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Contexte de la mission : Vous intégrerez un projet de transformation SI/Data d'envergure dans le domaine de la gestion d'actifs et de la Finance de marché. Au sein d'un environnement associant équipes métiers, MOA et MOE, vous interviendrez plus particulièrement sur les problématiques de modélisation et de fiabilisation des données financières, depuis les systèmes sources jusqu'à leur exploitation dans les outils décisionnels. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers autour des données de Finance de marché ; Participer à la modélisation des données et à la définition des objets métiers ; Contribuer aux travaux de modélisation selon les approches Data Vault et 3FN ; Analyser les flux de données, depuis les systèmes sources jusqu'aux restitutions BI, et comprendre les traitements ETL associés ; Réaliser les contrôles et requêtes SQL nécessaires à l'analyse et à la validation des données ; Préparer, réaliser et suivre les recettes fonctionnelles, notamment sur les aspects liés à la qualité et à la cohérence des données ; Identifier et analyser les anomalies et assurer leur suivi avec les équipes concernées ; Assurer l'interface entre les différentes parties prenantes : métiers, MOA, MOE et sponsors.

🌍 ContexteNous recherchons un(e) Product Owner Data expérimenté(e) pour rejoindre une équipe DATA récemment créée. Vous jouerez un rôle clé à l'interface entre les directions métiers (gestion, actuariat, équipes commerciales…) et les équipes techniques DATA. 🎯 Vos missionsAccompagner les directions métiers dans les phases d'idéation et identifier les leviers de valeur Business. Recueillir, comprendre et challenger les besoins métiers. Identifier et porter de nouveaux cas d'usage Data. Animer les comités de maturation des différentes initiatives. Mener les études de solutions, de l'idée jusqu'à la réalisation. Rédiger les études de solutions fonctionnelles (ESF) en collaboration avec les métiers et le Lead Technique Data. Définir et prioriser un portefeuille de produits et initiatives Data. Identifier les éléments de valeur quantitatifs, qualitatifs et liés à l'expérience collaborateur afin d'accompagner les arbitrages. Contribuer au déploiement des nouvelles offres de services de l'équipe Data. Participer à la définition et à la mise en place des modèles opérationnels. 🛠️ EnvironnementProduct Ownership / Product Management Data & IT Produits et cas d'usage Data Études de solutions fonctionnelles Idéation & Discovery Priorisation et arbitrage Animation d'ateliers et de comités Environnement Agile Collaboration Métiers / IT / équipes Data

Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩

Nous recherchons un Data Engineer pour contribuer à la modernisation d'une plateforme data dans le secteur financier. Vous participerez à la conception et au développement de pipelines de données, à l'intégration de données dans Snowflake via DBT, à la modélisation des données et aux contrôles de qualité. Vous travaillerez également sur les flux batch/streaming, le SQL, les tests, la CI/CD, l'optimisation des performances ainsi que la gouvernance et la sécurité des données dans un environnement international.

Contexte de la missionAu sein de l'équipe Data Platform / Cross Domain Enablement d'un grand groupe international, vous intervenez comme référent technique Power BI auprès des équipes Data et IT des différentes filiales. L'objectif est de garantir la qualité, la performance et la gouvernance des usages Power BI, tout en accompagnant les équipes dans la conception de leurs rapports et modèles de données. Vous intervenez notamment sur des problématiques de performance, modélisation, gouvernance et industrialisation, avec un environnement Power BI / Fabric et Snowflake. Missions principalesMonitorer et gérer les capacités Power BI / Microsoft Fabric. Concevoir et optimiser des modèles sémantiques, notamment en Direct Query sur Snowflake. Auditer et valider les rapports Power BI et datasets. Identifier les causes racines des problèmes de performance et mettre en place des corrections durables. Accompagner les développeurs et équipes IT des filiales sur les bonnes pratiques Power BI. Réaliser du support de niveau 3 sur les problématiques Power BI / Data. Développer ou faire évoluer des rapports conformes aux standards du groupe. Accompagner les utilisateurs métiers sur des sujets Retail, Manufacturing et Logistique. Participer à la mise en place et au respect des processus DataOps / CI-CD avec GitLab. Maintenir la documentation technique et fonctionnelle. Réaliser des tests unitaires et contribuer à la qualité des développements. Assurer une veille technologique sur l'écosystème Power BI / Fabric. Capitaliser les connaissances afin de favoriser l'autonomie des équipes. Compétences indispensablesPower BI / Microsoft Power BI Desktop & Power BI Service Power BI Capacities Microsoft Fabric Gouvernance Power BI Modèles sémantiques Direct Query Data Snowflake SQL avancé DAX Modélisation de données Data visualisation / Dataviz Notions DataOps Industrialisation GitLab CI/CD Tests et contrôle qualité Soft skills Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes Aisance relationnelle et capacité à coacher/accompagner les équipes Bonnes capacités rédactionnelles pour la documentation Sensibilité UX/UI et expérience utilisateur Capacité à travailler avec des équipes IT et métiers internationales

Mission de l'équipe La mission s'inscrit au sein d'une équipe en charge de la gouvernance des données de risques et du déploiement du framework BCBS239, dans le cadre d'un programme stratégique de remédiation réglementaire lancé à la suite des recommandations de la Banque Centrale Européenne. L'objectif est de renforcer la maîtrise des processus d'agrégation et de reporting des données de risques, d'assurer la conformité aux exigences BCBS239 et d'accompagner la mise en œuvre opérationnelle de la gouvernance des données au sein des fonctions Risk. L'équipe pilote notamment la gouvernance des données critiques, l'organisation des filières de reporting, le déploiement des contrôles de données ainsi que la coordination avec les équipes en charge des systèmes de gestion de la donnée. 1. Gouvernance des données critiques L'équipe est responsable de l'identification, de la documentation et du suivi des Critical Data Elements (CDE) entrant dans le périmètre BCBS239. Les principales activités consistent à : Identifier et cartographier les données critiques. Documenter les données et assurer leur suivi dans le temps. Définir les indicateurs de risque (KRI) permettant de mesurer la qualité des données. Mettre en place des tableaux de bord de suivi de la qualité des données. 2. Structuration du catalogue de reporting L'équipe est responsable de la consolidation du catalogue de reporting de la filière ainsi que de son intégration dans les référentiels Groupe. Les travaux portent notamment sur : L'audit de l'existant. La création et la mise à jour d'un dashboard de synthèse des reportings. L'intégration du catalogue dans les outils Groupe afin d'améliorer la gouvernance et la collaboration entre les différentes équipes. 3. Mise en œuvre du framework BCBS239 L'équipe est responsable du déploiement opérationnel du dispositif de contrôle couvrant les processus d'agrégation et de reporting. Les activités comprennent notamment : La définition des rôles et responsabilités des différents acteurs. La mise en place des workflows opérationnels. Le déploiement des contrôles sur les métriques du Risk Appetite Statement (RAS) et du reporting COREP. La documentation des processus de production et des calendriers associés. La contribution à la mise en place de la traçabilité des données (Data Lineage) et des contrôles associés. 4. Pilotage du programme et préparation des audits L'équipe est responsable de coordonner les travaux du programme et de préparer les différents livrables attendus dans le cadre des revues internes et des audits réglementaires. Les travaux consistent notamment à : Préparer la roadmap des différents chantiers. Coordonner les parties prenantes. Finaliser l'Internal Assessment. Préparer les réponses aux recommandations d'audit. Accompagner les validations et sign off auprès des instances de gouvernance. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les axes suivants : Gouvernance des données critiques BCBS239. Déploiement opérationnel du framework de contrôle. Structuration du catalogue de reporting. Pilotage des travaux de conformité réglementaire. En termes de responsabilités principales, la mission devra notamment : Préparer et piloter la roadmap des travaux avec les différentes parties prenantes. Identifier, documenter et assurer le monitoring des Critical Data Elements (CDE). Définir les KRI de qualité de données et produire les tableaux de bord associés. Réaliser l'inventaire du catalogue de reporting et contribuer à son intégration dans les outils Groupe. Concevoir et mettre en œuvre le plan de contrôle des processus d'agrégation et de reporting. Documenter les métriques du Risk Appetite Statement (RAS) et du reporting COREP. Contribuer à la définition des rôles, responsabilités et processus de gouvernance. Participer aux travaux de Data Lineage et aux contrôles associés. Préparer les livrables nécessaires aux audits et aux comités de validation.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à la recherche d'un Lead Data Quality & Governance Lead en pré-embauche Contexte : Dans un contexte d'accélération des usages analytiques, de développement des Data Products et d'adoption de plateformes telle que Databricks, la fiabilité des données constitue un enjeu majeur pour garantir la confiance des utilisateurs et sécuriser les décisions métiers. Afin d'accompagner cette ambition, nous créons un poste de Lead Data Quality & Governance Lead, chargé de construire et piloter les pratiques de qualité de données sur l'ensemble de la plateforme Data client. Le poste est conçu comme une fonction transverse et structurante. Dans un premier temps, le Lead interviendra en tant qu'expert unique sur ces sujets. À mesure de la montée en maturité de la plateforme, il pourra contribuer à définir et développer une capacité Data Quality dédiée. Votre mission Construire la vision Data Quality de la Direction Data. Votre rôle consiste à : - définir le cadre méthodologique de la qualité des données - établir les standards de contrôle et de validation - définir les indicateurs permettant de mesurer la qualité des données et des traitements - identifier les principaux risques susceptibles d'impacter les usages métiers - promouvoir une culture de confiance et de fiabilité de la donnée auprès des équipes Vous contribuez directement à la sécurisation des indicateurs stratégiques utilisés par les métiers de la Mode. Sécuriser les Data Products et les plateformes analytiques Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des données : - ingestion - transformation - enrichissement - publication - exposition aux utilisateurs métiers Vous veillez notamment à garantir : - la qualité fonctionnelle des données - la cohérence des règles métier - la complétude des informations - la traçabilité des transformations - la stabilité des Data Products - Mettre en œuvre le Quality Engineering de la plateforme Vous construisez progressivement les dispositifs permettant d'industrialiser la qualité des données. Vos responsabilités incluent : - la définition des contrôles automatisés - l'intégration des validations dans les pipelines de développement - la mise en place de contrôles de cohérence et de réconciliation - le suivi de la qualité des actifs de données critiques - l'amélioration continue des processus de validation - développer une approche Data Reliability - vous mettez en place les premiers mécanismes de pilotage de la fiabilité de la plateforme Data. Vous définissez notamment : - les indicateurs de qualité de données - les métriques de disponibilité des traitements - les tableaux de bord de suivi - les alertes qualité - les processus d'analyse et de résolution des incidents Vous contribuez à transformer les constats observés en production en plans d'amélioration continue et accompagner la montée en maturité de l'organisation. Vous travaillez en étroite collaboration avec : - les Data Engineers - -les Analytics Engineers - les Data Product Owners - les équipes Business Intelligence - les Architectes Data - les représentants métiers Vous représentez le sujet Data Quality au sein de la Direction et accompagnez l'adoption progressive des bonnes pratiques. À terme, vous pourrez participer à la définition d'une organisation cible permettant de renforcer les capacités de Quality Engineering et de Data Reliability de la plateforme.

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

Le consultant sera amené à travailler sur des sujets Data en s'appuyant sur la plateforme Dataiku, avec une forte dimension technique et opérationnelle. Compétences requises : - Dataiku : Expert - Data Engineering / Data : Expert - Maîtrise de la plateforme Dataiku DSS - Conception et industrialisation de pipelines de données - Préparation, transformation et exploitation des données - Mise en œuvre de traitements et workflows Dataiku - Bonnes pratiques de développement et d'industrialisation Data Prérequis : Une expérience dans des environnements sensibles / Défense serait un plus.

Notre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Pour renforcer son équipe en charge des sujets IA notre client recherche un freelance Data Engineer dans l'environnement GCP. Amont d'étude et structuration des données Cadrer les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques data. Analyser et cartographier les sources de données (dont le legacy Teradata), concevoir les modèles de données et définir les règles de transformation et de qualité. Industrialisation Développer, déployer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation vers le socle GCP / BigQuery. Industrialiser les solutions issues des POC : passage à l'échelle, optimisation des traitements, des performances et des coûts. Automatiser les déploiements (IaC, CI/CD) et assurer la supervision, la fiabilité et la sécurité des flux en production. Workflow, process et outillage Concevoir les workflows de bout en bout (chaînes de traitement, ordonnancement, procédures d'exploitation) et les interfaces d'échange avec les applications consommatrices. Contribuer aux standards et bonnes pratiques DataOps de la Data Factory, documenter et diffuser les compétences auprès des équipes. Langages & frameworks Python, SQL Cloud & data Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, services d'ingestion GCP ETL / intégration Informatica, Teradata (existant / migration) Système Environnement Linux (shell scripting)

Vous voulez voir vos pipelines faire tourner la logistique d'un géant de la distribution ? Cette mission est pour vous. VADEMI recherche un Data Engineer confirmé / senior pour rejoindre la Data Factory d'un grand groupe national de la distribution, en pleine accélération. Après de premiers succès, la Data Factory passe à l'échelle : nouvelle organisation Agile en Domaine / Tribu / Squad, industrialisation des pratiques et livraisons accélérées. Vous intégrez la Squad Supply / Logistique, qui conçoit des produits BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Azure + Databricks. Vos traitements alimentent concrètement les entrepôts, les magasins et les consommateurs. Vos missions : - Recueillir les besoins métier et analyser les données - Concevoir et construire des pipelines de données au sein du Data Lake - Développer des notebooks Databricks pour des traitements avancés (PySpark / Spark SQL) - Optimiser les traitements et tuner les requêtes SQL (Cloud Data Warehousing) - Réaliser les revues de code et les tests unitaires - Assurer la QA / le testing des pipelines de votre binôme Data Engineer - Construire des tableaux de bord Power BI - Rédiger la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release notes) - Livrer en continu via une chaîne CI/CD Azure DevOps Pourquoi nous rejoindre ? - Un rôle complet et à fort impact, du besoin métier jusqu'au dashboard - Une stack moderne : Azure, Databricks, Spark, Lakehouse, CI/CD - Un environnement Agile structuré, au cœur de la Supply Chain d'un leader du retail - Un rythme hybride : 2 jours de télétravail par semaine - Une mission en régie jusqu'à fin décembre 2026, avec perspective de prolongation Démarrage : dès que possible (fin septembre au plus tard) – Châtillon (92), 3 jours par semaine sur site. Processus : après votre candidature, nous vous transmettrons une grille de compétences à compléter. Un test technique est prévu en présentiel lors de l'entretien client.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous aimez autant comprendre ce que fait un pipeline que travailler sur la techno qui le fait tourner ? Nous recherchons un·e Data Engineer / Développeur Big Data Spark pour rejoindre un projet qui offre une trajectoire technique intéressante : moderniser progressivement un SI Data existant, puis participer à sa migration vers Databricks dans le cloud. L'enjeu n'est donc pas de repartir d'une feuille blanche. Vous travaillerez d'abord sur l'existant, comprendrez les flux et leurs enjeux métier, puis contribuerez à construire leur cible Big Data et Cloud. Votre terrain de jeu : moderniser l'existant avant de construire la cible Cloud Votre mission s'articulera autour de deux grandes étapes. 1/ Migrer progressivement les traitements vers Spark Vous commencerez par vous approprier les flux de données existants et les processus métier associés. Concrètement, vous allez : - migrer des traitements Informatica et PL/SQL vers Spark en Java - concevoir, développer et maintenir des pipelines de données - optimiser les traitements existants en travaillant notamment sur leur performance et leur robustesse - assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements SQL / PL-SQL - intervenir sur le BUILD comme sur le RUN, afin de comprendre le fonctionnement des traitements de bout en bout - veiller à la qualité et à la fiabilité des données produites. L'objectif : faire évoluer progressivement le patrimoine existant vers une architecture Big Data plus moderne, sans perdre la connaissance métier portée par les traitements historiques. 2/ Participer à la migration vers Databricks Une fois cette première étape engagée, vous participerez à un projet stratégique de migration vers le Cloud avec Databricks. Vous contribuerez notamment à : - concevoir les futurs pipelines de données sous Databricks - participer aux choix de conception et d'architecture - industrialiser les nouveaux traitements - faire évoluer les pratiques de développement et d'exploitation autour de cette nouvelle plateforme. Vous aurez donc l'occasion de travailler sur l'existant et sa transformation, plutôt que d'intervenir uniquement sur la maintenance ou uniquement sur la cible.

Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms

Dans le cadre de la transformation de son dispositif BI & Data, un établissement d'enseignement supérieur recherche un consultant senior capable d'auditer l'existant, de cartographier les systèmes et de définir une feuille de route réaliste pour structurer la donnée. Le contexte nécessite autonomie, maturité et diplomatie, avec des échanges directs avec les équipes métiers et les référents historiques. Phase 1 – Audit et cadrage : Analyser l'architecture existante, les bases de données, l'entrepôt et les outils d'extraction. Recueillir les besoins auprès des directions métiers et identifier les principales difficultés. Cartographier les systèmes, sources, bases de données, flux et règles de gestion existants. Évaluer les écarts par rapport à une architecture data industrialisée : ETL/ELT, modèle dimensionnel, qualité et gouvernance. Identifier les priorités, risques, dépendances et conditions de réussite. Chiffrer les travaux à prévoir et construire une feuille de route de mise en œuvre. Restituer les conclusions et recommandations au responsable du sujet et aux parties prenantes. Phase 2 – Mise en œuvre : Selon les conclusions de l'audit, contribuer à la conception et au déploiement du socle Data : modèle en étoile, processus ETL/ELT, SQL Server/Azure SQL, modèles sémantiques Power BI et documentation.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous aimez autant comprendre ce que fait un pipeline que travailler sur la techno qui le fait tourner ? Nous recherchons un·e Data Engineer / Développeur Big Data Spark pour rejoindre un projet qui offre une trajectoire technique intéressante : moderniser progressivement un SI Data existant, puis participer à sa migration vers Databricks dans le cloud. L'enjeu n'est donc pas de repartir d'une feuille blanche. Vous travaillerez d'abord sur l'existant, comprendrez les flux et leurs enjeux métier, puis contribuerez à construire leur cible Big Data et Cloud. Votre terrain de jeu : moderniser l'existant avant de construire la cible Cloud Votre mission s'articulera autour de deux grandes étapes. 1/ Migrer progressivement les traitements vers Spark Vous commencerez par vous approprier les flux de données existants et les processus métier associés. Concrètement, vous allez : - migrer des traitements Informatica et PL/SQL vers Spark en Java - concevoir, développer et maintenir des pipelines de données - optimiser les traitements existants en travaillant notamment sur leur performance et leur robustesse - assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements SQL / PL-SQL - intervenir sur le BUILD comme sur le RUN, afin de comprendre le fonctionnement des traitements de bout en bout - veiller à la qualité et à la fiabilité des données produites. L'objectif : faire évoluer progressivement le patrimoine existant vers une architecture Big Data plus moderne, sans perdre la connaissance métier portée par les traitements historiques. 2/ Participer à la migration vers Databricks Une fois cette première étape engagée, vous participerez à un projet stratégique de migration vers le Cloud avec Databricks. Vous contribuerez notamment à : - concevoir les futurs pipelines de données sous Databricks - participer aux choix de conception et d'architecture - industrialiser les nouveaux traitements - faire évoluer les pratiques de développement et d'exploitation autour de cette nouvelle plateforme. Vous aurez donc l'occasion de travailler sur l'existant et sa transformation, plutôt que d'intervenir uniquement sur la maintenance ou uniquement sur la cible.

Bonjour à tous 👋😀 Nous recherchons actuellement un(e) Data Analyst / Data Scientist pour rejoindre l'équipe Data Science & Insights chez l'un de nos clients. 🎯 Le contexte ? Vous travaillerez sur des problématiques autour de la data client : comportement client, performance des offres, optimisation des campagnes, segmentation, scores d'appétence, sujets réglementaires… 🔎 Vos missions : Recueillir les besoins des équipes métiers et formaliser les problématiques Préparer, nettoyer et analyser les données Réaliser des études statistiques et du datamining Créer des features et développer des modèles de Data Science Collaborer avec les équipes Data et BI Automatiser certains traitements lorsque nécessaire Restituer vos analyses et recommandations auprès des équipes métiers Documenter vos travaux et assurer leur suivi Nous recherchons surtout une personne autonome, rigoureuse, pragmatique et orientée business, avec un bon esprit d'équipe et capable de vulgariser des sujets data auprès d'interlocuteurs métiers. 📩 Intéressé(e) ? Vous connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre ?