestion des stakeholders Piloter les risques, incidents et changements Assurer le steering IT et la delivery des développements selon la roadmap Coordonner les équipes IT locales, architectes et parties prenantes internationales Assurer le reporting auprès des instances de gouvernance Livrables attendus Planning de suivi projet Définition et suivi du périmètre Planification capacitaire Reporting de gouvernance Suivi des risques et plans de remédiation Points différenciants (fortement valorisés) Expérience programmes data backbone / data governance Contexte grands groupes internationaux Coordination multi-pays Interaction Data Office / Product Owners Environnements fortement gouvernés

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 à Paris, un Data Ingénieur Cloud H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la DSI, vous contribuez à la conception, à l'industrialisation et à la fiabilisation de la plateforme data de l'entreprise. Votre rôle est clé pour garantir la disponibilité, la qualité et la sécurisation des données utilisées par les équipes BI, analytics et métiers Vos principales missions : Développement et gestion des pipelines data * Concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation des données * Contribuer à la structuration et à la performance du Data Lake et du Data Warehouse * Assurer la disponibilité et la fiabilité des flux de données Industrialisation de la plateforme data * Participer à la mise en place de standards de développement et de déploiement * Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des pipelines data * Garantir la robustesse et la performance des traitements Qualité, sécurité et gouvernance des données * Mettre en place des contrôles de qualité et de traçabilité des données * Contribuer au monitoring et à l'observabilité de la plateforme * Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité (RGPD) Collaboration transverse * Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data Analytics et IT * Participer à la documentation et au partage de bonnes pratiques * Contribuer à la structuration et à l'amélioration continue de la Data Factory

Contexte : Nous accompagnons un grand acteur industriel dans la structuration et la valorisation de ses données à l’échelle de ses activités. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Product Manager / Data Consultant capable de piloter des sujets data de bout en bout, avec une forte sensibilité aux enjeux environnementaux via le Life Cycle Assessment (LCA) . Missions : Analyse exploratoire des données pour identifier des insights pertinents Modélisation de données (logique métier, structuration, qualité) Compréhension et pilotage des flux de données de la source à la visualisation Collaboration avec les équipes métiers et techniques (data, BI, IT) Exploitation et amélioration des produits Data & BI existants Travail sur les données ERP (notamment SAP) Gestion des données de référence (Master Data Management) Mise en œuvre d’approches LCA (Life Cycle Assessment) pour mesurer l’impact environnemental Cadrage, priorisation et organisation des sujets data Compétences techniques: Excellente communication en français et en anglais Solide expérience en analyse et modélisation de données Vision end-to-end du cycle de vie de la donnée Bonne connaissance de l’écosystème Data & BI Expérience sur des environnements ERP (SAP idéalement) Maîtrise des concepts de Master Data Management Connaissances ou expérience en LCA (Life Cycle Assessment)

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de ses dispositifs de Conformité, un de nos client recherche un Développeur TypeScript pour intervenir sur des applications construites au sein d'un écosystème de plateforme de données. La mission s'inscrit dans un environnement à forte criticité métier, notamment autour de la Détection de la Délinquance Financière, avec des enjeux liés à l'exploitation de la donnée, à la restitution d'informations sensibles et à l'amélioration des outils utilisés par les équipes conformité, contrôle et investigation. Le consultant participera au développement de solutions applicatives et de widgets métiers permettant de faciliter l'analyse, le pilotage et la visualisation de données en lien avec les dispositifs de surveillance et de détection.

Vous avez pour mission de fournir les moyens de contrôler /analyser /piloter de l’activité du métier marketing au sein d'ARVAL. Vos activités principales consisteront à accompagner les métiers marketing - dans 29 pays - dans l’analyse de leurs besoins, à aider à implémenter et automatiser les solutions les mieux adaptées (tableaux de bord, extraction…), à leur fournir des recommandations et des analyses basées sur leurs données. Une connaissance en data management et notamment dans la mise en place de Data Lineage et de dictionnaire de données vous sera nécessaire. Vous devrez également avoir une expérience en pilotage transverse. Votre périmètre recouvre l’ensemble des données de l’activité d’Arval (3 CLS, Salesforce, Medallia, sites internets, espace client, etc) Les outils utilisés afin de répondre aux besoins de nos clients sont DATAIKU, SQL avancé, bases en Python, et TABLEAU. Les enjeux sur 2026 : • Reprendre et finaliser la Refonte des projets data marketing DMK • Securiser et stabiliser le run • Mise en place de nouveaux projets reportings/analytics clés pour le marketing (Campaign performance & optimization, connaissance client ex. CLV, tracking du parcours digital client, Cost per lead…) • Construire des modèles prédictifs/scorings simples • Automatiser le production de reportings mensuels pour direction Marketing • Documentation Vous travaillez au quotidien en anglais avec les collaborateurs de toutes les pays et directions du groupe Arval. Prestations demandées Réunions de cadrage avec les métiers afin de définir les règles de gestion : - Identification d'architecture et modélisation data - Construire des flows DATAIKU facilement maintenables (respect des normes de développement Arval) et documentés - Scénarisation des flows DATAIKU - Recettage des projets, correction de bugs - Mise en production - Analyses ad hocs - Maintenance du run - Analyses ad hocs - Sécuriser la cohérence des KPIs produits et la qualité des données exploitées - Communication auprès des métiers - Responsable de la relation Marketing avec l'IT

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Intelligence Artificielle pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée, notamment dans le domaine de la mobilité. 🚀 Vos missions : Concevoir et développer des modèles de data science et d’intelligence artificielle Analyser, traiter et valoriser des données complexes Participer à des projets innovants à dimension exploratoire Collaborer avec les équipes métiers et techniques Vulgariser des concepts techniques auprès d’interlocuteurs non techniques (direction, équipes opérationnelles…) Contribuer à l’amélioration continue des solutions et à la satisfaction client 🛠️ Profil recherché : Formation Bac+3 à Bac+5 (ingénieur, data science ou équivalent) 3 à 5 ans d’expérience sur des missions similaires en IA / Data Science Très bonnes compétences en statistiques appliquées Maîtrise de Python, PySpark et SQL Bonne connaissance des enjeux et tendances liés à la mobilité et à l’IA 💡 Soft skills : Rigueur et sens du détail Capacité à prendre du recul et à avoir une vision globale Esprit d’innovation et appétence pour les sujets complexes Excellentes capacités de communication Capacité à encadrer et animer une équipe Forte orientation client 🌍 Langue : Anglais courant (C1)

Ingénieur DataOps Niort Ordonnanceur (Control M) Confirmé (***) Monitoring (Dynatrace) Élémentaire (*) ETL Powercenter / ELT DBT Élémentaire (*) SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL) Élémentaire (*) Hadoop (HDFS, Spark) Élémentaire (*) Google Cloud Platform (Big Query) Avancé (**) Déploiement continu (Gitlab, Openshift, CICD, Terraform) Avancé (**) Scripts (shell, ksh) Élémentaire (*) Python Élémentaire (*) Certification Agile / DevOps Avancé (**) Jira, Confluence, Easyvista, Google Workspace Élémentaire (*) Certification ITIL Élémentaire (*) Légende : Élémentaire (*), Avancé (**), Confirmé (***), Expert (****) Le Data Office de mon client définit les orientations stratégiques dans le domaine de la donnée et assure l'homogénéité et la performance de l'écosystème Data. L'équipe Data OPS de Services Delivery Data est responsable de l'unification des pratiques d'exploitation, du déploiement continu (Gitlab Cloud & On-Prem) et de l'industrialisation des usages. Des compétences d'autonomie, de force de proposition tout en ayant une bonne connaissance des contraintes de production sont indispensables. Le candidat doit avoir une posture d'amélioration continue. Le poste d'Ingénieur DataOps a pour objectif de garantir la disponibilité, la stabilité et la fiabilité des environnements de la plateforme data. Son rôle se concentre sur l'exploitabilité, l'industrialisation et l'automatisation des services. Les missions principales consistent à : ● Assurer la disponibilité et la stabilité des environnements (Test, Prod). ● Exécuter et superviser l’installation (déploiement, bon démarrage). ● Automatiser les déploiements et les pipelines (CI/CD) dans un but de fluidifier et de fiabiliser la réalisation. ● Collaborer à la mise en place de la supervision incluant la documentation des dépendances. ● Analyser, résoudre les incidents et suivre les plans de remédiation. ● Participer à la définition des Exigences Non Fonctionnelles (sécurité, performance, scalabilité) et s'assurer de leur implémentation en projet et en production. ● Garantir la conformité et la qualité des livrables (tests, documentation) et anticiper les risques. Compétence Niveau Souhaité Ordonnanceur (Control M) Confirmé (***) Monitoring (Dynatrace) Élémentaire (*) ETL Powercenter / ELT DBT Élémentaire (*) SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL) Élémentaire (*) Hadoop (HDFS, Spark) Élémentaire (*) Google Cloud Platform (Big Query) Avancé (**) Déploiement continu (Gitlab, Openshift, CICD, Terraform) Avancé (**) Scripts (shell, ksh) Élémentaire (*) Python Élémentaire (*) Certification Agile / DevOps Avancé (**) Jira, Confluence, Easyvista, Google Workspace Élémentaire (*) Certification ITIL Élémentaire (*) Légende : Élémentaire (*), Avancé (**), Confirmé (***), Expert (****

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)