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1. CONTEXTE DE LA MISSION Au sein de l'équipe MDM (Master Data Management) d'une filiale technologique d'un grand groupe de gestion d'actifs, la prestation a pour objectif de participer à la connectivité de la plateforme vers Snowflake et d'autres plateformes de distribution de données (Databricks, etc.). Les principales missions sont les suivantes : Minimiser les dépendances technologiques entre la plateforme et Snowflake, afin d'éviter un couplage fort avec la plateforme de distribution. Assurer la maintenance corrective et évolutive : spécifications, recettes, rédaction de documentation. Être référent sur les projets impactant l'équipe : suivi, coordination et plannings. Assurer le support utilisateur. 2. ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein de l'équipe MDM, rattachée à la direction des développements dédiés à la gestion d'actifs. 3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DE LA PRESTATION S3 Snowflake, Databricks Data Platform Data sharing API Data distribution

Contexte Le DPO du Groupe souhaite un accompagnement afin de construire et piloter la feuille de route privacy 2030 qui sera co-construite avec l'équipe en place. Expertises spécifiques : Expérience sénior dans la privacy et l'approche par les risques ainsi que dans la conduite de projet et de changements La connaissance du secteur bancaire est un plus Forte autonomie de travail Capacité d'analyse et prise de hauteur MISSIONS • Définir les politiques et stratégies de sécurité (Sécurité des SI et/ou Protection des données personnelles), piloter la roadmap SSI et le plan SSI annuel • Animer et apporter un support à la filière SSI et/ou Protection des données personnelles de l'entité • Former, communiquer et sensibiliser à la SSI ou à la Protection des données personnelles • Identifier et évaluer les risques de sécurité sous un angle Métier (Risques et impacts sur le métier, dispositifs de maitrise des risques) • Elaborer le référentiel de contrôles permanents, réaliser les contrôles permanents de niveau 2 • Contribuer ou piloter des revues de sécurité et tests d'intrusion • Suivi des plans de remédiation permettant de réduire les risques • Audit IT basé sur des référentiels normatifs (type ISO, PCIDSS, SOC2, ...)

Contexte de la mission Grande institution financière publique, DSI, équipe de comptabilité détaillée (environ 9 personnes, Île-de-France). L'équipe est responsable d'une application de gestion des écritures comptables détaillées : collecte des écritures et des données de gestion, rapprochements mensuels compte-gestion. Cette application est construite sur Data Stage. La DSI veut en sortir pour aller vers Python ou Java, avec une ambition de fin mi-2027. L'équipe manque de ressources sur le sujet : le renfort permettrait d'accélérer la sortie de Data Stage. Objectifs et livrables Comprendre l'existant Data Stage (jobs, flux, règles de collecte et de rapprochement). Réécrire et migrer les traitements vers Python ou Java dans le cadre du décommissionnement. Garantir l'équivalence des résultats avec l'existant, en lien avec les business analysts comptables. Travailler en équipe agile avec le PO, les BA et les experts comptables Profil recherché Développeur ou data engineer connaissant Data Stage (pour lire l'existant) et solide en Python ou en Java (pour transformer). Appétence pour un environnement comptable : écritures, rapprochements. Utilisation de l'IA appréciée. Basé en Île-de-France. Environnement Data Stage (existant), Python et Java (cible), fonctionnement agile (SAFE). Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Migration DE données JAVA Python ETL SAFE Comptabilité Rapprochement comptable SQL Data Stage

Un acteur majeur du secteur de la grande distribution vous propose de rejoindre sa Digital Factory Supply Chain pour piloter la transformation de son architecture data et de sa gouvernance Supply Chain. Vous intervenez sur un projet stratégique visant à centraliser, fiabiliser et valoriser l'ensemble des données d'approvisionnement, de commande en magasin à la gestion des fournisseurs, en passant par la préparation en entrepôt et le transport vers les points de vente. Dans ce contexte de modernisation technologique, vous travaillez sur un Data Lake centralisé (Phenix/Darwin) hébergé en Google Cloud Platform. L'enjeu principal consiste à structurer les flux de données, à automatiser les extractions et les diffusions aux métiers, et à délivrer des indicateurs fiables et actionnables aux décideurs. Le projet s'inscrit dans une démarche Agile, impliquant une collaboration étroite avec les équipes métier, les architectes data et les développeurs. Responsabilités : - Concevoir et optimiser des modèles sémantiques et des référentiels de données unifiés pour couvrir l'ensemble de la Supply Chain - Rédiger, tester et optimiser des requêtes SQL/BigQuery complexes pour extraire, transformer et charger les données du Data Lake - Développer des pipelines automatisés d'extraction, de transformation et de push de données vers les utilisateurs métier - Créer et maintenir des tableaux de bord interactifs et performants sous Looker Studio ou Tableau, en phase avec les besoins métier - Identifier, calculer et suivre les KPI critiques pour le pilotage opérationnel et stratégique - Documenter les flux de données migrés, les règles de gestion et les dépendances techniques - Accompagner les métiers dans l'appropriation et l'utilisation des données et des reportings - Participer aux rituels Agile et aux revues de qualité des données Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy, Lyon, Metz, Mondeville

Mission de l'équipe : Dans un contexte de renforcement des exigences réglementaires autour de la qualité et de la maîtrise des données, une grande banque européenne souhaite renforcer une équipe en charge de la qualité des données utilisées dans ses productions réglementaires et financières. L'objectif est de garantir un niveau élevé de qualité des données, de renforcer les dispositifs de contrôle associés et de piloter la remédiation des données critiques utilisées dans les reportings. La mission interviendra notamment sur des productions liées à IFRS 9, aux Stress Tests et à l'ICAAP, ainsi que sur les exigences de qualité des données associées aux principes BCBS 239. Elle s'articule autour de trois dimensions principales : 1. Analyse et pilotage de la qualité des données La mission est responsable du suivi et de l'analyse des indicateurs de qualité portant sur les données critiques utilisées dans les reportings réglementaires et le processus IFRS 9. Les principales activités comprennent : · Produire, suivre et analyser les indicateurs de Data Quality. · Comparer et analyser les résultats des Data Quality Assessments réalisés sur les données utilisées dans les reportings. · Identifier les anomalies et contribuer à déterminer leurs causes racines avec les équipes centrales et locales concernées. · Évaluer la criticité des anomalies identifiées et leur impact sur les productions concernées. 2. Pilotage des plans de remédiation À partir des anomalies et écarts identifiés, la mission devra définir et piloter les actions nécessaires à l'amélioration de la qualité des données. La mission devra notamment : · Définir avec les équipes centrales et locales les plans d'action de remédiation. · Construire et suivre la roadmap associée. · Piloter l'avancement des actions jusqu'à leur résolution. · Assurer le suivi des données considérées comme critiques au regard des principes BCBS 239. · Accompagner la stabilisation et le passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés dans le cadre des projets suivis. 3. Évaluation et renforcement du dispositif de contrôle La mission devra analyser les contrôles existants portant sur les données utilisées dans les reportings réglementaires. Elle devra notamment : · Évaluer la couverture et la pertinence des contrôles existants. · Identifier les données ne disposant pas d'un dispositif de contrôle suffisamment structuré. · Proposer l'évolution des contrôles existants lorsque cela est nécessaire. · Définir de nouveaux contrôles sur les données critiques identifiées. · Contribuer à la mise en place d'un dispositif permettant de suivre durablement la qualité des données. 4. Pilotage transverse et gouvernance La mission comporte également une dimension importante de coordination et de pilotage. Elle devra notamment : · Cadrer les travaux en définissant l'approche, les jalons, la gouvernance et les livrables. · Organiser et animer les ateliers avec les différentes parties prenantes. · Préparer et organiser les comités opérationnels et de pilotage. · Rédiger et diffuser les comptes rendus et décisions associées. · Coordonner les équipes centrales et locales impliquées dans les analyses et plans de remédiation. · Produire les supports nécessaires au suivi des travaux et à la prise de décision. Les principaux livrables pourront notamment prendre la forme de supports de gouvernance, spécifications fonctionnelles et analyses techniques permettant aux équipes de suivre la qualité des données utilisées dans les reportings. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les dimensions suivantes : · Pilotage et analyse de la Data Quality. · Analyse des Data Quality Assessments. · Production et analyse de KPI portant sur les données critiques. · Analyse des anomalies et identification des causes racines. · Définition et suivi des plans de remédiation. · Évaluation du dispositif de contrôle des données. · Définition et évolution des contrôles de Data Quality. · Pilotage transverse des différentes parties prenantes. · Organisation des ateliers et instances de gouvernance. · Suivi de la stabilisation et du passage en fonctionnement courant des dispositifs déployés. · Production des livrables fonctionnels, techniques et de gouvernance associée. Compétences requises : · Métiers : Data Quality Consultant, Data Quality Analyst, Data Management Consultant, Regulatory Data Consultant, Data Remediation Consultant, PMO Data Quality · Périmètre fonctionnel : Qualité des données, données critiques, reporting réglementaire, contrôle des données, suivi des anomalies, analyse des causes racines, plans de remédiation, production de KPI, gouvernance et pilotage transverse · Réglementation : BCBS 239, IFRS 9, Stress Tests, ICAAP · Modalité d'intervention : Hybride, 2 à 3 jours de télétravail par semaine · Localisation : Paris Nord Est · Du 12/10/2026 au 31/12/2026

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, un acteur du secteur des services numériques recherche un Data Engineer expérimenté sur DBT afin d'intervenir sur des projets de transformation et de modélisation de données. Vous participerez à la conception et au développement de modèles de données avec DBT, notamment dans une architecture organisée en différentes couches : staging, intermediate et marts. Vos missions porteront sur : La modélisation et la transformation des données avec DBT. La création et la maintenance des tests de données. La documentation des modèles et des traitements. Le déploiement des développements DBT. Le développement et l'optimisation de traitements SQL. L'exploitation d'un entrepôt de données cloud tel que Snowflake, BigQuery, Redshift ou un environnement équivalent. La gestion des versions avec Git. L'intégration des développements dans un pipeline CI/CD. L'application et la garantie du respect des standards techniques et des bonnes pratiques d'architecture Data. La contribution aux démarches de gouvernance et de qualité des données. La connaissance d'un orchestrateur de données comme Airflow, Dagster ou un outil équivalent sera appréciée.

Kajenthi@RED Global – Recherche d'un consultant technique - fonctionnel SAP MDG – Mode hybride – Paris – Freelance – 12 mois + RED Global recherche un consultant SAP MDG – technique et fonctionnel Date de début : ASAP Contrat d'un an renouvelable Lieu : Paris – 3 jours sur site (negociable) Description de la mission : Consultant technique – fonctionnel Savoir paramétrer Pour un projet de migration d'ECC vers S4 Hana Parle anglais couramment Si ce poste vous intéresse, merci de m'envoyer votre CV et vos dispos

OPPORTUNITÉ FREELANCE – ARCHITECTE TECHNIQUE DATA & INTÉGRATION (H/F) Localisation : La Défense (92) Démarrage : ASAP Présence sur site : 3 jours/semaine Expérience : Senior / Expert TJM : 600 à 650 € Anglais : Professionnel impératif CONTEXTE & MISSIONS Dans le cadre d'un programme de transformation des processus Achats autour de la solution Ivalua, nous recherchons un Architecte Technique Data & Intégration. Vos principales responsabilités : Définir et sécuriser l'architecture technique Data et intégration. Réaliser la cartographie applicative et documenter les flux. Rédiger les dossiers d'architecture technique (DAT). Sécuriser les interfaces entre Ivalua, SAP, Oracle et les systèmes satellites. Challenger les choix techniques de l'intégrateur. Définir les dispositifs de supervision, traçabilité et reprise. Accompagner les phases de Build, tests et mise en production. Préparer le transfert vers les équipes Run (Build to Run).

Mission : Full Stack Analytics (f/m/d) en prestation de service, basé·e à Lille (hybride), mission longue. Le·la consultant·e accompagnera une équipe en charge de la traçabilité produit pour identifier les opportunités d'impact business, quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie Analytics. Les activités principales comprennent la modélisation et l'industrialisation de pipelines de données (Analytics Engineering), la conception et la maintenance de modèles de données dans un data lakehouse, la production de tableaux de bord BI self-service et d'applications analytiques, la réalisation d'analyses d'impact et la définition de KPIs pertinents, ainsi que la mise en place de tests et du monitoring de la qualité et de la fraîcheur des données. Le rôle implique également la contribution au déploiement d'outils de Generative AI au sein des équipes métiers en coordination avec les équipes centrales et la proposition de solutions concrètes. Le·la titulaire devra faire le lien entre les parties prenantes métiers, produit et data, et accompagner l'upskilling des interlocuteurs métier. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Le contexteNotre client, un groupe de l'agroalimentaire, crée un poste de Data Analyst au sein d'une de ses branches. L'objectif : structurer toute l'architecture data de la branche, autour de son CRM et de ses ERP. Une équipe data groupe, chargée de l'administration, est déjà en place. Vous travaillerez en lien étroit avec elle. La mission peut démarrer par un état des lieux de 3 à 6 mois, puis se dérouler en deux temps. La missionTrois axes : collecte, structuration, décisionnel. Structuration et collecte : structurer la donnée et les extractions issues des ERP, et alimenter le datalake AWS. Dossiers de collecte : porter les dossiers de collecte pour chaque sujet. Intégration : travailler avec l'équipe data groupe pour valider les collectes et recetter l'intégration des données. Qualité : assurer la qualité de la donnée. Décisionnel : accompagner les métiers dans la prise en main de Dataiku et la formalisation de leurs tableaux de bord. Formulaires : développer des formulaires maison en Apps Script pour les besoins non couverts par les ERP. IA : accompagner les métiers dans l'usage de l'IA pour leurs développements.

Localisation : Guyancourt Télétravail : 2 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 31/10/2029 TJM : 510 €. Missions principalesDéfinir les règles de gestion communes, identifier les sources de données pertinentes et organiser les croisements nécessaires avec les Data Owners. Consolider les données relatives au parc informatique et les statuts de configuration afin d'identifier les anomalies et les écarts de conformité. Concevoir des restitutions et tableaux de bord autour des principaux indicateurs du poste de travail : patching OS, versions, postes actifs/inactifs et conformité des équipements. Faire valider les indicateurs et restitutions auprès des équipes opérationnelles (RUN) et des instances de gouvernance. Accompagner les équipes Data Factory dans la mise en œuvre et l'industrialisation des solutions de Data Visualisation. Faciliter la compréhension et l'exploitation des données auprès des différentes parties prenantes. Alimenter et enrichir les référentiels de données à partir des définitions et règles de gestion validées. Identifier les données manquantes, les incohérences et les axes d'amélioration. Proposer de nouveaux indicateurs et KPI pour renforcer le pilotage opérationnel et anticiper les risques liés à la sécurité et à la conformité. Compétences requisesSQL et Power Query : excellente maîtrise pour l'extraction, la transformation et l'analyse des données. Power BI : maîtrise de la conception de tableaux de bord et de solutions de Data Visualisation. Gestion de parc informatique : bonne compréhension des environnements de gestion des postes de travail et de leurs cycles de vie. Outils et environnements : connaissance de SCCM, Microsoft Intune, ServiceNow / CMDB, Active Directory et Workspace ONE. Data Quality : capacité à contrôler, fiabiliser et garantir la cohérence des données issues de sources multiples. Coordination transverse : aptitude à mobiliser différents interlocuteurs et domaines d'expertise autour de problématiques communes. Communication : capacité à vulgariser des sujets techniques et à présenter des analyses de manière claire et structurée. Esprit d'initiative : force de proposition pour identifier les risques, les opportunités et les axes d'amélioration.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et grandis avec nous ! Pilote la transformation Big Data du pôle Actuariat et modernise les chaînes de production financière vers DatabricksDans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data chez l'un de nos grands comptes du secteur de l'assurance, nous recherchons un(e) Business Analyst & Data Engineer Big Data. Au sein des équipes SI Actuariat et Performance, ton rôle sera hybride, structurant et à forte valeur ajoutée : tu feras la jonction directe entre les directions métiers (actuaires, comptables, financiers) et les équipes IT pour moderniser les chaînes de traitement d'inventaire, fiabiliser les données réglementaires (IFRS 17, Solvabilité II) et orchestrer la migration progressive de l'écosystème Hadoop/Spark vers Databricks. Ton future environnementTu évolueras au cœur du pôle SI Actuariat de notre partenaire assurance, au croisement de la finance quantitative, de l'ingénierie logicielle distribuée et des architectures Cloud. En interface permanente avec les actuaires, les responsables du pilotage financier et les architectes Data, tu seras le moteur de l'évolution des plateformes. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes massifs de données financières, optimiser des traitements complexes sous Spark et concevoir des pipelines modernes sur Databricks au sein d'un environnement agile. Tes missions clésAnalyse Fonctionnelle, Cadrage & Conduite du Changement (Mode CONSEIL & BUILD) : Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métiers (actuaires, comptables, responsables d'inventaire). Modéliser les règles de gestion et rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées adaptées aux architectures Big Data. Traduire les exigences métier liées à la norme IFRS 17 et au suivi des situations financières en solutions techniques performantes. Garantir l'adéquation continue entre les traitements implémentés et les objectifs opérationnels de production des inventaires. Accompagner les utilisateurs métiers dans la prise en main des nouvelles solutions et piloter la conduite du changement. Data Engineering & Migration Hadoop vers Databricks (Mode TECH & MIGRATION) : Concevoir, développer et optimiser les pipelines de traitement de données distribués (Python, Scala, Apache Spark, Hadoop, HDFS, YARN). Analyser l'architecture des flux existants pour préparer, adapter et refondre les traitements vers la nouvelle plateforme Databricks (Cloud Azure ou AWS). Garantir la qualité, la traçabilité, l'exposition et la cohérence des référentiels de données actuarielles et financières. Automatiser et optimiser les performances des jobs de calcul batch et fil d'eau, en maîtrisant les requêtes complexes (SQL, NoSQL, scripting Linux). Qualité, Recette & Industrialisation (Mode RUN & QUALITÉ) : Élaborer et exécuter les stratégies de tests fonctionnels, techniques et de contrôle de qualité des données (data quality). Assurer la mise en production, la mise en place de la CI/CD, le suivi opérationnel des chaînes de production et la résolution des anomalies. Rédiger la documentation technique, fonctionnelle et la cartographie des règles de gestion pour pérenniser la connaissance. Ton profilFormation : Diplôme Bac+5 (Diplôme d'Ingénieur, Master 2 universitaire) en informatique, Data Engineering, mathématiques appliquées ou finance quantitative / actuariat. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 5 à 10 ans sur des fonctions hybrides de Business Analyst Data, Data Engineer ou Consultant SI Actuariat/Finance. Expertise Technique Big Data Impérative : Solide expérience de développement et d'optimisation sous Apache Spark et l'écosystème Hadoop (HDFS, YARN). Pratique ou intérêt marqué pour la plateforme Databricks et son déploiement sur les environnements Cloud (Azure ou AWS). Maîtrise avancée de la programmation en Python et/ou Scala, ainsi qu'une excellente maîtrise du langage SQL et des bases de données distribuées. Connaissance des outils d'industrialisation, de scripting Linux et des pipelines CI/CD. Compétences Fonctionnelles Métier : Maîtrise des démarches de Business Analysis (ateliers, cahiers des charges, spécifications fonctionnelles). Connaissance indispensable des processus financiers, comptables ou actuariels, avec une bonne appréhension des enjeux des inventaires. Connaissance de la norme IFRS 17 (et idéalement des exigences Solvabilité II). Pratique des méthodologies Agile / Scrum. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsDouble Casquette Technico-Fonctionnelle : Aisance remarquable pour dialoguer avec les actuaires tout en traduisant leurs formules complexes en code distribué performant. Esprit Analytique et Rigueur : Sens aigu du détail et exigence sur la précision des données financières produites. Posture Proactive et Travail en Transverse : Capacité à faire avancer les projets de transformation en fédérant les acteurs IT et métiers autour d'objectifs communs. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5 euros / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business et accompagnement aux certifications Databricks / Cloud. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation approfondie (Cas pratique d'analyse fonctionnelle sur un besoin IFRS 17, conception d'un pipeline Spark/Databricks sous Python/Scala et requêtes SQL d'optimisation). Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Prêt à rejoindre une équipe d'experts engagés ? N'hésite plus, rejoins la Storm Team ! Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Vous rejoindrez le pôle Data & IA d'un grand groupe industriel, au sein d'une équipe responsable de la conception, du maintien et de l'évolution des systèmes d'information data couvrant des environnements on-premise et cloud. Cette mission offre l'opportunité de piloter des architectures techniques exigeantes et structurantes, en combinant la gestion opérationnelle des socles matures (BI) et la participation à des chantiers de transformation ambitieux (migration, souveraineté cloud, modernisation IA). Le contexte technique est complexe et varié : environnements multi-cloud (Google Cloud Platform, Azure), socles BI consolidés (SAP BusinessObjects, Power BI, Tableau), infrastructures on-premise (Linux RHEL, Windows Server), bases de données relationnelles (PostgreSQL, Oracle), et outils data science (Dataiku). Vous devrez naviguer cette diversité avec autonomie et rigueur, en capacité à justifier les choix architecturaux et à les documenter de façon exhaustive. Responsabilités : - Assurer le maintien en condition opérationnelle des systèmes data on-premise et cloud (Google Cloud Platform, Azure) et en garantir la disponibilité - Concevoir et documenter les architectures techniques associées aux évolutions du système d'information data (spécifications, schémas, manuels d'exploitation) - Contribuer à l'évolution des socles techniques BI matures (SAP BusinessObjects, Power BI) et optimiser leur performance - Participer au chantier stratégique de migration des serveurs on-premise Linux RHEL vers le cloud - Participer à la rationalisation et l'optimisation des environnements sur Google Cloud Platform - Collaborer étroitement avec les équipes transverses (administrateurs outils, architectes infrastructure/cloud, réseau, DBA, sécurité, gouvernance de données) et animer les échanges techniques complexes - Challenger et cadrer les besoins techniques exprimés par les équipes métier et assurer leur faisabilité - Assurer un support de niveau 3 et l'expertise technique sur le périmètre confié

Description du poste Le projet vise à définir un DataHub d'entreprise, un référentiel de datasets nettoyés, modélisés et harmonisés, en établissant son périmètre, ses services et son architecture. Le DataHub Product Manager pilotera la création d'une roadmap cross-domaines et d'un modèle opérationnel pour l'alignement des cas d'usage, définira les offres de services, la structure de coûts et le support, et produira un playbook complet pour activer des cas d'usage globaux et locaux. .......... .......... Compétences attendues • Compréhension de la valeur des datasets réutilisables — niveau Expert • Technical Understanding (architecture data) — niveau Expert • Communication & Stakeholder Management — niveau Expert • Product & Service Design — niveau Expert Savoir-être • Vision produit et sens stratégique • Capacité à fédérer des parties prenantes globales et locales • Rigueur dans la documentation et la structuration des livrables • Autonomie et leadership dans la conduite de projet • Excellent communicant, à l'aise en environnement multiculturel

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Chef de Projet Data pour rejoindre son équipe technique data. Vous participerez au maintien en conditions opérationnelles et à l'évolution de son système d'information décisionnel. Vos missionsPilotage de projets décisionnels Piloter les projets de votre périmètre de bout en bout : réunion de lancement, rédaction des spécifications technico-fonctionnelles, suivi de la réalisation, recette et organisation des mises en production. Organiser et animer les instances de gouvernance et de suivi des projets. Veiller au bon déroulement des phases de réalisation et participer aux développements. Maintien en conditions opérationnelles (MCO) Prendre en charge les incidents et le backlog du domaine décisionnel. Analyser les incidents de production et contribuer aux correctifs des chaînes décisionnelles. Coordination et qualité Être l'interlocuteur des différentes parties prenantes : équipes métiers, partenaires, fournisseurs et équipes d'exploitation. Faire respecter les méthodes et les bonnes pratiques de développement décisionnel. Proposer des améliorations et des optimisations des processus et des chaînes décisionnelles. Architecture et modélisation Concevoir des modèles dimensionnels (schémas en étoile et en flocon). Faire évoluer les Data Warehouses et les Data Marts.