Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Context Le poste est orienté analyse business et vise à accompagner les équipes Digital, Sales et Marketing dans la compréhension fine de la performance commerciale, des comportements clients et des leviers de croissance. Au-delà du pilotage de la performance digitale, le consultant interviendra sur un périmètre élargi incluant : L’analyse des performances commerciales et marketing (digital et sales) La segmentation clients (comportements, usages, valeur, potentiel) L’identification d’insights business actionnables au service de la prise de décision. Il contribuera à la conception et à l’évolution des flux de données et des outils de pilotage, tout en menant des analyses approfondies permettant d’éclairer les stratégies commerciales et marketing, du diagnostic jusqu’à des approches data-driven d’optimisation et de growth. Mission L’objectif de la mission est d’accompagner le business dans l’exploitation avancée des données afin de mieux piloter la performance, comprendre les clients et orienter les actions commerciales et marketing. À ce titre, le consultant devra : * Collecter et structurer les besoins business et opérationnels des équipes Digital, Sales et Marketing * Produire des analyses approfondies sur la performance commerciale et marketing (digital, acquisition, conversion, sales) * Définir et mettre en œuvre des segmentations clients (comportementales, business, valeur, potentiel, cycle de vie) afin d’alimenter les stratégies d’activation et de ciblage * Traduire les besoins et analyses en reportings et dashboards, lorsque pertinent, comme supports à la décision * Être force de proposition sur les méthodologies d’analyse, les process data, ainsi que sur des études proactives d’optimisation business Les livrables attendus devront permettre : une meilleure compréhension des clients et de leurs comportements, une lecture transverse de la performance Digital, Sales et Marketing, et une activation concrète des insights dans les stratégies commerciales.

🏭 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

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Chef de Projet Data BI (H/F) à Toulouse, pour accélérer la structuration de ses chantiers décisionnels dans un environnement multi-ERP en cours de consolidation. Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, vous pilotez les chantiers décisionnels et faites le lien entre - les métiers, la DSI et les équipes techniques * Piloter et coordonner les projets Data en cours et sécuriser leur avancement * Consolider les données et les modèles associés dans un environnement multi-ERP hétérogène * Restaurer la confiance des métiers dans les KPI et les outils de restitution * Arbitrer les priorités et challenger utilement le besoin métier * Accompagner la montée en compétence de l'équipe et structurer durablement les pratiques Les compétences techniques : * Pilotage de projets Data / BI * Modélisation de KPI & reporting * Environnement multi-ERP * ETL / Datawarehouse / Datamarts * Consolidation de données

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 11/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 1 jour par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 380 € HT Contexte et Mission : Au sein d'un grand programme de valorisation et de monétisation de la donnée à destination de partenaires stratégiques (industriels CPG, retailers), vous interviendrez sur le partage d'insights à forte valeur ajoutée et la gestion collaborative de la Supply Chain (Assortiment, promotions, prix). Intégré(e) au cœur des équipes Data, votre mission consistera à analyser les besoins métier, établir les spécifications data et valider les livrables des équipes de Data Engineers. L'objectif final est la modélisation et la valorisation de données complexes afin d'être restituées et visualisées à travers des applications web modernes. Activités principales : Analyser et traduire les besoins métiers en spécifications de données claires. Concevoir des pipelines de données optimisés afin de garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des analyses. Collaborer étroitement avec les Data Engineers pour valider la conformité de leurs développements. Assurer la disponibilité et la qualité des données destinées aux outils de restitution et de visualisation. Compétences Techniques et Expertises RequisesIncontournables (Must have) : Expertise SQL : Excellente maîtrise du langage SQL, avec une expérience significative et poussée sur Google BigQuery et les bases de données relationnelles. Expertise Métier Retail : Excellente maîtrise des KPIs du secteur de la grande distribution / Retail. Une expérience préalable chez un retailer ou un panéliste est fortement recommandée. Modélisation : Solide expérience dans la préparation de données et la modélisation de flux analytiques. Souhaitées (Nice to have) : Connaissance des architectures data modernes ( Data Lake , Data Warehouse ) et des environnements Cloud ( GCP idéalement, ou AWS / Azure). Pratique des méthodologies Agiles (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement). Capacité à faire le pont efficacement entre les équipes métiers et les équipes techniques.

Vos missions En tant que Lead Data Analyst, vous jouez un rôle central dans la valorisation de la donnée et l'aide à la décision : Animer et encadrer une équipe de 2 Data Analysts / Développeurs BI Concevoir, développer et maintenir des reportings et datavisualisations (Qlik Sense) Réaliser des analyses ad-hoc, estimations et prévisions sur GCP Piloter les projets data de A à Z : cadrage, développement, recette et accompagnement métier Formuler des recommandations stratégiques et les présenter aux métiers et à la direction Être l'interlocuteur clé des métiers et d'organismes publics (ex : ADEME) Accompagner les utilisateurs dans la prise en main et l'appropriation des outils data

Résumé Le rôle principal du Business Data Analyste consiste à fournir une expertise en analyse de données afin de répondre aux besoins opérationnels au sein des équipes IT. Cette fonction est cruciale pour la transformation et l'optimisation des projets de données à travers plusieurs pays. Responsabilités : Comprendre les besoins des utilisateurs et rédiger des spécifications claires. Effectuer des tests et automatiser les processus de test. Animer des ateliers pour recueillir et clarifier les exigences des parties prenantes. Modéliser des modèles de données et travailler sur l'architecture des données. Effectuer des analyses de données approfondies. Collaborer avec plusieurs équipes dans un contexte de transformation multi-pays. Must Haves : Bac +5 et diplôme d’ingénieur obligatoire. 6 ans d’expérience minimum comme Business Analyst (BA) dans des équipes IT. Solides compétences en SQL et connaissances de Python. Expérience confirmée en modélisation de données et architecture data. Capacité d’expression orale efficace et structuration des analyses. Anglais requis.

Contexte : Dans le cadre de la structuration et de la gouvernance des données au sein d’un système d’information complexe et fortement interconnecté, nous recherchons un Data Steward. Le Data Steward joue un rôle clé dans la qualité, la fiabilité et la bonne utilisation des données au sein de l’organisation. Il agit en interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les data owners afin de garantir la cohérence, la traçabilité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie. Missions principales :Gouvernance et qualité des données Définir, formaliser et maintenir les règles de gestion des données Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, unicité, cohérence, fraîcheur) Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Participer à la mise en place de processus de Master Data Management (MDM) Assurer le suivi des référentiels de données et des données de référence Modélisation et référentiels Contribuer à la définition des modèles de données conceptuels et logiques Participer à la structuration des dictionnaires de données et catalogues Garantir l’uniformisation des définitions entre les systèmes Collaborer avec les Data Architects et Data Owners sur la définition des objets métier Qualité et exploitation des flux de données Suivre les flux de données issus des systèmes sources (API, ETL, ESB, streaming) Contrôler la qualité des données injectées dans les plateformes analytiques Participer à la mise en place de contrôles automatisés (data quality checks, profiling, dédoublonnage) Contribuer au monitoring des flux et à la détection d’anomalies Support aux métiers Accompagner les utilisateurs métiers dans la compréhension et l’usage des données Garantir la bonne utilisation des référentiels dans les outils opérationnels et décisionnels Participer à la diffusion d’une culture data au sein des équipes Environnement technique :Data & Intégration API REST / SOAP ETL (type Azure Data Factory ou équivalent) ESB / Message Broker (Kafka ou équivalent) Bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server, MySQL) Bases NoSQL (MongoDB) Cloud & Data Platform Environnements Cloud (Azure principalement, éventuellement AWS ou GCP) Data Warehouse / Data Lake Solutions de gouvernance et catalogage de données BI & exploitation Outils de visualisation (Power BI, équivalent) SQL avancé pour analyse et contrôle qualité Outils de monitoring des flux et de data quality

Localisation: Paris ; 1 jours de télétravail par semaine après 3 mois de mission Durée: 3 ans Résumé Ce poste d’acheteur dans le domaine des données de marché a pour principale fonction d'assurer la gestion et l'optimisation des services de données de marché pour plusieurs lignes métier au sein d'une institution financière. L'objectif principal est de comprendre et de répondre aux besoins des clients internes tout en garantissant la conformité et l'optimisation des contrats avec les fournisseurs. Responsabilités : Développer et entretenir des relations de proximité avec les lignes métier pour comprendre leurs besoins en market data. Analyser et challenger les besoins des clients internes et fournir une expertise fonctionnelle. Négocier des contrats pour l'achat et le renouvellement de solutions Market Data avec les fournisseurs. Assurer la conformité des contrats avec les équipes juridiques. Entretenir des relations avec les fournisseurs pour identifier des sources alternatives. Proposer des optimisations en anticipant les risques et opportunités. Synthétiser et documenter chaque dossier traité. Restituer les points clés des contrats aux parties prenantes. Effectuer un reporting de son activité. Assurer la traçabilité des achats et la conformité réglementaire. Must Haves : Bonne connaissance de l’industrie des market data (fournisseurs, type de données, utilisation, droits d'usage, …). Expérience dans le domaine Market Data dans une autre banque ou chez un fournisseur est fortement souhaitable. Une connaissance approfondie d’un des domaines suivants sur les services fournisseurs : Bourses, Bloomberg, S&P, Markit, ESG, Indices, Aladdin, Snowflake… serait un vrai plus. Compétences en gestion de la relation avec des clients internes et des fournisseurs market data. Connaissance des métiers de l’asset management et/ou Investment banking et les instruments financiers. Anglais courant : communication régulière avec des fournisseurs anglais et américains, et avec certains clients internes.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Expert kafka 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA 💡Principales technologies utilisées : • Kafka => IMPERATIF • Open Search • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs

Nous recherchons un Ingénieur Cloud & Big Data Infrastructure de niveau Senior pour rejoindre une équipe technique responsable de l'exploitation et de l'évolution d'infrastructures de données à grande échelle. Vous assurerez le cycle complet de la prestation : conception et build des services, analyse des besoins d'hébergement, adaptation de l'industrialisation pour les changements, planification et exécution des migrations, ainsi que l'exploitation et le monitoring quotidien des services. Vous prendrez en charge le diagnostic et la résolution des incidents, la documentation technique et la veille technologique. En tant que référence technique, vous serez l'interlocuteur privilégié des ingénieurs d'exploitation, développeurs, product owners et prestataires externes, en français et en anglais.

Au sein de l'équipe IT Production Security, vous intervenez sur un périmètre international avec pour objectif de garantir le niveau de sécurité des actifs informatiques hébergés en Suisse, tout en assurant l'exploitation et l'évolution des solutions de sécurité. L'équipe gère notamment des dispositifs de sécurité avancés (firewall, IPS, bastion, DLP, EDR, etc.) avec un focus particulier sur la protection des données sensibles. Elle est responsable à la fois de la définition des solutions, de leur mise en oeuvre et de leur maintien en conditions opérationnelles. Vos missions: 1. Expertise, ingénierie et projets : - Apporter une expertise avancée sur les solutions de protection des données (DLP, Varonis, Tanium, tokenisation...) - Participer à la conception d'architectures de sécurité et à leur évolution - Contribuer aux phases de build et d'intégration des solutions - Accompagner les équipes métiers sur les sujets de sécurité dans leurs projets - Rédiger la documentation technique (procédures d'exploitation, dossiers d'installation...) - Évaluer, qualifier et déployer de nouvelles solutions de sécurité - Participer aux montées de version et à l'amélioration continue des systèmes existants - Contribuer aux initiatives innovantes autour de la protection des données (ex : tokenisation) - Participer à l'intégration de solutions sécurité dans des environnements cloud (Microsoft 365, etc.) - Collaborer avec les équipes CISO sur la gestion des risques et la conformité 2. Maintien en conditions opérationnelles (MCO) : - Assurer le support niveau 2/3 des solutions de sécurité - Administrer techniquement et fonctionnellement les plateformes - Mettre en place des contrôles de sécurité et en assurer l'efficacité - Gérer les incidents de sécurité et piloter les actions de remédiation - Traiter les tickets et coordonner les interactions avec les éditeurs - Réaliser des interventions en heures non ouvrées - Assurer la maintenance évolutive des services - Automatiser et industrialiser les processus d'exploitation - Participer aux astreintes 24/7 (environ 1 semaine par mois)

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Nous concevons et opérons notre plateforme globale à travers deux couches stratégiques : - Le Socle d'Infrastructure Standardisé (Infrastructure Plane) : Nous masquons la complexité technique du cloud en fournissant des services managés clés en main dédiés à l'ingestion, au calcul et à la distribution des flux de données (GCP, Kafka, BigQuery). - Le Plan d'Expérience des Produits de Données (Data Product Plane) : Nous mettons à disposition des équipes métiers l'outillage logiciel nécessaire pour concevoir, valider et gouverner leurs propres actifs de données en toute autonomie. La Feuille de Route : Simplification et Révolution Technologique Nous faisons évoluer notre architecture historique (microservices Python/FastAPI sur GCP) vers un écosystème ouvert, moderne et standardisé (notamment articulé autour de dbt et Argo Workflows). Vos chantiers prioritaires s'articuleront autour de deux axes majeurs : - Garantir une visibilité universelle (Observabilité) : Intégrer des standards ouverts (comme OpenLineage) au cœur de notre plateforme. L'objectif est de cartographier la traçabilité de bout en bout, de monitorer la fiabilité des données et d'automatiser la remédiation en cas d'anomalie, quels que soient les outils utilisés par les métiers. - Tracer le golden path des développeurs (DevEx) : Concevoir des bibliothèques, des utilitaires d'automatisation et des briques logicielles autonomes dotées de capacités agentiques. Ce dispositif permettra de supprimer les frictions du cycle de mise en production et de systématiser la création des Data Products.

Bonjour, Je suis à la recherche d’un Engineer Data à Niort : Missions principales : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) • Participer à la construction et à l’évolution des plateformes DATA • Mettre en œuvre des modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier • Industrialiser les processus de préparation, transformation et gouvernance des données (Dataiku) • Assurer l’intégration des données pour les outils de BI (notamment Tableau) • Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données • Optimiser les performances des flux et des infrastructures DATA • Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) des pipelines • Participer aux phases de qualification et challenger les solutions techniques • Contribuer aux projets DATA dans le cadre du modèle DATA de l’entreprise (Assurance Vie)

Rejoignez un acteur majeur de la grande distribution dans le cadre d'un programme stratégique de valorisation et de monétisation de la donnée, au cœur d'un environnement Cloud moderne orienté BigQuery et GCP. Au sein d'une équipe dédiée à la mise en valeur des données à destination de partenaires industriels et commerciaux (fabricants, retailers), vous jouez un rôle central de pont entre les équipes métier et les équipes techniques. Le programme vise à développer et déployer des solutions data à forte valeur ajoutée : partage d'insights, gestion collaborative des marchandises, de la supply chain, de l'assortiment, des promotions et des prix. Vous analysez les besoins exprimés par les parties prenantes métier, formalisez les spécifications data associées et assurez la validation des livrables produits par les Data Engineers. Vos analyses sont ensuite restituées et visualisées au travers d'applications web internes, dans un contexte Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement). Vous contribuez activement à la modélisation des données et veillez à la qualité, à la fiabilité et à la cohérence des pipelines mis en place. Ce poste s'adresse à un profil expérimenté (3 à 7 ans), idéalement issu du secteur retail ou de la grande distribution, capable d'allier rigueur analytique, sens de la communication et esprit de collaboration. Responsabilités : - Analyser les besoins métier et rédiger les spécifications data associées - Valider les livrables des équipes Data Engineering au regard des exigences fonctionnelles et techniques - Concevoir et optimiser des pipelines de données dans BigQuery en garantissant qualité et cohérence - Définir, suivre et interpréter les KPIs retail pertinents pour les partenaires du programme - Contribuer à la modélisation des données en vue de leur restitution via des applications web - Collaborer étroitement avec les équipes métier et techniques dans un cadre Agile - Partager les bonnes pratiques, documenter les analyses et favoriser l'amélioration continue - Communiquer clairement les résultats et recommandations à l'oral comme à l'écrit

Dans le cadre du programme stratégique HALO, visant à enrichir l’expérience bancaire digitale au sein de l’application mobile d’un grand acteur bancaire, nous recherchons actuellement un.e Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer. Vous intégrerez le Chapitre Data, rattaché à la Direction Data, en charge de l’accompagnement des squads dans la conception, l’industrialisation et l’exploitation de cas d’usage Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, multi-squads, au cœur d’une architecture moderne orientée API et event-driven, avec des enjeux forts de performance, sécurité, conformité et qualité des livrables. 🎯 Votre rôle En tant que Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des cas d’usage IA. De la compréhension des besoins métiers jusqu’au déploiement en production et au suivi en RUN, vous êtes garant.e de la performance, de la robustesse et de la valeur des modèles mis en œuvre. Vous travaillez en lien étroit avec les Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et équipes métiers afin de transformer des cas d’usage bancaires en solutions data industrialisées. Vos missions 🧠 Cadrage et analyse des cas d’usage Vous intervenez dès les premières phases des projets pour comprendre et qualifier les besoins : Analyser les cas d’usage métiers avec les squads Identifier les problématiques Data / IA pertinentes Définir les approches de modélisation adaptées Sélectionner les données utiles et leur méthodologie de traitement Traduire les besoins métiers en problématiques data exploitables 🔬 Exploration, prototypage et modélisation Vous construisez et testez les solutions algorithmiques : Réaliser l’exploration et l’analyse des données Développer des prototypes de modèles ML / IA Tester et comparer différents algorithmes Évaluer les performances des modèles (accuracy, recall, precision…) Optimiser les modèles selon les contraintes métiers et techniques 🏗 Industrialisation et déploiement des modèles Vous assurez la mise en production des modèles : Concevoir et industrialiser des modèles de Machine Learning Développer les pipelines de training, inference et scoring Déployer les modèles dans les environnements de production Intégrer les modèles dans des architectures API et event-driven Garantir la scalabilité et la robustesse des solutions 📊 MLOps, monitoring et RUN Vous assurez la fiabilité dans la durée des modèles déployés : Mettre en place des dispositifs de monitoring des modèles Suivre la performance en production Détecter les dérives et proposer des ajustements Participer au RUN et à la résolution d’incidents Améliorer en continu les modèles et pipelines existants 🤝 Collaboration et communication Vous êtes un acteur clé du delivery en environnement Agile : Participer aux rituels des squads multi-équipes Suivre les tâches dans un contexte Agile à l’échelle Présenter les avancées aux équipes métiers et techniques Vulgariser les résultats auprès d’interlocuteurs non techniques Contribuer à la compréhension et l’adoption des solutions IA 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏦 Domaine fonctionnel Banque de détail Expérience client digitale Ciblage, recommandation, recherche et prédiction Parcours clients mobile Cas d’usage IA et Machine Learning 🛠 Environnement technique Python, Scala, Bash SQL / NoSQL Spark, PySpark Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Git, CI/CD MLOps et industrialisation des modèles Scikit-learn, Pandas, NumPy Architecture API et event-driven